量表问卷研究分析方法中信度分析的应用

信度分析是量表问卷研究中至关重要的环节，它用于检验问卷中量表样本是否可靠可信。下面我将详细介绍信度分析在量表问卷研究中的应用方法，以帮助用户更好地理解和运用这一分析技术。

一、信度分析的基本概念

信度分析主要用来考察问卷中量表所测结果的稳定性以及一致性，即用于检验问卷中量表样本是否可靠可信。在量表问卷研究中，最常用的量表形式是李克特量表，如5级量表(从"非常同意"到"非常不同意")。

二、信度分析的分类

信度分析可以分为4类： 

1. Cronbach's α系数：最常用的信度指标，即内部一致性系数 

2. 折半信度：将量表分成两部分计算相关系数 

3. 复本信度：使用两个平行量表测量同一群体 

4. 重测信度：同一量表在不同时间测量同一群体

在实际研究中，α系数是最常用的分析方法，基本上所有问卷信度分析均使用此类分析。

三、信度分析的应用场景

1. 预调查阶段项目分析

在量表问卷的预调查阶段，信度分析的作用在于： 

- 考察初设量表的信度是否达标 

- 识别哪些题项删除后可提高或改善信度水平

关键指标： 

- 项已删除的α系数：如果删除某题项后的α系数明显提高，说明该题项同质性较差 

- 校正项总计相关性(CITC)：若CITC值小于0.3，通常应考虑删除该题项

2. 正式量表问卷信度评价

正式量表阶段信度分析的主要目的是： 

- 报告和评价当前收集到的问卷量表的信度水平 

- 必要时也可考虑删除某些题项以改善信度水平

四、信度分析的判断标准

根据吴明隆(2010)综合多位学者的观点： 

- 整个量表：α系数最好大于0.8，0.7～0.8属于可接受范围 

- 分维度或层面：α系数要在0.5以上，最好能高于0.6 ；如果α系数值小于0.5，则需要考虑修改量表题项

五、SPSSAU(在线SPSS)操作步骤

1. 数据准备：确保数据为量表数据(定量变量或有序的定类变量)
2. 反向题处理：如有反向计分题，需先进行正向化处理
3. 选择分析模块：在SPSSAU(网页SPSS)中【问卷研究】模块选择"信度分析"
4. 变量选择：将需要分析的题项拖入右侧分析框
5. 参数设置：选择Cronbach α系数等所需指标
6. 结果解读：查看α系数值及各项指标，判断信度水平

六、案例分析

案例背景：某研究自编的"学校知识管理量表"，包括3个维度：c1～c6题测量"知识创新"；c7～c13题测量"知识分享" ；c14～c19题测量"知识获得"。

分析步骤： 

1. 首先对预设的"知识分享"维度进行信度分析 
2. 然后报告总量表的信度 

3. 选择Cronbach α系数和折半系数作为信度指标 

4. 若发现有题项同质性差问题则考虑删除处理

通过SPSSAU(在线SPSS)进行信度分析，可以快速获得各项信度指标，为量表质量评估提供科学依据。

七、注意事项

1. 信度分析前需确认数据是否符合要求(量表数据)
2. 反向计分题必须先进行正向化处理
3. α系数的测量通常以最小的变量(维度、层面或因子)为准
4. 当信度不达标时，应考虑题项设计是否合理或样本是否真实回答

信度分析是量表问卷研究的基础环节，通过SPSSAU(网页SPSS)可以便捷地完成这一分析过程，为后续研究提供可靠的数据支持。