剛剛看了corner0111的舊文， 讓我對信度有比較清楚的概念了， 非常感謝!! 不過我還是有個問題想請教大家一下， 由這個式子例題來看， 每個試題(1,2,3,4)各自的標準差如果越小， 這樣得到的信度α值就會越接近1。 也就是說，以試題1為例， 甲、乙、丙、丁、戊的答案都越偏向某一邊(似乎是3,4,5這比較右測)， 那標準差就會越小， 算出來的信度α值就會越接近1。 不過我現在有個問題是 如果試題1的答案可能因為填答者的身分不同而有很大的差異， 例如: 試題1:你最快每小時能跑幾km 選項1:1km ; 選項2:3km ; 選項3:5km ; 選項4:7km ; 選項5:9km 而填答者:甲乙是年老者，只能選1(1km)；丙丁戊是年輕人，可以跑9km， 如此一來，分佈就沒有都靠(傾向)某一邊， 那標準差豈不是會變大? 信度α值就會變低? 不曉得我這樣的觀念是否正確，還請各位前輩們給些指教~~無限感恩^^ ※ 引述《corner0111 (教練..我想打球)》之銘言： : 信度是指測驗分數的可靠程度 : 又有折半信度、再測信度、庫李信度、α係數等數種 : α係數是Cronbach發展出來的 : 所以又叫Cronbach α : 一般社會科學研究，如果採用問卷調查方法，問卷設計 : 又以李克特量表為主(Likert scale) : 大都會用Cronbach α來檢測信度 : 其所要檢測的就是某一組題目的關聯性高不高 : 當然一份問卷可能有好幾組題目（或者說好幾個分量表、好幾個因素） : 所以也會有好幾個Cronbach α : 範圍是0～1之間，如何判別好壞？ : 如果是找出因素（構念）的前導性研究，0.5～0.6已足夠 : 已有文獻支持的基礎研究（這類最多），最好在0.8以上 : 若該量表是用來判別、歸類、排除（是否接受治療）時，要在0.9以上 : 若要探索Cronbach α原理,則要從公式去著手 : 2 : n(題數) Si (每題分數變異量) : α = _____ [ 1 - __________ ] : n-1 2 : Sx (測驗總分變異量) : 直接拿書上的例題 : 學生 測驗題目 總分 : 1 2 3 4 : ----------------------------------------- : 甲 3 4 3 4 14 : 乙 4 5 4 5 18 : 丙 1 2 1 1 5 先感覺一下，學生各題拿到的分數有點關聯吧 : 丁 5 5 5 4 19 : 戊 3 4 4 5 16 : ---------------------------------------- : 平 : 均 3.2 4 3.4 3.8 14.4 : 數 : 標 : 準 1.33 1.1 1.36 1.47 5.00 : 差 : 4 6.99 : α = _____ [ 1 - __________ ] = 0.96 : 4-1 2 : 5 : α係數為0.96，表示這四題的關聯性高（信度高、內部一致性高） : 如果用在問卷的信度分析上，我們會說這個題組（分量表）是穩定的、可靠的。 --

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