问卷设计与统计分析---问卷如何评估信度

作者：小王子的狐狸   审稿：阿X  封面：自己想吧

一份问卷回收后，我们会担心该项调查是否可信，那么如何判断调查是可信的呢？

1. 什么是信度？

信度是指：调查的可靠性，包括测量结果的一致性和稳定性。一般而言：信度程度越高，标准误差越低。

2. 如何评估一个调查的信度？

评估一个调查的信度，可以从以下方法进行：

①  重复检测法。也就是询问该项调查的再测信度高吗？

该方法，使用同样的问卷，针对同一群体在不同的时间里做两次测量。然后通过两次测量的结果，对他们进行相关性分析或差异分析。如果说，结果越相关，差异越不显著，那么说明问卷的信度越高。

不过，这个方法也存在一些问题。

首先，时间的间隔会影响到结果。在其他方面都不变的情况下，时间间隔地越长，则测量的信度越低。

其次，重复测量有时很难操作，甚至是不可能的。例如测量客户对某新产品的态度。

然后，第一次的测量会影响到后面的测量。测量的人们会尝试着回忆之前的回答。

最后，再测信度的相关性可能会因为被测项目自身的相关性而增大。

②   交错法。

通过采用形式不同但是等效的调查表（比如A和B），对同一群体在不同的时间（可以间隔2-4周）进行测量。这两次调查结果之间的相关性被用于评价问卷的信度。

举个例子：大学里，老师出的A卷和B卷，就是交错法的一种形式。

如果：这两份问卷的测量结果相同，那么说明测量的可信的；反之，就是不可信的。

这个方法也存在着几个问题：

第一，  两个等效的问卷的构建不仅耗时，也耗钱。

第二，  构建出完全等效的两份问卷，这个可操作性太难。

③  内部一致性信度法。

内部一致性，是反映问卷的题目与题目之间的一致性。其测量方法用的多的是计算Cronbach’s alpha”系数。                     Cronbach’s alpha表示问题之间的相互关联的程度。Alpha的系数值，认为0.7是其可以接受的信度值，不过具体地，还要看调查表的目的，不可一概而论。

3. 如何确定调查是否需要考虑内部一致性呢？

以下两个例子可以说明：

例1：需要考虑内部一致性

有一个关于一款新游戏用户体验满意度的调查，涉及到10个问题，高分代表着用户满意度高，低分代表着用户满意度低。需要考虑这10个问题在多大程度上测量了用户体验满意度的相同维度？

例2：不需要考虑内部一致性

对用户进行了如何改善新游戏体验的调查，问题也是10个，其中8个问题涉及到一些改善的可能维度，如：游戏道具的使用、游戏角色的变化等。另外2个问题涉及到用户的性别和年龄，在这个例子中，由于是关于游戏体验的改进建议以及被调查者的性别、年龄信息等，所以每个问题都是相互独立的。

关于alpha系数的应用原理、信度评估方法的实际操作，在后续我们会作出详细的说明，尽请关注。