信度编辑

测量数据可靠性的结果

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信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。反之，随机误差可能导致不一致性，从而降低信度。

1、分半信度（split-half reliability）指一项调查中，调查问卷的两半题目的调查结果的变异程度。是通过将测验分成两半，计算这两半测验之间的相关性而获得的信度系数。测验愈长，信度系数愈高。修正公式是斯皮尔曼-布朗公式。斯皮尔曼-布朗公式为校正分半信度的经验公式（rtt=2rhh/(1+rhh) 一般来说，如果将测试分为均匀两半的话分半系数rtt为0.5）

它的假设是两半测验分数的变异数相等。当假设不成立时，可以采用弗朗那根（Flanagan）公式或卢伦（kulon）公式之一，直接求得测验的信度系数。

2、同质性信度是指测验内部的各题目在多大程度上考察了同一内容。同质性信度低时，即使各个测试题看起来似乎是测量同一特质，但测验实际上是异质的，即测验测量了不止一种特质。同质性分析与项目分析中的内部一致性分析相类似。几个计算同质性信度的公式：（1）库德-理查逊公式（2）克伦巴赫α系数。对于一些复杂的、异质的心理学变量，采用单一的同质性测验是不行的，因而常常采用若干个相对异质的分测验。

评分者信度

是指不同评分者对同样对象进行评定时的一致性。最简单的估计方法就是随机抽取若干份答卷，由两个独立的评分者打分，再求每份答卷两个评判分数的相关系数。这种相关系数的计算可以用积差相关方法，也可以采用斯皮尔曼等级相关方法。

信度和效度的关系

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问卷的信度与效度之间既有明显的区别，又存在着相互联系、相互制约的关系。信度主要回答测量结果的一致性、稳定性和可靠性问题；效度主要回答测量结果的有效性和正确性问题。

效度和信度的关系可以用测量值的构成公式O=T S R来理解。如果测量是完全有效的，即0=T，S=0，R=0，此时测量必然是完全可信的，若量表的信度不足，它也不可能完全有效，因为有O=T R。如果量表是完全可信的，可以达到完全有效，也可能达不到，因为有可能存在导致误差，虽然缺乏信度必然缺乏效度，但信度的大小并不能体现效度的大小。信度是效度的必要条件，但不是充分条件。从理论的角度来看，量应具有足够的效度和信度；从实践的观点来看，一个好的量表还应该具有实用性。实用性指量表的经济性、便利性和可解释性。

一般来说，信度是效度的必要条件，也就是说，效度都必须建立在信度的基础上；但是没有效度的测量，即使它的信度再高，这样的测量也是没有意义的。信度和效度的关系有如下几种类型：

①可信且有效