该如何衡量调查结果的可靠性，能做信度和效度分析吗

做问卷调查一定要做信度与效度分析吗~

严格来说！不是所有问卷都适合做信效度分析，信效度分析主要针对【量表】类问卷，而如果只是调查一些客观现实（如年龄、性别、职业、车辆、工资等）以【显变量】为主的问卷，是不适合做信效度分析的！判断一些变量之间是否适合做信效度检验，应该关注这么几点：
（1）潜变量：直接无法观测到的变量，主要反映人的认知和主观意愿等
（2）可测：可以被测量的变量，一般是有序或等距的变量，而不是像地点这样的分类变量
（3）变量之间等距等尺度：例如均采用5点或7点评分法获得的测量数据

那要看你做的内容是什么，如果你的问卷中的四个维度同质性很高，那么我们通常只报告整体的Cronbach's Alpha系数。比如一份语言测试（单一能力测验），那么就不需要报告每个部分的Cronbach's Alpha了。
但是如果不是，比如是人格测验，那么通常是要报告每个分测验和总的Cronbach's Alpha。不过你放心，一般这个信度指标和题目数量有关，也就是说题目越多，信度就越高。所以总体的指标一定不会低于单个分测验的。
另外，测验当然要做效度分析了。既然你的问卷结构已经确定，建议你做验证性因素分析，可以用结构方程模型做，具体工具推荐AMOS。

信效度都需要分析，信度说白了指的是测试的稳定性，怎么样能够说明稳定，最简单的方式就是用这个测试测同一批人两次，如果两次结果相关高，那么测验就是可信的，有信度的，这个是真正信度的意思，也叫重测信度。由于人们不总是有机会重新测同一批人（同一批人往往过个几周或者几个月你就找不着人了，就无法重测），所以相处了各种代替重测信度的方法，比如复本信度，编制两个平行的测验，分别拿去测同一批人，又比如分半信度，测了同一批人后把测验成绩拆两半求相关。最后就是科隆巴赫alpha系数，这是我们一般求信度是所用的方法，但事实上这个不是测信度，而是看量表的内部一致性，看所有项目间的相关，相关高，alpha系数高的话就认为测验的题目是同质的、相似的，那么如果这个测验拿去做分半，应该是相关很高的，就近似认为信度好。
但信度只是告诉你测验的稳定性，不能保证有效性，就算你的问卷实际测的东西和你本来想测的东西驴唇不对马嘴，只要两次结果一致，那也是信度好，若要看有效性，就要分析效度。效度就是说你多大程度上测到了你想要测的内容。如果说信度是对测验随机误差的测定，那么效度就是对系统误差和随机误差的测定。一般效度检验要检验效标关联效度（真正的效度，通过求你的问卷和另外若干个你觉得应该和你的问卷测量相似内容的问卷的相关来检验）和结构效度（一般用探索性因子分析和验证性因子分析做）
调查前后都可以做，调查前做的目的一般是通过初期的信效度分析来了解你的测验的质量，根据检验结果删掉不好的题目后，形成最终用于调查的测验。
调查后做的目的主要是在报告调查结果的时候告诉别人你的调查结果是稳定的可靠的，让人家相信你的研究有价值。
希望对你有帮助

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