论文研究的信度和效度

在论文写作中，导师常常告诉我们，调研要有信效度检验，那么信度、效度是什么？怎么分析信效度呢？ 信度是指测量的可信程度。 我们来看一个比较理想的状态。当我们用一个测量工具，对我们需要测量的对象测量了很多次后，得到的结果都是一样的。这时我们可以说这个测量工具是可以信赖的。 但是现实中，由于随机误差的影响，不可能达到这种状态。 那么我们怎么评估我们的测量工具是可以信赖的呢？ 我们可以计算我们用自己的测量工具得到的结果与理想状态的差距。如果差距越小，那么我们的测量工具就越可靠。 这个差距就是信度。 信度有不同的指标，我们只要明白什么时候用什么指标来检验信度就可以了。剩下的计算，统计软件可以帮我们完成，我们只要选择我们需要的计算公式进行计算，就能得出我们想要的结果。 效度则是考察我们使用的测量工具是否能有效度量我们要测量的变量。  较为公认的说法是，效度分为三种：内容效度、校标效度和构念效度。 内容效度指问题的撰写是否能准确反映测量的初衷。 校标效度指测量工具与某个公认的标准的关系是否紧密。（研究目的是测量是否能较为准确地进行预测。） 构念效度指测量工具能测量出的结果和理论预测或理论结论之间的关系是否紧密相关。（研究目的是验证理论用于测量的有效性。）那么文献中经常看到的表面效度，聚合效度，区别效度呢？ 表面效度：题项的表述是否明确、清晰、规范。（一般依据专家的意见来检验，具有主观性，不够牢靠。） 构念效度包含区分效度，聚合效度。当测量对象包含较为复杂的相互关系时，需要细化分析了。 区别效度：一个测量中，不同项目得到的测量结果能够得到区分。 聚合效度：测量一个特征的项目中，项目中不同题项应该指向同一相同特征。 那我们具体要怎么做呢？ 和信度一样，我们只要了解在什么情况下用什么指标检验效度就好，剩下的计算软件会帮我们完成。在写文章时，我们只要依据自己的问卷或量表，选择合适的信度、效度检验指标，利用软件计算出结果，就可以验证问卷或量表设计是否可信、有效了。

【信度和效度的关系和区别】：

(1)信度低，效度不可能高。因为如果测量的数据不准确，也并不能有效地说明所研究的对象。

(2)信度高，效度未必高。例如，如果我们准确地测量出某人的经济收入，也未必能够说明他的消费水平。

(3)效度低，信度很可能高。例如，即是一项研究未能说明社会流动的原因，但它很有可能很精确很可靠地调查各个时期各种类型的人的流动数量。

信度

是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。反之，随机误差可能导致不一致性，从而降低信度。

1.效度以信度为基础

信度与效度既相互联系又相互区别。效度以信度为基础，有效的测量必须是可信的测量。就像一个同学的考试成绩一样，一次考试考得很好，能不能说这位同学的成绩很好呢？其实通过一次考试是不能判断成绩好坏的，要多测量几次，若每次都考得好，才能说这位同学的成绩很好。又如，调查者想了解大家对授课教师授课情况的看法，可是每次测量的结果都不一样，测量结果一会儿是非常好，一会儿又是一般，一会儿又是很糟糕，那么则说明调查者的测量有问题，没有信度。

2.信度高时效度不一定高

信度只是效度的必要条件，而不是其充分条件。一个信度高的调查并不等于效度也高。信度只解释资料的真实可靠性，并不能解释这项资料与研究对象是否相关及相关的程度多大。例如，调查者想了解大家对授课教师授课情况的看法，每次测量的结果都一样，就说明它的信度高。但是，如果这份问卷中所设计的问题都是与这名教师授课无关的问题（如你对这名教师的相貌满意吗？你对这名教师的年纪满意吗？），即使最后每次测量的答案都一致，也说这样的测量没有效度，因为它没有打中调查者需要的“靶心”。

3.效度高时信度一定高

效度问题更直接地影响整个调查的价值，如果量表或问卷的设计不能充分显示所要调查的主题，那么整个调查就失去了意义，所以对调查结果进行效度分析是十分重要的。一个量表或问卷只有同时具有较高的效度和信度，才能保证调查结果是可靠的和有用的。