一、信度检验：数据一致性怎么衡量
信度反映问卷测量结果的稳定性与一致性，常用指标如下：
- Cronbach's α系数：量表内部一致性最常用，α≥0.7为可接受，≥0.8为良好；题项删除后的α值可辅助判断劣质题目。
- 重测信度：同一样本间隔2-4周两次施测，计算相关系数，适合态度类稳定变量。
- 折半信度与组合信度CR：分别适用于短量表与结构方程模型，CR≥0.7即可。
二、效度检验：测量是否准确
效度关注问卷是否测到想测的内容，三类核心检验对比如下：
| 类型 | 方法 | 判断标准 |
|---|---|---|
| 内容效度 | 专家评审、文献对照 | 题项覆盖构念全貌 |
| 结构效度 | EFA+KMO与Bartlett检验 | KMO>0.6，因子载荷>0.5 |
| 区分效度 | CFA、AVE平方根比较 | AVE>0.5，HTMT<0.85 |
三、标准分析流程
建议按"预测试→项目分析→信度分析→探索性因子分析→验证性因子分析"顺序推进。项目分析用临界比值法（CR值显著）剔除鉴别度不足的题项，再进入信效度检验，可显著提升最终量表质量。
四、常见误区与技巧
α系数过高（>0.95）可能说明题项冗余；样本量应为题项数的5-10倍；探索性与验证性因子分析必须使用不同样本或拆分样本，避免同源偏差。报告时需同时呈现系数值、样本量与删除题项依据，结论才具可复现性。