2．问卷的结构效度的分析
问卷的结构效度的评价较为复
杂，可用各个题目与量表各银子的相
关分析和因子分析方法来反映。
（1）利用相关分析评价问卷的结构 效度

从菜单选择Analyze →Scale
→Reliability
0.9742
I87 31.9250 1277.1481 0.6231
0.9736
I88 32.0500 1282.9718 0.6057
0.9737
J89
32.2000 1304.1641 0.0000
0.9741
I90 32.1750 1302.7122 0.1250
0.9741
一般地，在做问卷的敏感性分析时，
计算某个问题与去掉此问题后总得分 的相关性情况，分析是否需要被剔除（敏 感性分析）。
(2)结构效度(Construct Validity)
结构效度又称构想效度，是指问卷 对某一理论概念或特质测量的程度，即 某问卷测验的实际得分能解释某一特质 的程度。如果我们根据理论的假设结构， 通过问卷测验得到答卷者实际分数，经 统计检验，结果表明问卷能有效解释答 卷者该项特质，则说此问卷具有良好的 结构效度。
6.效度的评价
Spitzer认为如果满足以下5个条件就可以 认为问卷有效：.
（1）问卷有内容效度和结构效度； （2）在问卷制定阶段应当请有关人员提出意
见，供修正和提高内容效度；
（3）问卷经过反复使用证明了其可靠性； （4）如果有金标准存在，应以金标准为准； （5）无金标准时可由判别效度代替。
0.9745
I7
31.9000 1279.0667 0.5320
0.9737
H8
31.5750 1255.1224 0.7590
0.9733
B9
31.2750 1259.2301 0.6572
0.9735
…………………………………………………………………..
E86
31.1750 1272.8147 0.3764
在测量理论中，效度被定义为在一系列测
量中，与测量目的有关的真变异数 ( 即有效变
异
)
与总变异数之比：
rx2y
S
2 v
S
2 x
r2xy 表示测量的效度系数，Sv2 代表有效 变异数，Sx2 代表总变异数。
3.常用的效度指标
确定一个问卷效度的方法，通常是以 答卷者的问卷得分和另一个效度标准求相 关，以其相关系数的大小来表示效度。如 果相关系数高，则该问卷的效度就高。
一般常用的效度指标有内容效度、结 构效度。
(1)内容效度 (content validity)
内容效度是指问卷内容的贴切性
（relevance）和代表性
（representativeness）,即问卷内容能否反
应所要测量的特质，能否达到测验目的，较
好地代表所欲测量的内容和引起预期反应的
程度。内容效度常以题目分布的合理性来判
调查技术是教育技术科学研究的主要方法
调查设计的资料相对容易得到，
样本量相对较大，从中可 以得到非常科学、有意的 结论。
what's validity? 效度？
what's reliability? 信度？
题目
调查问卷的效度、信度
运动基础科学学院
1.误差公理
误差(error)是指对事物某一特征的度量
摘 要 目的：探讨调查问卷的可靠 性。方法：对武警十五支队201名战士， 作心理卫生自评90项调查问卷资料，利 用SAS软件编程，计算Alpha可靠性系数， 进行可靠性分析。结果：有6项被剔除
达到要求后，α=0.973569，当使用标 准化数据时，α=0.974102。结论：利
用可靠性分析，可以从调查问卷表的数 据中，提取真实的、可靠性的成分。
问卷的准确性或称为有效性是用问卷 的效度加以刻划的，它反映了对问卷的系 统误差的控制程度。
2、效度的定义
效度是指问卷测验的准确性，即测验 能够反映所要测量特性的程度.
其包括两个方面的含义：一是问卷测 验的目的；二是问卷对测量目标的测量精 确度和真实性。效度是一个具有相对性、 连续性、间接性的概念。
例2 对例1中的问卷测验结果进行 效度分析
1．问卷的敏感性（可靠性）分析
（1）操作过程 从菜单选择Analyze → Scale →
Reliability Analysis…→ Item（输入 问卷的各条目或各因子包含的条目）→ 单击“Statistics”按钮，弹出信度分 析统计量对话框 → Descriptives for: → √ Scale if item deleted →OK
7.提高问卷效度的方法
（1）理论正确，解释清楚。问卷内容要适 合问卷测验的目的，题目要清楚明了，易于 理解，问卷的排列要由易到难，题目的难度 和区分度要合适；
（2）操作规范以减少误差；
（3）控制系统误差。它主要包括仪器不准， 题目和指导语有暗示性，答案安排不当(被 试可以猜测)等, 控制这些因素可以降低系 统误差, 提高效度；
问卷测验中测量误差通常来源于两个方 面：
一是产生于问卷测验过程中的误差，称 为测量误差（measurement Error），也称 为随机误差（random error）；
二是由问卷的结构质量造成的误差，称 为系统误差（system Error）。
measurement Error
reliability
（2）输出结果
SCL90各条目的敏感性分析结果:
Item
Scale
Scale Corrected
Mean Variance Item-
Alpha
if Item if Item
Total
if Item
Deleted Deleted Correlation Deleted
A1
31.7250 1272.7173 0.6397
（4）样本适宜且要预防流失。重视问卷 调查的回收率。样本容量一般不应低于 30；
（5）适当增加问卷的长度。增加问卷的 长度既可提高问卷的信度，也可以提高 问卷的效度，但增加问卷的长度对信度 的影响大于对效度的影响；
（6）排除无关因素干扰。认清并排除足 以混淆或威胁结论的无关干扰变量。
二、效度分析实例(example)
(4)判别效度（Discriminant Validity）
判别效标也称为辨别效标，是 指运用相同的问卷测定不同特质和 内涵，测量结果之间不应有太大的 相关性。
(5)聚合效度（Convergent Validity）
聚合效度也称为收敛效度，是指 运用不同测量方法测定同一特质所 得结果的相似程度，即对同一特质 的两种或多种测定方法间应有较高 的相关性。
Corrected Item-Total Correlation: 当前题目得 分与去掉当前题目问卷合计分的Pearson相关系数；
Squared Multiple Correlation:以当前题目为因 变量，其它所有题目为自变量求得的决定系数R2； Alpha if Item Deleted: 去掉当前题目后问卷的 Cronbach α系数。
Scale if item deleted:去掉当前题目整个问卷的 描述统计量，即敏感性分析，包括以下内容： Scale Mean if Item Deleted:去掉当前题目问卷 合计分的均数；
Scale Variance if Item Deleted: 去掉当前题目 问卷合计分的方差；
可以将“Alpha if Item Deleted”值，作
为调整题目的一个重要参考依据。
如果“Alpha if Item Deleted”值越大， 其相对应的题目越应是首先考虑调整的题目。 从本次问卷结果敏感性分析可以看出，量表 的各个题目的“Alpha if Item Deleted” 值均在0.97左右变化，且变化的幅度很小。 所以，就 “Alpha if Item Deleted”值这 项指标看量表各题目均可以保留，无需调整。 这个结果可能与研究者所采用的SCL-90辆标 是一个经典量表有关。
常用的确定结构效度的方法有：
(1)根据文献、前人研究结果、实际经验等建 立假设性理论建构； (2)对问卷题目进行分析。主要是分析问卷的 内容，答卷者对题目所作的反应，问卷题 目的同质性以及分项目之间的关系来判断 问卷的结构效度； (3)根据建构的假设性理论编制适当的问卷； (4)计算与同类权威问卷的相关; (5)以统计检验的实证方法去考查问卷是否能 有效解释所欲建构的特质。
2.误差的种类(types of error)
（1）随机误差（random error） 随机误差是由不确定原因引起的，不可避
免和消除。 其偏离总体的方向不能确定。包 括随机测量误差和抽样误差。
随机测量误差（random measurement error） ：没有固定的倾 向，可使多次观测结果有大有小。
值偏离真实值的部分，即测定值与真实值之
差，样本统计量与总体参数之差。
没有一项研究推论能够达到百分之百的 真实。 No study is free of errors, the inferences are never perfectly valid.
误差公理：实验结果都会有误差，误差
自始至终存在于一切科学实验的过程之中。
断，属于命题的逻辑分析，所以，内容效度
也称为“逻辑效度” (logical validity)、
“内在效度（intrinsic Validity）”、
“循环效度（circular validity）”。
内容效度的评价主要通过经验判 断进行，通常考虑3方面的问题：
其一是项目所测量的是否真属于 应测量的领域；
system Error