阿里克谢马克西莫维奇彼什科夫
信度指的是测量结果的稳定性程度，以及可靠性。效度指一个测量或量表能测出其所要测的某种特征的程度。
信度（Reliability）即可靠性，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。
信度指标多以相关系数表示，具体评价方法大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。
效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。效度分析有多种方法，其测量结果反映效度的不同方面。
扩展资料：
信度与效度二者的关系:
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。
4.效度高，信度也必然高。
参考资料：百度百科-信度
如何区分信度、效度、难度、区分度？
所谓教学测验的指标是衡量测验质量高低的重要指标，作为研究者自身而言，需要理解与区分指标的含义和差异性，才能够真正把握测验本身对于被测者的检验程度。教学测验中的信度、效度、难度、区分度是教育学学习中的重要知识点，也是常考的知识点，很学学员在自学或者备考的过程中必然会存在些许困惑与不解。中公讲师结合多年教学经验，将着重解释与区分信度、效度、难度与区分度的关系。
所谓信度，强调的是多次测量结果的一致性和稳定性;对于测验而言，是对被测者实施多次测验，而每一次测验的结果是不是相同，如果存在相同的情况，则可释义为信度高;反之则信度低。信度的指标是测验者需要把握每一次测验题目本身的难度相当，如果两次测验难度不同的话，则会必然影响信度的高低问题。因此，把握信度的关键点在于测验结果是不是一样或者相同。
所谓效度，强调是测验能够测查到被测试者的测验程度;相对于此可以理解为被测试者是否能够通过测验试卷将自身被测的内容测验出来，如果被测试者的自身要素可以通过测验的方式测查出来则表示效度高，反之效度低。测验中效度的指标是测验者需要首次考虑的测验指标，如果一份测验没有效度的话，则很难保证其有信度，所以需要充分考虑测评要素，全面衡量测评内容，才能够真正得出测查的结果。
所谓难度，强调的是测验的难度大小;而难度大小则可以通过难度系数大小的方式进行表达，难度系数是通过人数与测试总人数的比例大小，如果一份测验通过的人数越多，则难度系数越大，反之越小。因此，难度系数越大，测验本身的难度越小，难度系数越小，测验本身的难度越大，两者可以理解为相反的关系。
所谓区分度，强调的是对于被测试者的区分程度;简述可知就是成绩优者与劣者都进行区分的意识。通过选拔类的测验则需要高的区分度。区分度本身的高低则要充分考虑试卷的难度大小，难度越大、越小则区分度小;难度适中的时候区分度最高。
总之信度与效度、难度与区分度的关系，需要考生在备考中进行有效区分才能够真正做题的过程中把握起精髓，提升做题的准确率。
如何做量表的信度和效度检验
展开全部 信度一般用阿尔法系数做检验效度一般用T检验，显著性差异指数P检验。
一般应该先用小样本做信度和效度，但是做效度的样本也不应该低于60人。
然后再做推广。
还有你这种量表是否应该在做效度时用校标关联系数呢，但这又需要你有新的校标。
因为不太了解具体情况，所以先这么说，在做的时候你要遇到什么问题，你在问我哈。
还有建议关于怎么做信度和效度，你还是看一下相关书籍。
我觉得这还是很有必要的。
一、信度系数与信度指数 大部分情况下，信度是以信度系数为指标，它是一种相关系数。
常常是同一被试样本所得到的两组资料的相关，理论上说就是真分数方差与实得分数方差的比值，公式为： r(xx)=r^2(xt)=S^2(t)/S^2(x) 公式中r^2(xt)是真分数标准差与实得分数标准差的比值，称作信度系数，公式为： r(xt)=S(t)/S(x) 可见信度指数的平方就是信度系数。
二、测量标准误 信度系数仅表示一组测量的实得分数与真分数的符合程度，但并没有直接指出个人测验分数的变异量。
我们可以用一组被试两次测量结果来代替对同一个人的反复施测，于是有了信度的另一个指标，公式为： SE=S(x)√1-r(xx) 公式中SE为测量的标准误，S(x)是所得分数的标准差，r(xx)为测验的信度系数，从公式我们可以看出测量的标准误与信度之间有互为消长的关系：信度越高，标准误越小，信度越低，标准误越大。
p value 和t value 我在百度百科上没看到，你自己再找找吧...
spss怎样检验问卷的信度和效度
信度α信度，效度可以做因子分析因子分析1输入数据。
2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。
3打开Factor Analysis后，将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。
4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。
在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。
单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。
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什么是检测的信度与效度,二者的关系的关系
信度就是指测量数据和结论的可靠性程度，也就是说测量工具能否稳定地测量到它要测量的事项的程度效度就是正确性程度。
效度就是正确性程度，即测量工具在多大程度上反映了我们想要测量的概念的真实含义，效度越高，即表示测量结果越能显示出所要测量的对象的真正特征。
信度与效度二者的关系：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。
4.效度高，信度也必然高。
问卷一定要做信度效度检验吗？
展开全部 信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的的，因为问卷调查往往只是整个项目的一个环节，在正确项目的目标下，一定会另有调查的可信度，有效分析来支持调查结果，这样我们的问卷调查才有可信度，结果也能趋于正确数据。
信度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致性，从而降低信度。
信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。
如果R=0，就认为测量是完全可信的，信度最高。
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引用前人的量表,还用做信度、效度检验吗？
展开全部 一般问卷都是需要做信效度检验的，表明你的研究工具可靠、可信。
多数问卷是以likert5级形式呈现的多选题的话，是不能做信效度了。
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或者你将每个多选题的选项拆分，变成多个二分制的小题，是否选（0,1）然后可以重测 吧效度方面，也就是表面效度和专家效度了...
