众文网1.什么情况下自编调查问卷需要信效度检验?
如果是自己编制的量表， 一定要检验信效度。这是基本要求，否则无法证明数据是可信可靠的。
做抄一个调查问卷，首先要确定问卷内容的信效度，也就是问卷的内部一致性和外部一致性。如果用袭的是前人已经验证过的量表，就可知以不用， 直接把前人已经做好的信效度分析附在调查报告里就可以了。 如果自己做探索性问卷的话，一般都是要做探索性因素分析的， 分析问卷中有几个因子道，每个因子的负荷 ，然后对因子命名；如果是用前人的量表， 同理可以不做。
2.如何看懂一篇学术文章的效度和信度
信息量、知识量和学术含量
学术性论文具有天然的求真倾向，其作者要在已有认识的基础上遵循学术的规范为读者贡献新的信息和知识，只有包含一定的信息量、知识量和学术含量，才会具有公之于众的价值。
信息量指一定篇幅的文本所能提供的有意义的内容，它可以是事实性的、概念原理性的，也可以是方法性的，但无论是哪一种性质的信息，都需要具有经验上的或者逻辑上的可靠性，这是一个文本有意义的基本保证。经验上的可靠，首先意味着文本信息具有经验上的可能性，其次意味着信息来源的真实性。这样的信息可以让读者间接地获得关于世界的真实。逻辑上的可靠，则指文本所提供的信息是我们的理性可以想象的。不真实和不符合理性逻辑的信息是没有意义的，学术文本需要避免这样的内容，相反地，应该提供与文本规模相称的具有经验和逻辑可靠性的有意义内容。这是我们从心理上接受一个学术文本的第一条件。
基础性、思想性和文化性
换一个维度，还可以从质的角度判断具体的学术文本。根据人文社会科学的特点和这一领域研究者长期的经验，一个学术文本所内含的研究的基础性、思想性和文化性是其质量高低的重要特征。
一般学科都存在着基础研究和应用研究之分，其中的基础研究是认识取向的，应用研究是实践取向的。即便是基础研究的内部，也存在着更为基础的研究，这样的研究通常是贴近一个学科领域核心问题的研究。由于原创性的研究最容易发生在基础性的研究领域，也由于基础性的研究难度相对较大，所以一个学术文本所含研究的基础性程度通常也能反映出其高深的程度。
3.问卷调查信度分析结果在论文中如何报告?效度分析(因子分析)结果
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。
4.本科论文的数据分析怎么做
研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
如果思路上更偏向于差异关系研究，比如不同收入人群对于网购的态度差异。建议使用较多规范的量表题，因为量表规范性很强且可以使用非常多的研究方法；如果不是使用量表题，那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用，则对应需要使用多样的问题设计，量表题和非量表题均需要有，并且预期上它们就需要进入差异对比的范畴。
如果思路上更偏向于研究影响关系，比如满意度对于忠诚度的影响，看上去，满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示，那设计成量表题没有问题，因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外，还有一种情况可以考虑，即logistic回归，满意度影响最终是否再次购买，是否再次购买被满意度影响，这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用，此时满意度对应的问题则需要有量表题，还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。
如果预期数据需要进行统计上的信度分析，此时请记住一定需要设计成量表题，否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类，即比如将样本分成3种人群，此时需要考虑使用更多规范的量表题数据。
总结上看，研究方法的匹配使用，事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后，大部分的问卷研究方法均已经确定，因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中，便于可以进行更丰富的数据分析。相对来看，量表题是可以匹配更多的研究方法，而且也更规范，建议更多的使用量表题较好。
参考资料：/p/5
5.教育理论基础知识：如何区分信度,效度
所谓教学测验的指标是衡量测验质量高低的重要指标，作为研究者自身而言，需要理解与区分指标的含义和差异性，才能够真正把握测验本身对于被测者的检验程度。教学测验中的信度、效度、难度、区分度是教育学学习中的重要知识点，也是常考的知识点，很学学员在自学或者备考的过程中必然会存在些许困惑与不解。中公讲师结合多年教学经验，将着重解释与区分信度、效度、难度与区分度的关系。
所谓信度，强调的是多次测量结果的一致性和稳定性；对于测验而言，是对被测者实施多次测验，而每一次测验的结果是不是相同，如果存在相同的情况，则可释义为信度高；反之则信度低。信度的指标是测验者需要把握每一次测验题目本身的难度相当，如果两次测验难度不同的话，则会必然影响信度的高低问题。因此，把握信度的关键点在于测验结果是不是一样或者相同。
所谓效度，强调是测验能够测查到被测试者的测验程度；相对于此可以理解为被测试者是否能够通过测验试卷将自身被测的内容测验出来，如果被测试者的自身要素可以通过测验的方式测查出来则表示效度高，反之效度低。测验中效度的指标是测验者需要首次考虑的测验指标，如果一份测验没有效度的话，则很难保证其有信度，所以需要充分考虑测评要素，全面衡量测评内容，才能够真正得出测查的结果。
所谓难度，强调的是测验的难度大小；而难度大小则可以通过难度系数大小的方式进行表达，难度系数是通过人数与测试总人数的比例大小，如果一份测验通过的人数越多，则难度系数越大，反之越小。因此，难度系数越大，测验本身的难度越小，难度系数越小，测验本身的难度越大，两者可以理解为相反的关系。
所谓区分度，强调的是对于被测试者的区分程度；简述可知就是成绩优者与劣者都进行区分的意识。通过选拔类的测验则需要高的区分度。区分度本身的高低则要充分考虑试卷的难度大小，难度越大、越小则区分度小；难度适中的时候区分度最高。
总之信度与效度、难度与区分度的关系，需要考生在备考中进行有效区分才能够真正做题的过程中把握起精髓，提升做题的准确率。
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