信度分析概述
效度
效度指的是量表是否真正反映了我们希望测量的东西。一般来说，有4种类型的效度：内容效度、标准效度、结构效度和区分效度。内容效度是一种基于概念的评价指标，其他三种效度是基于经验的评价指标。如果一个量表实际上是有效的，那么我们希望上述4种指标都比较满意。
信度
是指测量的一致性。信度本身与测量所得结果正确与否无关，它的功能在于检验测量本身是否稳定。制作完成一份量表或问卷后，首先应该对该量表进行信度分析，以确保其可靠性和稳定性，以免影响问卷内容分析结果的准确性。
信度与效度关系
效度与信度的关系是信度为效度的必要而非充分条件，即有效度一定有信度，但有信度不一定有效度。
内在信度分析
基本概念
内在信度也称为内部一致性，用以衡量组成量表题项的内在一致性程度如何。常用的检测方法是Cronbach'sα系数法和分半（Split-half）系数法。
统计原理
Cronbach'sα系数
分半信度系数
是在测试后对测试项目按奇项、偶项或其他标准分成两半，分别记分，由两半分数之间的相关系数得到信度系数。需要进行斯皮尔曼——布朗公式校正，校正的公式为：
SPSS统计分析实例
在学生的性格特征调查中共选了10名学生在8个项目上进行测试，其数据如下表，试对其进行内在信度分析。
| 序号 | 内向性 | 活动性 | 支配性 | 深思性 | 健壮性 | 稳定性 | 社会性 | 激动性 |
| 1 | 4 | 6 | 5 | 5 | 5 | 3 | 5 | 4 |
| 2 | 2 | 5 | 4 | 5 | 5 | 3 | 4 | 2 |
| 3 | 3 | 5 | 3 | 6 | 4 | 1 | 3 | 1 |
| 4 | 5 | 6 | 4 | 7 | 5 | 5 | 6 | 2 |
| 5 | 3 | 6 | 5 | 6 | 4 | 4 | 6 | 3 |
| 6 | 3 | 3 | 3 | 2 | 1 | 1 | 2 | 1 |
| 7 | 4 | 6 | 6 | 6 | 5 | 6 | 5 | 1 |
| 8 | 7 | 6 | 2 | 6 | 4 | 5 | 6 | 4 |
| 9 | 2 | 3 | 2 | 2 | 7 | 4 | 7 | 2 |
| 10 | 2 | 3 | 4 | 4 | 5 | 6 | 3 | 1 |
主要结果及分析
可知α系数为0.79，其标准化后的α系数为0.79，说明量表的信度一般，还有进一步优化的必要。
所有评估项目的描述性情况表
显示了将某一项从量表中删除的情况下，量表的平均分、方差、每个项目得分与剩余各项目得分之间的相关系数，以该项目为自变量，所有其他项目为因变量建立回归方程的 值以及Cronbach's 值。从表中可以看出，“活动性”与其他项目之间的相关性最高，为0.752，而且“活动性”与其他项目的复相关系数也最高，为0.982，这表明“活动性”与其他项目的关系最为密切。同时也可以看出，如果删除“支配性”，则其 系数变成了0.802，有所提升，但幅度并不大。
再测信度分析
基本概念
同一个测验项目，对同一组人员进行前后两次测试，两次测试所得分数的相关系数即为再测信度。它反映两次测验结果有无变动，也就是测验分数的稳定程度，故又称为稳定性系数。
统计原理
再测信度实质是求的同一量表在两次测试中的相关系数，通常求的是如下式所示的Pearson相关系数。
SPSS实例分析
| 序号 | 内向性1 | 活动性1 | 支配性1 | 深思性1 | 健壮性1 | 稳定性1 | 社会性1 | 激动性1 |
| 1 | 3 | 5 | 6 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 2 | 2 | 5 | 5 | 5 | 3 | 4 | 5 | 3 |
| 3 | 3 | 5 | 3 | 6 | 5 | 2 | 3 | 2 |
| 4 | 4 | 6 | 4 | 7 | 5 | 4 | 5 | 3 |
| 5 | 3 | 6 | 5 | 6 | 4 | 4 | 4 | 5 |
| 6 | 4 | 3 | 2 | 2 | 1 | 1 | 3 | 2 |
| 7 | 4 | 6 | 6 | 6 | 4 | 5 | 5 | 2 |
| 8 | 6 | 6 | 2 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 |
| 9 | 3 | 3 | 3 | 3 | 6 | 5 | 6 | 3 |
| 10 | 2 | 3 | 4 | 4 | 5 | 6 | 4 | 2 |
| 内向性 | 活动性 | 支配性 | 深思性 | 健壮性 | 稳定性 | 社会性 | 激动性 | 总分 |
| 0.898 | 0.973 | 0.906 | 0.966 | 0.833 | 0.904 | 0.787 | 0.880 | 0.976 |
在对输出的结果表进行了整理后，各相关变量，从表中可以看出可见各变量的相关系数比较高，其中总分的相关系数为0.976，说明量表的再测信度很好。
Kendall和谐系数
基本概念
Kendall和谐系数常用于考察评分者信度。所谓评分者信度（Scorer Reliability），指多个评分者给同一批人进行评分的一致性程度。例如，在教育和心理测量中，常关心不同的评分者对同一个主观题的评分是否一致；在医学临床疗效评价中，常关心不同的医生对同一个患者的评价是否一致。当评分者人数为2时，可以采用Pearson或Spearman相关系数评价一致性；当评分者人数多于2时，可以采用Kendall和谐系数考察评分者信度。
统计原理
Kendall和谐系数的计算公式为
若评分中出现相同的等级，则需要计算校正的系数。公式如下：
SPSS实例分析
三名神经内科医生对6名重症肌无力患者分别进行肌力的评分，结果如下表所示，试评价三名医生的评分信度，计算Kendall和谐系数。
| 序号 | 医生甲 | 医生乙 | 医生丙 |
| 1 | 35 | 32 | 25 |
| 2 | 40 | 36 | 30 |
| 3 | 37 | 31 | 28 |
| 4 | 30 | 30 | 24 |
| 5 | 38 | 35 | 31 |
| 6 | 42 | 40 | 32 |
第1步 分析：这是一个考察几个人对同一批患者评价一致性的问题，考虑用Kendall系数来度量。
第2步 数据组织：建立“序号”、“医生甲”、“医生乙”和“医生丙”四个变量，输入数据并保存。
第3步 Kendall系数设置：按“分析→非参数检验→旧对话框→K个相关样本”顺序打开“多个关联样本检验”对话框，并按下图进行设置，之后提交系统运行。
