论文信度和效度怎么写模板

论文信度效度怎么分析介绍如下：

要看做的内容是什么，如果你的问卷中的四个维度同质性很高，那么我们通常只报告整体的Cronbach's Alpha系数。比如一份语言测试（单一能力测验），那么就不需要报告每个部分的Cronbach's Alpha了。

但是如果不是，比如是人格测验，那么通常是要报告每个分测验和总的Cronbach's Alpha。不过你放心，一般这个信度指标和题目数量有关，也就是说题目越多，信度就越高。所以总体的指标一定不会低于单个分测验的。

另外，测验当然要做效度分析了。既然你的问卷结构已经确定，建议你做验证性因素分析，可以用结构方程模型做，具体工具推荐AMOS。

信效度分析：

统计学分析中经常会采用问卷调查的方法来获取分析数据，为了保证统计设计质量，往往需要检测调查问卷的质量，也就是通过问卷测量得到的，反映调查对象客观现象的统计数据的准确性。一个好的调查问卷设计不仅可以保证在多次重复使用下得到可靠的数据结果，即准确性。

测试信度(test reliability)也叫测试的可靠性，指的是测试结果是否稳定可靠。也就是说，测试的成绩是不是反映了受试者的实际语言水平。例如，如果同一套测试在对同一测试对象（即受试者本身没有变化）进行的数次测试中，受试者的分数忽高忽低的话，则说明该测试缺乏信度。测试的信度与测试的效度有着密切的关系。一般说来，只有信度较高的测试才能有较高的效度，但效度较高不能保证信度也一定较高。测试的信度主要涉及到试题本身的可靠性和评分的可靠性这两个方面。试题本身是否可靠主要取决于试题的范围、数量、试题的区分度等因素；评分是否可靠则要看评分标准是否客观和准确。 测试的信度通常用一种相关系数（即两个数之间的比例关系）来表示，相关系数越大，信度则越高。当系数为时，说明测试的可靠性达到最高程度；而系数是时，则测试的可靠性降到最低程度。在一般情况下，系数不会高到，也不会降到，而是在两者之间。对信度指数的要求因测试类别的不同而不同，人们通常对标准化测试的信度系数要求在以上，例如“托福”的信度大致为，而课堂测试的信度系数则以之间为可接受性系数。测试信度的计算方法有很多种，以下仅介绍三种易于操作的方法： 1）重测法（the retesting method）。用同一套试卷在两个不同时间内来测试同一批受试者，这样便获得两组分数，然后计算出两组分数的相关系数。当然，在两次测试中，学生第二次的测试成绩理应比第一次的要高，因为在第二次测试时学生已经有了进步而且临场经验也更丰富了。但是若该试题是比较可靠的，每个学生在两次测试中的排名次序应该是基本不变的。 2）交替形式法（the alternative method）。对同一批受试者使用试题类型完全相同，难易程度相当，但具体题目不同的两套对等试卷先后进行两次测试，然后计算出两次得分的相关系数。 3）对半法（the split－half method）。测试只进行一次，但将整份试卷的题目按单、双数分成两组来分别计分，算出两组分数的相关系数，然后再用Spearman－Brown的公式计算整份试卷的信度系数。具体计算步骤是：将两组分数的相关系数乘以2，再除以1加两组分数的相关系数。 测试效度(test validity)亦称测试的有效性，指一套测试对应该测试的内容所测的程度。也就是说，一套测试是否达到了它预定的目的以及是否测量了它要测量的内容。例如：“Is photography an art orscience？Discuss．”这种题目以摄影的知识为前提和主要内容，用来考语言能力，就不具有效性。又如用听写来测量学生的听觉能力，其效度也是不理想的，因为书面记录有声语言不仅涉及学生的听觉能力，而且还与他们的书写速度、拼写能力、语法知识、记忆能力和对全文的理解能力等有关。 测试的效度一般可分为以下几类： 1）表面效度（face validity）。指测试应达到的卷面标准，即一套测试题从表面看来是否是合适的。例如，若一次阅读理解力的测试包括许多受试者没有学过的方言词汇，则可认为这次测试缺乏表面效度。表面效度是测试出受试者正常水平的一种保证因素。 2）内容效度（content validity）。指一套测试题是否测试了应该测试的内容或者说所测试的内容是否反映了测试的要求，即测试的代表性和覆盖面的程度。例如，如果某一套发音技能测试题仅仅考查发音所必须具备的某些技能，如只考单一音素的发音，而不考查重读、语调或音素在词语中的发音，那么，该测试的内容效度就很低。 3）编制效度（construct validity）。指一套测试题的诸项目对编制该测试所依据的理论的各个基本方面的反映程度。例如，以结构主义语言理论为基础，认为系统的语言习惯是通过句型而获得的，那么，强调词汇和语法环境的测试题目就失去了编制效度。 4）经验效度（empirical validity）。经验效度是一种衡量测试有效性的量度，通过把一次测试与一个或多个标准尺度相对照而得出。经验效度可分为两种：一是共时效度（concurrent validity），即将一次测试的结果同另一次时间相近的有效测试的结果相比较，或同教师的鉴定相比较而得出的系数；二是预测效度（predictive validity），即将一次测试的结果同后来的语言能力相比较，或是同教师后来对学生的鉴定相比较而得出的系数。 一般来说，对某次测试的效度进行检验时，除了要根据教学大纲的要求和观念有效性的理论对试卷的内容进行考查以外，还须采用计算相关系数的定量方法，即计算出本次试卷与另一份已被确定能正确反映受试者水平的试卷之间的相关系数。系数高则有效性大。课堂测试的效度应在之间，规模较大的测试其效度应在以上。

信度和效度经典例子如下：

1、抽样误差：简单说,这是在抽样过程中由于被试间的差异所造成的误差。被试间的差异可以用全距和方差大小来表示。全距是指某一一心理量最大值与最小值之差。全距大说明被试间差异大,全距小说明被试间差异小。被试间在某一心理量上参差不齐,差别悬殊,则该心理量的方差大;反之，方差小。对于方差小的样本,被试间在某一心理特征上相差较小，则前后两次测验结果的一 致性较低,即降低了信度。因为被试之间的差别越小其同质性越高,被试的分数只要发生小的变化,其名次就可能改变,从而降低信度。

2、随机误差：由于各种偶然因素的影响而产生的误差，表现为用同一方法多次测量同一-对象时结果.上不一- 致。随机误差是由许多因素造成的，如量标的质量,测量的程序,被试的身心状态,测量的环境等。

3 、测验的难度要适中：难度即测验的难易程度，当测验难度太大时,被试得分普遍太低,呈负偏态分布;当测验难度太小时,被试得分普遍较高,呈正偏态分布。太难.太易的测验都使被试得分差异减小,使实得分数方差减小，从而降低测验信度。

信度是指其可信度，既是在多大程度上是正确的，效度是指能够多有效的表示所需表达的含义。以一份量表（测量智力，记忆力之类的标准化试卷）为例，其信度就是指同一个人在几次参加同一份试卷的考试（假设此人并未有改变）分数不会有大的差异，而效度是指这份试卷能勾多大程度测量你的智力水平。再如，用一把尺子来量一个人的体重，其信度是有的，但是没有效度。如果一个事物具有效度，那一定具有信度，反之则不然。