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信度2/2
量表信度的考验方法为Cronbachα 系数，判定α 系数之准则如下： 所有问卷题目一起执行计算Cronbachα 系数。 各题目单独逐题检查。 每个因素构面针对其所属问卷题目，执行计算Cronbachα 系数。 范例一
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范例一
某研究设计一份有关“商店服务属性”之问卷初稿，为慎重起见，选取 30位受测 者进行前测（结果如数据文件:服务属性前测.sav）。请问这些题项在测试结 果后，是否具备内部一致性？ 1.点选Analyze/scale/reliability analysis 2.程序操作 3.分析结果
信度
一、信度的意義 所謂信度是衡量沒有誤差的程度，也是 測驗结果的一致性(consistency)程度，信度是 以衡量的變異理論為基礎。
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二、衡量誤差的意義與来源
衡量誤差可分為系統性誤差及隨機性誤差。一般而言，大部份的 誤差是系統性的(从偏差而来)。所謂系統性誤差也被視成常數性 (constant)誤差。而隨機性誤差(random error)則不是一種常數性誤差， 其原因可能来自情境因素，或者被受測者一時的情緒而影響。衡 量誤差可能的来源如下：
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范例二
2.程序操作
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分析结果-1
KMO=0.806，Bartlett’s test Chi-sq = 426.339 (Sig=0.000<0.05)，代表数据适合进 行因素分析。
KM O an d B a rt l et t 's T es t Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sp1/2
量表的效度类型有三种：内容效度、效标关联效度与建构效度。 内容效度 内容效度是指测量内容的适切性。 效标关联效度 效标关联效度是指测量工具的内容具有预测或估计的能力。
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效度2/2
建构效度 建构效度(或称构念效度)指问卷或量表能测量到理论 上的构念或特质之程度。建构效度有两类：收敛效 度与区别效度。而检测量表是否具备建构效度，最 常使用之方法为因素分析法。同一因素构面中，若 各题目之因素负荷量(factor loading)愈大(一般以 大于0.5为准)，则愈具备「收敛效度」。若问卷题 目在非所属因素构面中，其因素负荷量愈小(一般以 低于0.5为准)，则愈具备「区别效度」。
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信度和效度及其影响因素 之关系
一、信度和效度的关系
图 8— 5 信度和效度的关系图示
数据源：Duane Dav is (2004), “Business Research for Decision Making” , sixth edition, p.188.
情况一，弹痕分散于靶内各处，并无一致性可言，以衡量 的术语来说即是无信度无效度。 情况二，虽然弹痕很集中，即具有一致性，但是并没有在 靶中心，以衡量的观点来看，则是有信度无效度。 情况三，才是好的衡量，同时具有效度及信度。
Sc6 Sc6 Sc7 Sc8 Sc9 1.047 0.992 0.667 0.643 1.630 1.052 0.988 1.247 0.961 1.218 Sc7 Sc8 Sc9
利用上述之公式，我们可以求得因素一之α值为：
4 1.047 1.630 1.247 1.218 1 4 1 1.047 ........ 1.218 2 0.992 ..... 0.961 0.8985
范例二 范例三
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范例二
某研究探讨有关大卖场”商店服务属性”所应包含的内容，该研究藉由文献回顾及专家学 者的删选，设计十五道题目并以五等量表为衡量尺度的问卷，以衡量”商店服务属 性”。今抽取97位受访者，请其填写问卷。请问该测量结果对于”商店服务属性”的 内容，是否具备建构效度？(资料文件：商店服务属性.sav) 1.点选Analyze/Data Reduction/Factor 2.程序操作 3.分析结果
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分析结果-2
因素一包含6个变量，但「商 店印象」问项在因素一中 之负荷量小于0.5，不具收 敛效度，且其在因素二中 之负荷量亦达0.457，也不 具备区别效度。至于「质 量」问项亦有相同问题， 因此必须将此两变项删除， 重新执行因素分析。
R o t at e d C o m p o n e n t M at ri a x Component 3 服務態度 .814 .169 4.277E -02 整齊乾淨 .767 9.363E -02 .245 氣氛服務 .742 .143 .115 內外裝潢 .673 .192 9.826E -02 商店印象 .493 .457 .398 品質 .460 2.764E -02 -.413 售後服務 1.585E -02 .760 -1.223E-02 結帳速度 .368 .658 -3.563E-02 信賴度 .493 .608 .124 購物便利 9.755E -02 -5.452E-03 .824 取得便利 .207 4.903E -02 .665 價格 .128 3.085E -03 7.654E -02 種類多寡 -9.231E-03 .188 6.579E -02 廣告吸引 .252 -.136 .273 營業時間 .113 .461 5.819E -02 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 15 iterations. 1 2 4 -.127 .102 .372 3.690E -02 .120 .409 .217 -.101 .235 -3.401E-03 .121 .774 .711 .136 -.109 5 4.990E -02 .135 .110 .154 -.208 .168 .270 -9.566E-02 -4.097E-02 .202 8.058E -02 -.214 .309 .710 .646
量表之信度与效度
潜在变数的衡量，通常是以量表或问卷做为测量工具，评估量表优良与否的准 则为信度与效度。 壹、信度 贰、效度
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信度1/2
信度系指测验结果(受试者的回答)的稳定性及可靠性(可相信的程度)。信度的衡量 有三种类型：稳定性、等值性与内部一致性。 稳定性：用同一种测验对同一群受试者，前后施测两次，然后依据两次测验分数 计算相关系数。 等值性：交替使用一套测验的多种复本，再根据一群受试者每个人在各种复本测 验之得分，计算相关 系数。 内部一致性:指量表能否测量单一概念，同时反映组成量表题项之内部一致性程度。
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信度和效度及其影响因素 之关系
二、影响信度效度之因素
抽樣特性包含： 1. 樣本大小 2. 回覆率 3. 樣本的本質 4. 標的的種類 5. 蒐集資料的方法 6. 研究的種類 衡量特性包含： 1. 問項的數目 2. 問項的困難度 3. 使用尺度的種類 4. 使用幾點量表 5. 使用何種符號 抽樣特性 (+) (+) (-) (+) 量測特性 (+) 信度 (-) (+) 學說效度 (+) 收斂效度
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效度 一、效度的意義 所謂效度是指衡量的工具是否能真正 衡量到研究者想要衡量的問題。
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二、效度的種類
1.內容效度(content validity)： 以研究者的專業知識來主觀判斷所選擇的尺度是否能正确的衡量研 究所欲衡量的東西。 2.效標關聯效度(criterion-related validity)： 所謂效標準關聯效度是指使用中的衡量工具和其他的衡量工具來比 較两者是否具有關聯性。
1.由回應者(respondent)產生的誤差
2.由情境因素產生的誤差 3.由衡量者產生的誤差
4.由衡量工具產生的誤差
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三、以數字的觀點來解釋誤差 四、衡量信度的方法 1.再測信度(test-retest method):再測信度是让同一組受測者，在前後两個 時間内測驗两次，以其两次測驗的結果求其相关係數，而此係數稱為再 測信度(test-retest reliability)。
衡量發展程序包含： 量測發展 (-) 區別效度 1.對構念範圍的定義 程序 2.問項發展程序 註:+表示正相關， -表示負相關
圖 8—6
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信度效度與其他相關因素的關係
資料來源：Paul Peter & Gilbert A. Churchill (1986), “Journal of Marketing Research ”, 23 (February), p.1-10.
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4.库李信度(Kuder-Richardson reliability)
目的在于分析问项间的一致性。在估计信度上，最常用 的是库李二十号公式： pq k rKR 20 ( )(1 ) 2 k 1 S
其中K：表示整份测验的题数 ：表整个测验中每题答对与答错百分比乘积之总合 pq
S2：表示测验总分的变异量
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3.建构效度(construct validity)：如果研究者要了解某种衡量工具真正要衡量的是什么， 那即是关心它的建构效度。 4.学说效度(nomological validity):学说效度有时被称为“通则化的效度(lawlike validity)”，学说效度是基于对构念和从理论建构的正式假设而来的衡量项目的明确调查。
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范例一
2.程序操作
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分析结果1/2
α 系数=0.7984，代表十五道题目测量结果之内部一致性具高可信度。若是想要再 提高信度，可由”CorrectedItem-Total correlation”及”Cronbach Alpha if item Deleted”两栏数字来判断删除那些题目可提高内部一致性， 价格的”CorrectedItem-Total correlation”数字-0.0693表示「价格」与 总分间的相关非常的低，如果将之删除，则可提高α 系数至0.8156。