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2023年郑老师多门科研统计课程：多次直播，含孟德尔随机化方法
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作为医学统计学老师，我参加了不少毕业论文的开题评审。很多学生往往要对问卷开展信效度分析。对于这一点，很多流统大咖表示不认同，他们基本认为只有量表才要做信效度分析，一般问卷是不需要做信效度的！
这话没错错，但不严谨。问是不需要做信效度，这里的信效度特有所指。
首先，解释下信效度
信度指的是问卷或者量表调查结果是否具有稳定性，或者一致性。比如两次调查结果是否相似、问卷中两道问题调查结果是否具有一致性。就如下方投标一样，虽然都打不中，但是结果很稳定，说明信度较高。
评价信度指标很多，常见有重测信度、折半信度、Cronbach'α系数等，后面两个为内部一致性信度的评价方法。
为什么量表要做信度评价呢？因为量表由多个相似的条目组成，条目的答题结果应该高度相似，即内部一致性，因此，须计算折半信度的r值、Cronbach'α系数来评价。如果这两结果不好，说明条目内部不具有一致性，这个量表不合格。此外，量表的问题一般是主观填写问题，容易变动。而好的量表，结果应稳定，波动性不大，因此不同时间点测的结果应该相似，所以也要有好的重测信度。
而一般的问卷，问题五花八门，性别、年龄、文化程度……这些问题，不可能具有内部一致性！！！所以计算Cronbach'α系数就是真的太扯淡了！
此外，一般的问卷问的的是客观信息，结果稳定，所以可以不做重测信效度（记住，这里是可以不做）。
因此，量表需要做信度分析，尤其是内部一致性信度，问卷不需要做信度分析，这里的信度分析，主要是内部一致性信度。你说问卷不需要做所有的信度吗？那太绝对了，就比如说重测信度，可靠的问卷其实也需要开展重测信度的分析，以评价短期内同一个对象多次调查问卷结果的一致性。
接下来说效度 。
效度：问卷或者量表调查某一个现象时结果的准确性。尤其是一个量表，必须评价。调查一个现象，量表得到的分数，应该如实反映一个现象高度接近真实现象。比如抑郁问卷调查抑郁情况，那就应该是抑郁得分高，抑郁程度真的高。就如下方投标一样，结果很稳定（信度高），投标也很准（效度好）。
效度评价方法也很多，常见有内容效度、结构效度、准则效度等。
量表必须要进行上述指标的评价：内容效度说的是量表的条目是否能够回答量表所反映的概念 ，测量内容与测量目标之间的适切性，条目是否充分，或者冗余；结构效度，又称内部一致性效度，说的是，当一个概念存在多个子主题时，我们对应的量表是否有对应的各维度和条目来准确对应各子主题，评价 量表测量结果与设计该量表时所假定的理论间的符合程度，准则效度指的是量表的调查结果和标准量表与某一标准量表（被行业广泛认同的经典量表））结果是否高度符合。如果不相关，说明你的量表结果不靠谱。
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