問卷調查法是教育研究中廣泛采用的一種調查方法，根據調查目的設計的調查問卷是問卷調查法獲取信息的工具，其質量高低對調查結果的真實性、適用性等具有決定性的作用。為了保證問卷具有較高的可靠性和有效性，在形成正式問卷之前，應當對問卷進行試測，并對試測結果進行信度和效度分析，根據分析結果篩選問卷題項，調整問卷結構，從而提高問卷的信度和效度。信度和效度分析的方法包括邏輯分析和統計分析，本文主要討論后者。
一、信度分析
信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。信度指標多以相關系數表示，大致可分為三類：穩定系數（跨時間的一致性），等值系數（跨形式的一致性）和內在一致性系數（跨項目的一致性）。信度分析的方法主要有以下四種：
1、重測信度法
這一方法是用同樣的問卷對同一組被調查者間隔一定時間重復施測，計算兩次施測結果的相關系數。顯然，重測信度屬于穩定系數。重測信度法特別適用于事實式問卷，如性別、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、習慣等在短時間內也不會有十分明顯的變化。如果沒有突發事件導致被調查者的態度、意見突變，這種方法也適用于態度、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。
2、復本信度法
復本信度法是讓同一組被調查者一次填答兩份問卷復本，計算兩個復本的相關系數。復本信度屬于等值系數。復本信度法要求兩個復本除表述方式不同外，在內容、格式、難度和對應題項的提問方向等方面要完全一致，而在實際調查中，很難使調查問卷達到這種要求，因此采用這種方法者較少。
3、折半信度法
折半信度法是將調查項目分為兩半，計算兩半得分的相關系數，進而估計整個量表的信度。折半信度屬于內在一致性系數，測量的是兩半題項得分間的一致性。這種方法一般不
適用于事實式問卷（如年齡與性別無法相比），常用于態度、意見式問卷的信度分析。在問卷調查中，態度測量最常見的形式是5級李克特（Likert）量表。進行折半信度分析時，如果量表中含有反意題項，應先將反意題項的得分作逆向處理，以保證各題項得分方向的一致性，然后將全部題項按奇偶或前后分為盡可能相等的兩半，計算二者的相關系數（rhh，即半個量表的信度系數），最后用斯皮爾曼-布朗（Spearman-Brown）公式：
求出整個量表的信度系數（ru）。
4、α信度系數法
Cronbach α信度系數是目前最常用的信度系數，其公式為：
其中，K為量表中題項的總數， 為第i題得分的題內方差， 為全部題項總得分的方差。從公式中可以看出，α系數評價的是量表中各題項得分間的一致性，屬于內在一致性系數。這種方法適用于態度、意見式問卷（量表）的信度分析。
二、效度分析
效度（Validity）即有效性，它是指測量工具或手段能夠準確測出所需測量的事物的程度。效度分為三種類型：內容效度、準則效度和結構效度。效度分析有多種方法，其測量結果反映效度的不同方面。常用于調查問卷效度分析的方法主要有以下幾種。
1、單項與總和相關效度分析
這種方法用于測量量表的內容效度。內容效度又稱表面效度或邏輯效度，它是指所設計的題項能否代表所要測量的內容或主題。對內容效度常采用邏輯分析與統計分析相結合的方法進行評價。邏輯分析一般由研究者或專家評判所選題項是否“看上去”符合測量的目的和要求。統計分析主要采用單項與總和相關分析法獲得評價結果，即計算每個題項得分與題項總分的相關系數，根據相關是否顯著判斷是否有效。若量表中有反意題項，應將其逆向處理后再計算總分。
2、準則效度分析
準則效度又稱為效標效度或預測效度。準則效度分析是根據已經得到確定的某種理論，選擇一種指標或測量工具作為準則（效標），分析問卷題項與準則的聯系，若二者相關顯
著，或者問卷題項對準則的不同取值、特性表現出顯著差異，則為有效的題項。評價準則效度的方法是相關分析或差異顯著性檢驗。在調查問卷的效度分析中，選擇一個合適的準則往往十分困難，使這種方法的應用受到一定限制。
3、結構效度分析
結構效度是指測量結果體現出來的某種結構與測值之間的對應程度。結構效度分析所采用的方法是因子分析。有的學者認為，效度分析最理想的方法是利用因子分析測量量表或整個問卷的結構效度。因子分析的主要功能是從量表全部變量（題項）中提取一些公因子，各公因子分別與某一群特定變量高度關聯，這些公因子即代表了量表的基本結構。通過因子分析可以考察問卷是否能夠測量出研究者設計問卷時假設的某種結構。在因子分析的結果中，用于評價結構效度的主要指標有累積貢獻率、共同度和因子負荷。累積貢獻率反映公因子對量表或問卷的累積有效程度，共同度反映由公因子解釋原變量的有效程度，因子負荷反映原變量與某個公因子的相關程度。在結束本文時應再次強調，為了提高調查問卷的質量，進而提高整個研究的價值，問卷的信度和效度分析絕非贅疣蛇足，而是研究過程中必不可少的重要環節。
另外轉的資料：
一、信度的考驗
（一）穩定性系數（重測信度）
重測信度是用同一批受試者做同一份量表，然后以前、后兩次測驗的分數做積差相關。通常兩次測驗的間隔多以兩周為度，有的量表甚至因其需要也有高達一個月或數個月的情形。兩次測驗的相關若越高，則代表其越具有穩定性。一般而言，.7~.9是屬高相關，.4~.6是屬中度相關，而.3以下則是低相關。
（二）內部一致性系數（Cronbach α、折半信度）
假如所得的Cronbach α系數越高，則代表其測驗的內容越趨于一致。其次，內部一致性系數還可用折半信度來求得，但由于折半信度是將題目分成兩半分別求得兩個總分（通常是分為奇數題和偶數題），然后再以積差相關求兩個分數的相關。由于題目被分為兩半，常會造成信度偏低的現象。因此，需要再加以校正。較常用的校正方法有斯布（Spearman-Brown）、福樂蘭根（Flanagan）、盧隆（Rulon）等校正公式。
二、效度的考驗
（一）效標關聯效度
為了要驗證所編的量表是否具有效度，最常用的一種方法即是效標關聯效度。此種方法是針對所編的量表找一個可參照的效標，假如所得的積差相關系數達中度相關以上（0.4以上），即代表此份量表具有相當的效標關聯效度。
一般而言，適當的效標需具有相當的可靠性，否則無法有效預測所編制的量表。如以上述的「運動成就動機量表」而言，若以資深的教練對選手加以評分，所得分數當然可以作為效標。若是資淺的教練，因為對所有的選手還不是非常了解，其所做的評分就不是可靠的效標。
（二）建構效度（團體差異的分析、因素分析）
1、團體差異的分析：以前述所編的「運動成就動機量表」而言，編制者可請教練從其團隊中選出高成就動機及低成就動機的選手，然后以高、低成就動機組的選手在成就動機得分的平均數進行差異性考驗。假如高成就動機組的平均得分顯著高于低成就動機組的平均
得分，即代表此份量表能有效的區別高、低成就動機的選手。
又如考驗「運動攻擊態度量表」的團體差異性分析，可以比較男、女選手在此量表得分的平均數，若男選手的得分顯著高于女選手的得分，即代表此量表具有良好的效度。因為從一般心理學的研究中，男性的攻擊性都顯著高于女性。因此若男選手的得分顯著高于女選手的得分，符合了心理學的研究，可由此說明此量表具有建構效度。
2、因素分析：因素分析用在效度的考驗方面可分為探索性因素分析（exploratory factor analysis）和驗證性因素分析（confirmatory factor analysis）兩種。當編制者在編制量表而沒有理論作為根據時，只是由編制者依其概念將有關的題目編制出來，然后透過探索性因素分析了解所編的題目中究竟含有多少個因素。而當編制者采用某個理論來編制量表時，因為一個理論通常都會包含幾個向度，亦即所編的量表相對的也會包含這幾個分量表。為了驗證此項量表所包含的分量表是否和所用的理論一致，驗證性因素分析就可用來考驗其效度。
在用探索性的因素分析時，通常量表的編制者并不會預先知道會有幾個因素，而是看特征值（eigenvalue）大于1的因素有幾個，就決定有幾個分量表。此外，雖然在統計軟件
包（如SPSS）上有多種方法可抽取因素時，但是一般多半用主軸法（principal axis method）。至于在轉軸方面，有正交轉軸（一般較常用最大變異法varimax）和斜交轉軸（oblimin）兩種。通常可先用斜交轉軸試做，看其各因素之間的相關，若各因素之間是零相關，可改用正交轉軸。若各因素之間有低相關（0.1~0.3），當然是用斜交法進行轉軸。此時，以斜交轉軸所抽取的因素就可加以命名，并將各因素中各題的因素負荷量較小的題目剔除（一般小于0.4的題目可加以剔除），然后重新再跑一次因素分析，直至各因素所有題目的因素負荷量都達到0.4以上。假如是用正交法進行轉軸，也是同樣的方式，先將各因素命名，然后剔除因素負荷量未達0.4的題目，再重新跑因素分析。
另外在進行探索性的因素分析時，若是編制者綜合若干個理論而合成一個量表（其中有幾個分量表），此時亦可先用斜交轉軸做，但可指定因素的數目。如編制的量表有五個分量表，就可指定以五個因素來做因素分析。因素分析后的各因素間沒有相關存在，可改用正交轉軸。若各因素間的相關是低相關（0.1~0.3），就以此斜交轉軸的結果呈現各題的因素負荷量。若有兩個因素間的相關達0.4（含）以上，即表示這兩個因素有很大的重迭，應該將這兩個因素合并為一個因素，然后再重新做斜交轉軸，直到沒有因素間的相關達0.4以上為止。
至于驗證性的因素分析則是量表的編制者根據某一個理論編出一個量表（其中有若干個分量表），為了驗證所編的量表是否符合原先的理論，此時可用驗證性因素分析加以驗證。在進行驗證時，有SPSS的LISREL（linear structural relations）軟件包可以使用。譬如所根據的理論若有五個因素，而驗證性因素分析所做出來的結果也證明是這五個因素，此時即可說此量表具有建構效度。
