調查問卷的應用領域非常廣泛，不管是在市場調研還是學術研究中，調查問卷都是很好的收集信息的方式。在進行問卷研究時，特别是問卷中有非常多的量表題時，數據質量是基礎保障，問卷研究中排在最前面的即為數據質量分析，通常包括信度和效度分析。

信度與效度：

信度分析用于測量樣本回答結果是否可靠,即樣本有沒有真實作答量表類題項

效度用于測量題項(定量數據)設計是否合理

信度與效度二者的關系:

1.信度低，效度不可能高。因為如果測量的數據不準确，也并不能有效地說明所研究的對象
2.信度高，效度未必高。

信效度常見問題：

最好的情況當然是問卷内容的信效度都比較高，但是在實際研究中，常會出現“信度系數低”或者“效度不達标”的情況，以下是關于信度分析和效度分析的常見問題及解決方法，分享給大家做參考

1) 是否需要預測試？

預測試是使用小量數據(通常樣本為100以内)，對問卷質量進行判斷，發現問題并且進行修正，以減少正式分析可能出現的問題。如果研究量表為英文直接翻譯，也或者研究量表來源于多個文獻，也或者對于研究量表并沒有充足的依據，此三種情況時應該使用預測試，通過預測試發現研究量表潛在問題，并且進行修正處理(通常預測試不删除題項，僅修正題目)。

2) 預測試發現不達标，如何處理題項？

如果預測試發現相關指标不達标，比如信度不達标，也或者效度出現問題。應該找出導緻問題産生的題項，并且對題項問法進行修正處理，通常情況下預測試不需要對題項進行删除，如果正式研究中依然發現題項有問題，則應該對其進行删除處理。預測試發現問題值得“慶幸”，減少正式分析時出問題的概率。

3) 信度系數小于0.6。

針對信度系數，其常見标準為大于0.6，實際研究中，由于某研究變量對應題項較少，并且樣本數量較少時，即使樣本真實回答，也可能出現信度系數低于0.6。最好的解決辦法是提前預防，問卷設計時一個研究變量盡可能對應3個或者更多題項。如果正式研究時出現信度系數0.6的情況，則隻能綜合說明原因，并且證明信度不高但可以接受。

4) 信度系數為負數。

如果有反向題向，則可能出現信度系數小于0的情況，此時應該将反向題進行反向處理，并且重新進行信度分析。

5) 結構效度原理是什麼？

最為常見的結構效度驗證方法是探索性因子分析，使用探索性因子分析時，軟件會輸出題項與因子(維度或者研究變量)的對應關系，将軟件輸出對應關系，與專業預期對應關系進行比較，如果二者結果基本吻合，則說明具有結構效度。

6) 結構效度不達标。

結構效度不達标有多種類型，包括題項與因子對應關系出現問題，或者因子載荷系數過低，也或者因子輸出個數與預期不一緻等。處理辦法為首先對不合理題項進行删除處理，包括題項對應關系出現嚴重偏差，或者因子載荷系數過低的題面進行處理。删除題項處理後，如果軟件輸出因子個數與預期依然不一緻，此時應該強制設置軟件輸出因子數量，删除不合理題項，并且多次重複比較，找出最優探索性因子分析結果作為最終結果，并且論證得到良好的結構效度。

7) 效度分析提示“出錯啦”或者“非正定矩陣”

進行效度分析時，提示“出錯啦”，也或者提示“非正定矩陣”，通常原因如下：

1效度分析時，放錯分析項（重要提示：效度分析僅僅是針對量表數據）

2數據質量過差。

3樣本量過少,比如僅30個樣本

4如果是問卷數據，SPSSAU用戶請使用‘描述分析’檢查，數據中是否有‘-2’，‘-3’之類的異常值（如果有，請先把數據下載，清除掉此類異常數據【直接替換為空】後再上傳分析）

解決辦法

1、如果是放錯分析項，将非量表數據放入，則重新放置分析項即可

2、加大樣本量，通常建議100以上的樣本量

8) 因子載荷系數為負數。

如果題目中有反向題，則可能出現因子載荷系數小于0。因子載荷系數應該以絕對值作為标準進行解讀，因而負數并不影響探索性因子分析結果。可以提前對反向題項進行反向處理。

9) 因子載荷系數小于0.4。

通常情況下因子載荷系數值如果小于0.4，則應該作删除處理。如果因子載荷系數小于0.4的題項删除後，會出現其它指标(比如信度)不達标的情況，也可以綜合說明，最終對該題項進行保留處理。

10) 效度分析時，KMO值不存在

進行因子分析，如果有發現KMO值不存在(不輸出)，可能為以下幾種情況：

1、因子分析時，放錯分析項：因子分析僅僅是針對量表數據，并非把所有标題均放入

2、數據質量過差，建議可使用相關分析看下相關關系，如果相關系數值基本均小于0.3，則說明題項間關聯性弱，也有可能出現KMO無法計算輸出。

3、樣本量過少

4、在進行探索性因子分析時，SPSS軟件默認不輸出KMO值，而在實際研究中通常需要輸出此指标結果。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”複選框。

解決辦法

1、如果是放錯分析項，将非量表數據放入，則重新放置分析項即可

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。

如果進行探索性因子分析時SPSS軟件提示不收斂，處理辦法為：探索性因子分析界面->點擊“旋轉”按鈕->修改“最大收斂性疊代次數”值(默認為25)為更高值(比如200)。

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