问卷的信度分析实例介绍

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1、问卷的信度分析信度即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、信度系数法。其中，信度系数法是最简单易行且常用的方法，其公式为：式中，——量表所包含的总题数；——量表题项的方差总和；——量表题项加总后方差。系数的大小表明了问卷表的信度高低，一般来说，系数越大信度越高，量表设计越合理，也即证明指标或者测量项目的选取越好

2、；反之，系数越小信度越低，在这种情况下可能需要重新对问卷量表进行设计，剔除部分信度不高的指标或项目。分量表信度指标值的判别标准如下表：信度系数分量表信度以上以下非常理想甚佳佳尚可可信偏低欠佳最好剔除对于总问卷而言，则有如下判别指标：信度系数问卷信度以上以下非常好好最小可接受值欠佳最好剔除由于该方法简单易行，因此我们采取系数信度法对问卷调查的可信度进行分析，得到结果如下表：变量代号均值方差a系数推广态度a1a2a3a4a52.811.871.8.008.4711.6688.8958.0387.3338.2820.630生态效益b1b2b3

3、b4b512.3012.3612.3612.4312.2712.44512.14611.82711.95912.6060.926补贴政策c1c2c3c4c5c613.2013.1612.5612.5012.7012.4611.67011.29413.41013.09412.61914.5130.780感知质量d1d2d3d4d510.1710.2710.3310.269.8918.05716.28816.80416.07817.7260.915感知价格e1e2e3e48.107.697.847.666.6134.9145.0915.15

4、60.711总问卷0.9120.913修正后总问卷由上表可以看到，推广态度的分量表的信度为，不能达到我们的预期值。我们可以根据题目删减来修正信度，这里提供一个修正标准，如果删掉该对应题目，问卷的值就会变化，一旦出现大幅升高，则说明该行对应得题目可以考虑删去，以提高问卷的内部一致性信度（《在商务管理中的应用》卫海英主编）。在操作中发现，若把第一个问题删去可得推广态度的分量表的信度为，这样使得这五个变量的信度都大于，并且修正后总问卷信度为远大于，也说明了本研究的问卷有一定的可靠性。由于系数受量长表的影响较大并且本问卷分量表有个条目，出于严谨

5、考虑我们需要测量量表条目间的相关矩阵系数，并计算总相关系数。如下表：各变量项目间相关系数a1a2a3a4a5a1a2a3a4a51.000.1530.0020.0390.1510.1531.000.3680.3080.1500.0020.3681.000.5010.4270.0390.3080.5011.000.5890.1510.1500.4270.5891.00b1b2b3b4b5b1b2b3b4b51.000.4910.5600.3470.3550.4911.000.5590.4940.5100.5600.5591.000.464

6、0.4880.3470.4940.4641.000.5450.3550.5100.4880.5451.00c1c2c3c4c5c6c1c2c3c4c5c61.000.4250.1850.2630.3920.1420.4251.000.3050.3610.4340.1390.1850.3051.000.5080.2830.4900.2630.3610.5081.000.5540.3670.3920.4340.2830.5541.000.4910.1420.1390.4900.3670.4911.00d1d2d3d4d5d1d2d3d4d5

7、1.000.4420.3740.4360.3420.4421.000.4440.47203110.3740.4441.000.4500.2880.4360.4720.4501.000.3830.3420.3110.2880.3831.00e1e2e3e4e1e2e3e41.000.1950.1990.1620.1951.000.4190.3270.1990.4191.000.3180.1620.3270.3181.00由上表可看出，推广态度个条目中相关系数最大的值为，可说明各条目间并非多重线性关系。同理，其他四项变量的各条目的相关系数最

8、大值分别为、、和，都不算大，可证明各变量测量项目间均不存在多重线性关系。综上所述，各量表及量表下指标的设置较为合理。模型分析1.模型介绍回归为概率性非线性回归模型，是研究分类观察结果与一些影响因素之间关系的