信度分析主要是检验量表在度量相关变量时是否具有稳定性和一致性。具体来说，是指检验量表内部各个题项间相符合的程度以及两次度量结果前后是否具有一致性。常用的检验信度指标有三个：稳定性、等值性和内部一致性。其中内在一致性主要是衡量某一测量题项与测量同一变量的其它测量题项之间相关水平的一种重要的验证性的测量。信度系数包括克朗巴哈(Cronbaeh)Q系数，折半(Split-half)信度系数等，本文采用目前较为常用的克朗巴哈系数。它首先对各个评估项目做基本描述统计，计算各个项目的简单相关系数及剔除一个项目后其余项目间的相关系数，以及各个潜变量（构念）的信度和整个量表的信度。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。 Churchill于1979年发表了有关信度如何验证的文章后，他的方法被广泛应用，后来又有学者Anne对他的方法进行了进一步的讨论，对使用中应注意的事项做出说明。他的方法是，计算各测量项的CITC(Corrected Item—TotalCorrelation)，其值小于O.5则删去指标；同时计算a系数，若a系数在0.7以上，说明指标可靠性是可以接受的。对于整体量表或分够念，经验上，如果克朗巴哈系数a大于0.9，则认为量表的内在信度很高；如果克朗巴哈系数a大于0．8(小于O．9)，则认为内在信度是可以接受的；如果克朗巴哈系数a大于O.7(小于0.8)，则认为量表设计存在一定问题，但任有一定的参考价值；如果克朗巴哈系数a小于O.7，则认为量表设计存在很大的问题，应考虑重新设计量表。 |
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