定風波·紅梅

蘇轼 〔宋代〕

好睡慵開莫厭遲。自憐冰臉不時宜。偶作小紅桃杏色，閑雅，尚馀孤瘦雪霜姿。

休把閑心随物态，何事，酒生微暈沁瑤肌。詩老不知梅格在，吟詠，更看綠葉與青枝。

【賞析】

這是一首詠物詞，作品通過紅梅傲然挺立的性格，來書寫自己遷谪後的艱難處境和複雜心情，表現了作者不願屈節從流的态度和達觀灑脫的品格。

作品的顯著特點是融寫物、抒情、議論于一體，并通過意境來表達思想感情。詞以“好睡”發端，以“自憐”相承，從紅梅的特征來展示紅梅清冷、自愛的形象。紅梅的一個明顯特點，是苞芽期相當漫長，因謂“好睡”；雖然紅梅好睡，但并非沉睡不醒，而是深藏暗香，有所期待，故曰“莫厭遲“。句中一“慵”字，悄悄透露了紅梅的孤寂苦衷和艱難處境。紅梅自身也明白，在這百花凋殘的嚴寒時節，唯獨自己含苞育蕾，豈非有不合時宜之感。苞蕾外部過着密集光潔的白茸，盡管如同玉兔霜花般的潔白可愛，也隻能自我顧戀，悲歎“名花苦幽獨”（作者《寓居定惠院之東，雜花滿山，有海棠一枝，土人不知貴也》）罷了。詞以“冰臉”來刻畫紅梅的玉潔冰清，既恰如其分的寫出了紅梅的儀表，也生動地寫出了紅梅不流習俗的超然之氣，它賦予了紅梅以生命和豐富的感情，形象逼真，發人深思。

此詞着意刻繪的紅梅，與詞人另一首詞《蔔算子·黃州定慧院寓居作》中“揀盡寒枝不肯栖”的缥缈孤鴻一樣，是蘇轼身處窮厄而不苟于世、潔身自守的人生态度的寫照。花格、人格的契合，造就了作品超絕塵俗、冰清玉潔的詞格。

注：來源于 古詩文網

在科學研究過程中，我們經常會使用量表來進行調查消費者對某個問題的反映，或者他/她對某種說法的态度，即用量表反映消費者的主觀感受。在回收問卷後，需要對量表工具進行一緻性和穩定性監測，這就是信度。

有學者指出，信度是指測驗或量表工具所測得的結果的穩定性（stability）及一緻性（consistency），量表的信度越大，則其測量标準誤越小。

信度最早由Spearman與1904年引入心理測量，指的是測驗結果的一緻性程度或者可靠性程度。

1. 信度分類

• 重測信度（test-retest reliability）

假定短時間内一批對象的狀況并沒有改變，對每個對象用同一個問卷先後測驗兩次，兩次測驗得分的相關系數就稱為重測信度。重測信度屬于穩定系數。重測信度法特别适用于事實式問卷，如性别、出生年月等在兩次施測中不應有任何差異，大多數被調查者的興趣、愛好、習慣等在短時間内也不會有十分明顯的變化。如果沒有突發事件導緻被調查者的态度、意見突變，這種方法也适用于态度、意見式問卷。

由于重測信度法需要對同一樣本試測兩次，被調查者容易受到各種事件、活動和他人的影響，而且間隔時間長短也有一定限制，因此在實施中有一定困難。通常重測時間跨度以2～4周為宜，太短會受記憶的影響，太長又受環境的影響。

• 複本信度法（alternate form reliability）

複本信度法是讓同一組被調查者一次填答兩份問卷複本，計算兩個複本的相關系數。複本信度屬于等值系數。複本信度法要求兩個複本除表述模式不同外，在内容、格式、難度和對應題項的提問方向等方面要完全一緻，但在實際調查中，很難使調查問卷達到這種要求，因此采用這種方法者較少。

• 折半信度法（split-half reliability）

當測驗沒有複本且測驗不可避免地受到時間的影響，隻适合用于一次測驗時，可用分半信度。分半的方法很多，一般是将奇數題和偶數題各作為一半，而非前後分半，目的是避免順序效應。分半信度也叫折半信度，其計算方法是将問卷的題目分成對等的兩半，分别求出兩半題目的總分，再計算兩部分總分的相關系數。使用分半信度時要注意兩個問題：（1）問卷題目所測的應是同一種特質；（2）兩半題目應是等值的。這種方法一般不适用于事實式問卷（如年齡與性别無法相比），常用于态度、意見式問卷的信度分析。在問卷調查中，态度測量最常見的形式是5級李克特（Likert）量表。

• 庫得－理查森信度（Kuder - Richardson）

庫德－理查森信度适用于計算“對或錯”的是非題的同質性信度，其是計算所有可能的分半信度的平均數。該信度系數實際應用較少。

• 克隆巴赫信度系數（cronbach'sα ）

cronbach's α 系數是Cronbach于1951年創立的，用于評價問卷的内部一緻性。α 系數取值在0～1，α 系數越高，信度越高，問卷的内部一緻性越好。Cronbach's α 系數不僅适用于兩級記分的問卷，還适用于多級計分的問卷。克隆巴赫信度系數具有如下特點：①α 系數是所有可能的分半信度的平均值；②α 系數是估計信度的最低限度；③當問卷計分為二分名義變量時，即答案為0或1，α 系數與KR20值相同，即庫德－理查森信度公式是克隆巴赫的α 系數的一個特例。

一般地，問卷的α 系數在0.8以上該問卷才具有使用價值。Cronbach's α 值皆達0.85以上，表明問卷信度良好。α 系數評價的是量表中各題項得分間的一緻性，屬于内在一緻性系數。這種方法适用于态度、意見式問卷（量表）的信度分析。

一份信度系數好的量表或問卷，最好在0.80以上，0.70～0.80還算是可以接受的範圍；分量表最好在0.70以上，0.60～0.70可以接受。若分量表的内部一緻性系數在0.60以下或者總量表的信度系數在0.80以下，應考慮重新修訂量表或增删題項。

• 評分者信度（inter-scorer reliability）

考察評分者信度的方法為，随機抽取相當份數的問卷，由兩位評分者按記分規則分别給分；然後根據每份問卷的分數計算相關系數，即可得到評分者信度。評分者信度也可以是一位評分者兩次評分的相關系數。如果是多個評分者或一位評分者兩次以上的評分，可采用肯德爾和諧系數和Kappa系數。肯德爾和諧系數用于等級資料，Kappa系數用于定性資料。

在上述6種信度系數中，以克隆巴赫信度系數應用最廣，其次為折半信度，現在我們來看克隆巴赫信度系數在SPSS中實現。

示例：某問卷有10道題目，均為9分量表，共測試100分，現分析該問卷的信度如何？數據具體如下：

o 打開 分析—标度—可靠性分析

（1）主頁面

a.項：選擇要分析的問卷題目，但不能選擇總得分

b.模型：用于指定要使用的信度系數，可選項包括：

o Alpha選項：表示Cronbach alpha系數，默認選項

o 折半 Split-half：表示折半信度

o 各特曼Guttman：表示Cuttman系數，輸出Lambda3實際就是Cronbach alpha系數

o 平行 Parallel：表示平行測驗的信度估計

o 嚴格平行 Strict Parallel：在平行測驗的基礎上，要求各變量的均值相等

c.統計：

o 描述：

項：輸出各變量的均值、标準差等信息

标度：輸出各變量之和的均值、方差和标準差等信息

删除項後的标度：即敏感度分析，輸出在問卷中删除指定變量（問題）後，相應統計量的改變值，此項較為重要。可用了對問卷中的各項進行統一分析，以達到改進問卷的目的。

o 項之間：設置輸出變量間的相關信息，有兩個選項：相關矩陣和協方差矩陣

o 摘要：設置各項目的描述統計量的輸出，選項包括：平均值、方差、協方差、相關性

o Anova表：設置方差分析選項。若問卷設計的好，相應答案是相關的。

F檢驗：相當于重複測量的方差分析，适用于數據呈正态分布的情況

傅萊德曼卡方：檢驗傅萊德曼卡方統計量和肯德爾調諧系數，适用于取秩格式的數據，可取代方差分析中的F檢驗

柯克蘭卡方：對各變量進行柯克蘭卡方檢驗，适用于二元變量數據

o 霍特林T平方：進行多元檢驗，零假設為：所有數值變量的均值都相等。

o 圖基可加性檢驗：檢驗各變量之間是否具有顯著的交互作用

o 同類相關系數：設置關于組内相關系數的選項

3.分析結果與解釋

（1）個案處理摘要：

o 給出原始數據中缺失值統計信息。

（2）可靠性統計：

o 從表格中可看出，該問卷的可靠性系數為0.794，接近于0.8，說明該問卷的信度較好。

（3）删除某一項後信度變化：在下表中最重要的是後兩項。

o 相關系數：若相關系數态度，可考慮将該題删除，可見item5、item6和總分的相關系數非常低，表示這兩道題應答分數的高低和總分高低相關性不大，說明他們可能和問卷的測量目的關聯不大。

o 信度系數變化：若删除後系數上升，則說明該題區分性不好，将該題删除可提高問卷的信度，由數據可見，将item5、item6删除，則可提高問卷的信度系數。

o 若在後續分析中改進本問卷，則可考慮删除或更換item5、item6

4.語法

RELIABILITY /VARIABLES=item1 item2 item3 item4 item5 item6 item7 item8 item9 item10 /SCALE('ALL VARIABLES') ALL /MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE /SUMMARY=TOTAL MEANS VARIANCE.

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