在进行问卷研究时，特别是问卷中有非常多的量表题时，数据质量是基础保障，问卷研究中排在最前面的即为数据质量分析，通常包括信度和效度分析。本身进行信度或者效度分析并非难事，但最难的事情在于如果信度或者效度不达标应该如何处理。
工具/原料
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原始数据
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SPSSAU
信度不达标的几种情况
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整体α信度信度系数值小于0；
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整体α信度信度系数值介于0~0.5之间；
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整体α信度信度系数值介于0.5~0.6之间。
对应三种情况的处理办法：
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1、如果说α信度系数值小于0，查看是否有反向题。需要先进行数据编码，反向处理后，使用反向处理后的数据进行信度分析。
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2、整体α信度系数值介于0~0.5之间时，此时说明信度有点'不可救药'，出现此类情况通常原因有3种：一是用错方法，信度分析只针对量表题，但非量表题都放进去分析；二是问卷设计质量太糟糕，量表题的设计随心所欲完全不带一点参考；三是样本量少（比如小于50）并且一个维度仅对应2个题项，样本少信度系数值相对会较低。无论是那种情况，解决流程均是：结合CITC值和项已删除后的信度系数值，先删除掉很糟糕项，然后再接着依次循环，直至信度系数可接受可止。
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3、整体α信度系数值介于0.5~0.6之间。如果说分析项仅2个，此时只能接受这种事实。如果分析项为3个或者更多，此时则需要结合CITC值进行处理，删除掉CITC值小于0.3的项后再次进行分析，以及结合’项已删除后的信度系数值‘这个指标进行删除分析项。如果说分析项仅为2个，此时没有其它办法，要么接受要么直接放弃掉该维度。
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在SPSSAU中进行信度分析时，如果说确实是量表项，而且数据真实，事实上很少会再现问题。但有两种情况是需要提前注意：1、不知道量表数据才能进行信度分析。这种情况最糟糕后续是无法进行分析的。2、量表数据自己乱设计，量表是相对规范的一种测量题项，需要有较强的参考文献，而且一个维度对应的量表要来自于同一个参考出处。
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