数据可靠性分析

    5.2.1　数据可靠性分析

    问卷的信度即可靠性，是指测量所得结果的内部一致性程度。可靠性分析不仅要求被测对象是可靠的，而且要求测量的刻度是有效的。在Likert态度量表法中常用的信度检验方法之一为“Cronbachα”系数（即一致性系数）。

    本研究采用Cronbach的一致性系数（α系数）来分析信度。内部一致性系数最适合同质性检验，检验每一个因素中各个项目是否测量相同或相似的特性。

    对于内部一致性系数可靠性问题，Henson（2001）认为与研究目的和测验分数的运用有关。

    如果目的在于编制预测问卷，信度系数为0.50～0. 60已足够。以基础研究为目的时，信度系数最好为0. 80以上。

    当测验分数用来作为截断分数（cutoff score）而扮演重要角色时，如筛选、分组等，则信度系数最好为0.90以上。

    如果以发展测量工具为目的，信度系数应为0.70以上。Gay（1992）认为信度系数为0.90以上较好。

    在社会科学领域，可接受的最小信度系数值是大多数研究者最为关注的。有些学者定在0.80以上，而DeVellis（1991）、Nunnally（1978）等认为0.70是可接受的最小信度值。如果信度过低，研究工具应重新修订（吴明隆，2003）。

    本研究通过SPSS 11.0软件，分析了样本各计量尺度的可靠性。

    从可信分析数据结果来看，本次研究的Cronbach Alpha最小值为0.7666，最大值为0. 9637，均值为0. 9053。达到了美国统计学家小黑尔（Joseph Hair）等认为Cronbach A lpha值大于0.7的标准（韩晓芸，2003），可以认为本次研究的数据是可靠的。

    本研究的量表可信度分析汇总于表5.9。

    

    表5.9　量表可信度分析