調(diào)查問(wèn)卷的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，不管是在市場(chǎng)調(diào)研還是學(xué)術(shù)研究中，調(diào)查問(wèn)卷都是很好的收集信息的方式。在進(jìn)行問(wèn)卷研究時(shí)，特別是問(wèn)卷中有非常多的量表題時(shí)，數(shù)據(jù)質(zhì)量是基礎(chǔ)保障，問(wèn)卷研究中排在最前面的即為數(shù)據(jù)質(zhì)量分析，通常包括信度和效度分析。

信度與效度：

信度分析用于測(cè)量樣本回答結(jié)果是否可靠,即樣本有沒(méi)有真實(shí)作答量表類題項(xiàng)

效度用于測(cè)量題項(xiàng)(定量數(shù)據(jù))設(shè)計(jì)是否合理

信度與效度二者的關(guān)系:

1.信度低，效度不可能高。因?yàn)槿绻麥y(cè)量的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，也并不能有效地說(shuō)明所研究的對(duì)象
2.信度高，效度未必高。

信效度常見(jiàn)問(wèn)題：

最好的情況當(dāng)然是問(wèn)卷內(nèi)容的信效度都比較高，但是在實(shí)際研究中，常會(huì)出現(xiàn)“信度系數(shù)低”或者“效度不達(dá)標(biāo)”的情況，以下是關(guān)于信度分析和效度分析的常見(jiàn)問(wèn)題及解決方法，分享給大家做參考

1)?是否需要預(yù)測(cè)試？

預(yù)測(cè)試是使用小量數(shù)據(jù)(通常樣本為100以內(nèi))，對(duì)問(wèn)卷質(zhì)量進(jìn)行判斷，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并且進(jìn)行修正，以減少正式分析可能出現(xiàn)的問(wèn)題。如果研究量表為英文直接翻譯，也或者研究量表來(lái)源于多個(gè)文獻(xiàn)，也或者對(duì)于研究量表并沒(méi)有充足的依據(jù)，此三種情況時(shí)應(yīng)該使用預(yù)測(cè)試，通過(guò)預(yù)測(cè)試發(fā)現(xiàn)研究量表潛在問(wèn)題，并且進(jìn)行修正處理(通常預(yù)測(cè)試不刪除題項(xiàng)，僅修正題目)。

2)?預(yù)測(cè)試發(fā)現(xiàn)不達(dá)標(biāo)，如何處理題項(xiàng)？

如果預(yù)測(cè)試發(fā)現(xiàn)相關(guān)指標(biāo)不達(dá)標(biāo)，比如信度不達(dá)標(biāo)，也或者效度出現(xiàn)問(wèn)題。應(yīng)該找出導(dǎo)致問(wèn)題產(chǎn)生的題項(xiàng)，并且對(duì)題項(xiàng)問(wèn)法進(jìn)行修正處理，通常情況下預(yù)測(cè)試不需要對(duì)題項(xiàng)進(jìn)行刪除，如果正式研究中依然發(fā)現(xiàn)題項(xiàng)有問(wèn)題，則應(yīng)該對(duì)其進(jìn)行刪除處理。預(yù)測(cè)試發(fā)現(xiàn)問(wèn)題值得“慶幸”，減少正式分析時(shí)出問(wèn)題的概率。

3)?信度系數(shù)小于0.6。

針對(duì)信度系數(shù)，其常見(jiàn)標(biāo)準(zhǔn)為大于0.6，實(shí)際研究中，由于某研究變量對(duì)應(yīng)題項(xiàng)較少，并且樣本數(shù)量較少時(shí)，即使樣本真實(shí)回答，也可能出現(xiàn)信度系數(shù)低于0.6。最好的解決辦法是提前預(yù)防，問(wèn)卷設(shè)計(jì)時(shí)一個(gè)研究變量盡可能對(duì)應(yīng)3個(gè)或者更多題項(xiàng)。如果正式研究時(shí)出現(xiàn)信度系數(shù)0.6的情況，則只能綜合說(shuō)明原因，并且證明信度不高但可以接受。

4)?信度系數(shù)為負(fù)數(shù)。

如果有反向題向，則可能出現(xiàn)信度系數(shù)小于0的情況，此時(shí)應(yīng)該將反向題進(jìn)行反向處理，并且重新進(jìn)行信度分析。

5)?結(jié)構(gòu)效度原理是什么？

最為常見(jiàn)的結(jié)構(gòu)效度驗(yàn)證方法是探索性因子分析，使用探索性因子分析時(shí)，軟件會(huì)輸出題項(xiàng)與因子(維度或者研究變量)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，將軟件輸出對(duì)應(yīng)關(guān)系，與專業(yè)預(yù)期對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行比較，如果二者結(jié)果基本吻合，則說(shuō)明具有結(jié)構(gòu)效度。

6)?結(jié)構(gòu)效度不達(dá)標(biāo)。

結(jié)構(gòu)效度不達(dá)標(biāo)有多種類型，包括題項(xiàng)與因子對(duì)應(yīng)關(guān)系出現(xiàn)問(wèn)題，或者因子載荷系數(shù)過(guò)低，也或者因子輸出個(gè)數(shù)與預(yù)期不一致等。處理辦法為首先對(duì)不合理題項(xiàng)進(jìn)行刪除處理，包括題項(xiàng)對(duì)應(yīng)關(guān)系出現(xiàn)嚴(yán)重偏差，或者因子載荷系數(shù)過(guò)低的題面進(jìn)行處理。刪除題項(xiàng)處理后，如果軟件輸出因子個(gè)數(shù)與預(yù)期依然不一致，此時(shí)應(yīng)該強(qiáng)制設(shè)置軟件輸出因子數(shù)量，刪除不合理題項(xiàng)，并且多次重復(fù)比較，找出最優(yōu)探索性因子分析結(jié)果作為最終結(jié)果，并且論證得到良好的結(jié)構(gòu)效度。

7)?效度分析提示“出錯(cuò)啦”或者“非正定矩陣”

進(jìn)行效度分析時(shí)，提示“出錯(cuò)啦”，也或者提示“非正定矩陣”，通常原因如下：

1效度分析時(shí)，放錯(cuò)分析項(xiàng)（重要提示：效度分析僅僅是針對(duì)量表數(shù)據(jù)）

2數(shù)據(jù)質(zhì)量過(guò)差。

3樣本量過(guò)少,比如僅30個(gè)樣本

4如果是問(wèn)卷數(shù)據(jù)，SPSSAU用戶請(qǐng)使用‘描述分析’檢查，數(shù)據(jù)中是否有‘-2’，‘-3’之類的異常值（如果有，請(qǐng)先把數(shù)據(jù)下載，清除掉此類異常數(shù)據(jù)【直接替換為空】后再上傳分析）

解決辦法

1、如果是放錯(cuò)分析項(xiàng)，將非量表數(shù)據(jù)放入，則重新放置分析項(xiàng)即可

2、加大樣本量，通常建議100以上的樣本量

8)?因子載荷系數(shù)為負(fù)數(shù)。

如果題目中有反向題，則可能出現(xiàn)因子載荷系數(shù)小于0。因子載荷系數(shù)應(yīng)該以絕對(duì)值作為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行解讀，因而負(fù)數(shù)并不影響探索性因子分析結(jié)果?？梢蕴崆皩?duì)反向題項(xiàng)進(jìn)行反向處理。

9)?因子載荷系數(shù)小于0.4。

通常情況下因子載荷系數(shù)值如果小于0.4，則應(yīng)該作刪除處理。如果因子載荷系數(shù)小于0.4的題項(xiàng)刪除后，會(huì)出現(xiàn)其它指標(biāo)(比如信度)不達(dá)標(biāo)的情況，也可以綜合說(shuō)明，最終對(duì)該題項(xiàng)進(jìn)行保留處理。

10)?效度分析時(shí)，KMO值不存在

進(jìn)行因子分析，如果有發(fā)現(xiàn)KMO值不存在(不輸出)，可能為以下幾種情況：

1、因子分析時(shí)，放錯(cuò)分析項(xiàng)：因子分析僅僅是針對(duì)量表數(shù)據(jù)，并非把所有標(biāo)題均放入

2、數(shù)據(jù)質(zhì)量過(guò)差，建議可使用相關(guān)分析看下相關(guān)關(guān)系，如果相關(guān)系數(shù)值基本均小于0.3，則說(shuō)明題項(xiàng)間關(guān)聯(lián)性弱，也有可能出現(xiàn)KMO無(wú)法計(jì)算輸出。

3、樣本量過(guò)少

4、在進(jìn)行探索性因子分析時(shí)，SPSS軟件默認(rèn)不輸出KMO值，而在實(shí)際研究中通常需要輸出此指標(biāo)結(jié)果。在SPSS中的具體操作方法為：在探索性因子分析界面中單擊“描述”按鈕→勾選“KMO和Bartlett的球形檢驗(yàn)”復(fù)選框。

解決辦法

1、如果是放錯(cuò)分析項(xiàng)，將非量表數(shù)據(jù)放入，則重新放置分析項(xiàng)即可

2、加大樣本量，通常建議100以上的樣本量

11)?軟件提示不收斂。

如果進(jìn)行探索性因子分析時(shí)SPSS軟件提示不收斂，處理辦法為：探索性因子分析界面->點(diǎn)擊“旋轉(zhuǎn)”按鈕->修改“最大收斂性迭代次數(shù)”值(默認(rèn)為25)為更高值(比如200)。