46【2007】信度分析在调查问卷设计中的应用_张虎

信度分析在调查问卷设计中的应用

张

虎，田茂峰

（中南财经政法大学信息学院，武汉４３００６０）

摘要：信度的概念来源于心理测试中关于测验人的能力、人格、技能等测验的可靠性的研究。在

态度”、“偏好”、“感觉”等等。为此需社会调查研究中，也常常涉及到需要测量一些比较抽象的量，例如“

要围绕有关的研究目的或者主题设计合理的问卷，这就涉及到问卷设计的信度分析问题。信度分析能够指导问卷设计者事先对所设计的问卷的是否有效的测度问题有一个大致的了解，以决定是否要重新设计问卷。本文在这方面做了初步研究。

关键词：信度；信度分析系数；克朗巴哈系数中图分类号：Ｏ２１３

文献标识码：Ａ

文章编号：１００２－６４８７（２００７）２１－００２５－０３

下特性：信度是指测验所得到结果的一致性或稳定性，而非

１信度分析问题的提出

信度分析是一种测度综合评价体系是否具有一定稳定

测验或量表本身；信度值是指在某一特定类型下的一致性，非泛指一般的一致性，信度系数会因不同时间、不同受试者或不同评分者而出现不同的结果；信度是效度的必要条件，非充分条件。信度低效度一定低，但信度高未必表示效度也高；信度检验完全依赖于统计方法。量表的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。内在信度分析重在考察一组评估项目是否测量的是同一个特征，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。内在信度高意味着一组评估项目的一致程度高，相应的评估项目有意义，所得评估结果可信；外在信度分析是指不同时间对同批被评估的对象实施重复测量时，评估结果是否具有一致性。如果两次评估结果相关性较高，则说明在被评估对象没有故意隐瞒的前提下，评估项目的概念和内容是清晰的、不模糊的，没有二义性的，因而所得的评估结果是可信的。由于客户满意度数据的取得和测量是通过事先设计的问卷和量表对客户对产品和服务的满意度和忠诚度进行量化的，所以可以通过内在信度分析来检验调查问卷的信度进行检验，而不必进行外在信度的检验。在问卷调查中的信度分析处于十分重要的环节，问卷设计出来后对问卷进行预调查，得到一些预调查的数据，通过对预调查数据的信度分析可以清楚地知道问卷设计的量表是否是真正地满足了搜集信息的需要。如果信度分析通不过，那么就要对问卷的量表进行重新设计，再进行数据预调查直到信度分析经过检验。

性和可靠性的有效分析方法。在社会生活或经济管理活动例如，中，对某个体或某事物做综合评价是极为普遍的问题。汽车驾驶培训学校在学习结束时要对学员的汽车驾驶能力进行综合考核；学期末要对学生掌握对某门课程掌握的程度进行全面的考核；心理咨询中心要对来访者的心理状况进行综合评分；挑选国家运动员要对运动员的条件进行全面的评估等社会现象都需要用到对被观测对象的综合评价问题。

综合评价必然会涉及如何对被评估对象实施综合评价的问题，通常的做法就是使用编制量表来对被观测对象进行评价。所谓编制量表就是围绕评估的总体目标，将其分解为若干不同的方面，它们是由总体目标的不同特征组成的，不同的项目是对某个特征的不同角度或不同层面的描述。评估者通过计算被评估对象的某个方面得分的汇总，实现对特定特征的评估，最后通过各个方面的得分的再加总得到最后的评估结果。

量表编制的合理性和有效性将决定着评估结果的可信性和可用性。量表的合理性主要是指，所设置的评估项目在内容上是否全面完整，总体结构是否合理。量表的有效性是指，针对某个特定特征设置的评估项目只是对该特征的部分反映，适时地更新评估项目在实际的调查研究中是合理的和必要的。有效的量表应能保证评估项目更新前后所得的评估结果有较高的相关性。否则，如果差异较大，则意味着所设置的评估项目可能并非是对同一个特征的测度，评估项目可能无法达到预期的考察目的。如果诸多项目是对同一个特征的测度，那么所获得的测试结果应该具有较高的一致性。

—信度进行研究。信信度分析正是要对量表的有效性——

度是指根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性，反映被测特征真实程度的指标。一般而言，两次或两个测验的结果愈是一致，则误差愈小，所得的信度愈高。信度分析具有以

２信度分析的基本原理

在社会调查中，为了从现象深入地研究一些本质性的或者

理论性的问题，研究者除了设计询问一般的事实外，常常还设态计询问有关意见或者态度的问题，以测量某种较为抽象的“度”、“看法”、“观念”等一类的问题。这就产生了一个问题：所测得到的数值是否可靠、准确？即是否可以看成是被调查者的“真实态度”的可靠、准确度量，这就涉及到测量的信度问题。

统计与决策２００７年第２１期（总第２４９期）

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信度的概念：如果用Ｔ表示真实的分数，Ｂ表示偏差分数即系统误差，Ｅ表示测量误差即随机误差，Ｘ表示按问卷测到的实际得分（即观测分数），那么

Ｘ＝Ｔ＋Ｂ＋Ｅ

（１）

真实的分数是一个抽象的概念，或说是一个潜在的变量，实测中得到的观测量Ｘ与Ｔ之间不可能完全一致，总会有误差的。其中，随机误差是无法避免的，系统误差应该尽可能的避免或者减少。由于在实际问卷调查中，系统误差很难分解，因此也有一些参考书中的分解式将系统误差包括在真值之中，即将表达式Ｘ＝Ｔ＋Ｂ＋Ｅ简单地写为Ｘ＝Ｔ＋Ｅ，对于测量误差，一般假定它的期望值为０，且与真实的分数相互独立。在此假定之下，可以证明：

①真实得分与测量得分的总体均值相等；

②测量得分的方差σＸ２等于真实得分的方差σＴ２

与误差σＥ

２方差之和，用公式表示即得：Ｅ（Ｘ）＝Ｅ（Ｔ）

（２）σＸ

２＝σＴ

２＋σ

Ｅ

２（３）

信度一般规定为是真实分数的方差在总的方差中所占的比例，即

信度＝σＴ２１－σＥ

２４）

Ｘ（Ｘ

或者定义为信度＝

公式（４!

Ｔ（５）

Ｘ

）将信度表示成是一种相关系数的形式：真实分数与实际得分之间的相关；而公式（５）将信度表示成一种变差的比例，是相关系数的平方，或者看成是真实分数和实际得分之间的决定系数。它与回归的方差分析中引进的决定系数是十分相似的。

ＳＰＳＳ软件的信度分析主要用于对量表内在的信度进行

研究。它首先对各个评估项目做基本的描述统计、计算各个项目的简单相关系数以及剔除一个项目后其余项目间的相关系数，对内在信度进行初步分析。然后采用各种信度分析系数对内在信度或外在信度做进一步的研究。信度系数主要包括克朗巴哈（Ｃｒｏｎｂａｃｈ）系数、折半（Ｓｐｌｉｔ—ｈａｌｆ）信度系数等。下面详细介绍这两种系数：

２．１克朗巴哈（Ｃｒｏｎｂａｃｈ）α系数

克朗巴哈系数用于测度量表内部的一致性，其计算方法

是：计算各评估项目的相关系数矩阵，并计算相关系数的均值。

计算克朗巴哈α系数，其数学定义为：

α＝

ｋｒ

"（６）

１＋（ｋ－１）ｒ

"其中，ｋ为评估项目数，为ｋ个项目相关系数的均值，

克朗巴哈α系数在０－１之间。由上面的数学定义可知，克朗巴哈α系数将会受评估项目数以及相关系数均值的影响。当评估项目数为定值时，如果相关系数的均值较高，则认为该项目的内在信度较低，此时克朗巴哈α系数也较低，接近于０。

因此，可以通过克朗巴哈α系数的大小评价内在的信度的高低。经验上，如果克朗巴哈系数大于０．９，则认为量表的内在信度很高；如果克朗巴哈系数大于０．７小于０．８，则可以认为

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量表设计存在问题，但是仍有一定参考价值；如果克朗巴哈系数小于０．７，则认为量表设计上存在很大问题应该重新设计。

但是不容忽视的问题是，式（６）也说明，当相关系数的均

值一定时，如果项目数为１０，克朗巴哈系数为０．７１。但是如果项目数为２０则克朗巴哈系数会升至０．８１。

可见，项目数较大时，即使相关系数的均值较低，也会得到较高的克朗巴哈系数。此时，克朗巴哈系数存在扩大内在信度的趋势。因此有时候应结合其他指标进行综合分析。

另外，还可以计算剔除的克朗巴哈系数。剔除的克朗巴哈系数是指将某个评估项目剔除后的相关系数的均值。如果剔除的克朗巴哈系数较剔除强的克朗巴哈系数有显著的提高，则说明所剔除的评估项目与其他项目的相关性较低，正是由于剔除了该项目才使得其他项目的总体相关性得以提高。

２．２折半信度系数

折半信度系数主要用于外在信度的评价，同时也用在内在

信度方面。其基本思路是将评估量表一分为二后分别计算两部分的克朗巴哈α系数——这里称之为折半信度系数，进而对两部分量表的信度进行比较。通常，在做量表的外在信度分析时，可以将特定的被评估对象群分为前后两次的评估项目得分横向合并在一起，然后计算折半信度系数；在做量表的内在信度分析时，在评估项目较多时也可以计算折半信度系数。

另外，两部分量表间相关程度的评估也是折半信度分析

中的重要内容。其主要目的是分析两部分量表间是否存在共性。在外在信度分析中，通过分析两次评估结果的相关性来判断是否存在概念模糊和二义性等问题；在内在信度分析中，则主要研究如果仅对被评估对象进行一半的项目评估其可靠性有多大。具体步骤是：

①对每个被评估对象，分别计算在两部分评估项目上的

总得分；

②计算上述总分的简单相关系数，记为ｒｘｘ；

③评估项目较少时ｒｘｘ有一定的偏差，需要进行修正。如

果两部分的评估项目同样多，则采用Ｓｐｅａｒｍａｎ－Ｂｒｏｗｎ修正方法，如下面的表达式：

ｒｘｘΔ＝２ｒｘｘ

（７）

ｘｘ

如果两部分的评估项目数不同，ｒｘｘ从方差的角度定义为：

ｒ２ｘｘ＝２（１－Ｓ１＋Ｓ２

２

）（８）其中，Ｓ１２、Ｓ２２、Ｓ分别为第一部分总评分的方差、第二部

分总评分的方差、两部分的总方差。以上的折半信度法和克朗巴哈α系数所分析的实际上都是量表内部的一致性，前者指的是两个半量表所测分数间的一致性，后者指的是量表中

每一个题目得分之间一致性。

３以某移动通讯公司关于客户满意度问卷

为例进行调查数据的信度分析

信度分析用于评价量表的稳定性或可靠性，具体来说就是利用问卷事先设计的量表对事先想要测度的事物进行重复测量时，所得结果的一致性。以上已经介绍了信度分析的相关理论和基本原理。下面使用统计软件ＳＰＳＳ１４．０对某移动

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通讯公司关于客户满意度问卷所搜集到的量表数据进行问卷量表的信度分析———即评价各个问卷中问题是否测量的是同一个概念。

某移动通讯公司关于客户满意度的调查访问是通过计算机辅助电话访问（简称为ＣＡＴＩ）的形式来完成的，其所获得的统计数据是一手数据———原始数据是指直接从各个调查单位搜集的，尚未经过整理的统计数据资料。由于事先不知道问卷设计是否满足了调查的需要，所以在实际调查之前采用了信度分析对预调查的９４份有效问卷进行了信度分析。首先介绍一下ＣＡＴＩ访问的涵义。

通话质量漫游服务新业务促销活动业务咨询业务办理售后服务费用交纳投诉处理通话价格客户满意度忠诚度理性因素感性因素表２

客户满意度忠诚度测量因素信度表

项目被删除后的尺度均数（ＳｃａｌｅＭｅａｎｉｆ

项目被删除后尺度方差

校正项目总相关系数

项目被删除后的α系数

（ＳｃａｌｅＶａｒｉａｎｃｅ（ＣｏｒｒｅｃｔｅｄＩｔｅｍ－（Ｃｒｏｎｂａｃｈ＇ｓＡｌｐｈａ

ＣＡＴＩ是ＣｏｍｐｕｔｅｒａｉｄｅｄＴｅｌｅｐｈｏｎｅＩｎｔｅｒｖｉｅｗ的缩写形

计算机、访问员式，即计算机辅助电话访问，它是由电话、

三种资源组成一体的访问系统，使用一份按计算机设计方法设计的问卷，用电话向受访者进行访问。ＣＡＴＩ是将近年高速发展的通讯技术及计算机信息处理技术应用于传统的电话访问所得到的产物，问世以来得到越来越广泛的应用。此次问卷的量表采用的是李克特五级量表，即：非常好（用５分来表示）；很好（用４分来表示）；好（用３分来表示）；一般（用２分来表示）；差（用１分来表示）。此次某移动通讯公司关于客户满意度的问卷主要涉及到影响客户满意度和忠诚度的１４个大的方面的问题。这１４个问题分别是：通话质量、漫游服务、新业务、促销活动、业务咨询、业务办

ＩｔｅｍＤｅｌｅｔｅｄ）

４６．３９１４６．８０２４６．９６０４６．３４９４６．２９６４６．６６５４６．５２８４６．２５４４６．８８６４７．１７０４２．８３０４５．７６０４６．６３５４５．４８６ｉｆＩｔｅｍＤｅｌｅｔｅｄ）Ｔｏｔａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）

６６．８３４０．５３１６４．５４５０．５６２６７．０９５０．４６７６７．０９５０．５２６６７．２３１０．４５５６４．７４９０．６３０６５．５６５０．５１７６４．５６６０．６２４６４．１４００．５４５７４．０７７０．２２９６１．００１０．５５８７０．８３１０．３６５６６．１６８０．９１９６３．１２４０．９５２ｉｆＩｔｅｍＤｅｌｅｔｅｄ）

０．８７００．８６９０．８７４０．８７１０．８７４０．８６５０．８７１０．８６６０．８７００．８８１０．８７２０．８７７０．８６００．８５３

计的问题能够满足研究移动通讯客户满意度分析的目的，同时也为以后分析的效度和精度提供了了保证。

４结语

信度分析在问卷调查中有着十分广泛的应用，做好问卷

理、售后服务、费用交纳、投诉处理、通话价格、客户满意度、忠诚度、理性因素、感性因素。

表１是使用某移动通讯公司关于客户满意度的调查问卷所取得的数据利用统计软件ＳＰＳＳ１４．０进行信度分析的结果。

表１

克朗巴哈α系数

信度统计量输出表

标准化后的克朗巴哈α系数

问卷的量表测试项目

调查后，接下来为了进一步考察问卷的可靠性与有效性，要信度本身与测量所得结进行信度分析（ＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＡｎａｌｙｓｉｓ）。

果正确与否无关，它的功能在于检验测量本身是否稳定。在实际的问卷调查分析中对问卷的预调查有十分必要的作用，它可以检验事先设计的调查问卷是否真实地测度了调查员想要了解的资料和数据。毕竟问卷的设计者的想法跟被调查者的真实想法之间存在差距，通过对问卷的预调查结果的信—与整度分析可以找出问卷中的哪个题目设计得有问题——个问卷之间的关联性不大。然后可以对那些与整个问卷的关联性不大的问题进行修改，直到整个问卷的信度达到分析的要求为止。

关于调查问卷可信度评价分析一直是国内进行问卷调查时常常被忽视的问题。问卷设计者往往看中的是资料收集的难易程度以及问卷设计的逻辑方面的问题，很少会通过信度分析来分析问卷的可信度的问题。这是问卷分析员经常忽略的一个问题，忽略信度有可能会使分析的结果发生很大的偏差甚至会得到错误的结论。信度分析可以很好地识别那些与整个问卷关联性不大的量表，为进一步地修改问卷量表提供统计理论依据。

参考文献：

０．８８４０．８９１１４

上表是ＳＰＳＳ１４．０输出的信度统计表格，其中的１４说明进行信度分析的项目总共有１４个，利用原始数据对整个问卷的所有项目进行信度分析的克朗巴哈α系数（上表中的第一列）为０．８８４＞０．８，利用标准化后的数据进行信度分析的克朗巴哈α系数（上表中的第二列）为０．８９１＞０．８，这两个指标均能够说明：设计的调查问卷从整体上能够有效地测度事先想要搜集的资料信息。此次问卷所设计的量表对客户满意度和忠诚度的度量是有效和可信的，能够满足统计分析的需要。

从ＳＰＳＳ输出的客户满意度忠诚度测量因素信度表（见表２）我们可以看出问卷设计的量表的１４项变量的克朗巴哈系数都在０．８以上，说明此次设计的关于用户满意度的问卷中的１４个大的方面的问题每一个都是有效的，可信的，问卷的整体信度是合适的且满足统计分析需要。各个项目和总的量表结果的相关系数（表２中的第四列）都是很高的，如果剔除其中的哪一个题目均不会引起克朗巴哈系数发生显著性变化，这也充分说明设计的１４个量表项目是满足统计分析要求的。信度分析是对所设计的问卷量表的第一步分析，通过信度分析可以知道事先设计的量表是否准确地度量了所想要收集的资料。通过对以上的某移动通讯公司关于客户满意度问卷调查的信度分析，可以知道此次通过问卷量表设

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（责任编辑／亦民）

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