信度分析是评估问卷可靠性的重要步骤，确保问卷测量结果的一致性和稳定性。本文将详细介绍如何计算问卷的信度，包括常用的信度分析方法和具体操作步骤。

一、信度分析的常用方法

1.1 重测信度法

定义：假设短时间内被调查对象的状况没有发生改变，对其用同一份问卷测试两遍，两次得分的相关系数称为重测信度。

计算方法：使用皮尔逊积差相关系数公式计算两次测试结果的相关系数。

适用场景：适用于事实式问卷，如性别、年龄等在问卷调查中不会发生差异的事实，或其他在短时间内不会发生重大变化的事件，如习惯、爱好。

注意：重测时间跨度通常为2~4周，被调查者容易受到其他事件、活动和人的影响，实际操作中存在一定困难。

1.2 复本信度法

定义：让被调查者一次填写两份问卷，计算两个问卷的相关系数。

计算方法：使用皮尔逊积差相关系数公式计算两份问卷结果的相关系数。

适用场景：适用于需要快速评估问卷信度的情况，但需要准备两份内容相似但表述不同的问卷。

1.3 折半信度法

定义：将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估计整个量表的信度。

计算方法：将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半，计算两半得分的相关系数，再使用斯皮尔曼布朗公式进行校正。

适用场景：适用于量表中含有多个题项的情况，特别是当量表中含有反意题项时，应先将反意题项的得分做逆向处理。

1.4 α信度系数法（Cronbach’sα）

定义：评价量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。这是目前最常用的信度系数。

计算方法：使用SPSS软件进行信度分析，计算Cronbach’sα系数。

适用场景：适用于态度、意见式量表问卷的信度分析。

判别标准：

α>0.9：非常理想

0.8≤α<0.9：甚佳

0.7≤α<0.8：佳

0.6≤α<0.7：尚可

0.5≤α<0.6：可信偏低

α<0.5：欠佳，最好剔除

二、使用SPSS进行信度分析的具体步骤

2.1 数据准备

确保问卷数据已经录入SPSS，变量类型为数字。

2.2 操作步骤

1.打开SPSS软件，加载数据文件。

2.点击“分析”>“标度”>“可靠性分析”。

3.将待分析的题项选入右侧的“项”框中。

4.点击“统计”，勾选“删除项后的标度”选项，点击“继续”后点击“确定”。

2.3 结果解读

个案处理摘要：显示有效和无效个案的数量。

可靠性统计：显示Cronbach’sα系数。例如，α系数为0.765，表示量表的信度可以接受。

项目统计：显示每个题项的平均值和标准差。

项目总计统计：显示每个题项删除后的Cronbach’sα系数。如果删除某题项后α系数显著下降，则该题项重要，不应删除；反之，可以考虑删除。

三、实例演示

假设你有一份包含12个题项的量表数据，使用5点李克特量表（1表示完全不同意，5表示完全同意），共有486份样本。

1.数据准备：将数据录入SPSS，确保变量类型为数字。

2.操作步骤：

打开SPSS，加载数据文件。

点击“分析”>“标度”>“可靠性分析”。

将112题项选入右侧的“项”框中。

点击“统计”，勾选“删除项后的标度”选项，点击“继续”后点击“确定”。

3.结果解读：

可靠性统计：Cronbach’sα系数为0.860，表示量表的信度可以接受。

项目总计统计：删除某题项后α系数的变化情况。例如，删除Q1后α系数为0.879，大于总体α系数0.860，说明Q1题项重要，不应删除。

信度分析是确保问卷可靠性的重要步骤。通过重测信度法、复本信度法、折半信度法和α信度系数法，可以全面评估问卷的信度。使用SPSS软件进行信度分析，可以快速、准确地得到结果，帮助你优化问卷设计，提高问卷的可靠性和有效性。