其中σx1x2为两次调查结果的协方差,σx1为第一次调查结果的协方差，σx2为第二次调查结果的协方差。系数值越大说明信度越高。重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次调查和评估中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。如果没有突发事件导致被调在者的态度、意见突变，这种方法也适用于态度、意见式问卷。由于重测信度法需要对同一样本试测两次，被调查者容易受到各种事件，活动和他人的影响，而且间隔时间长短也有一定限制，因此在实施中有一定困难。

第二，复本信度法。

复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份问卷复本，计算两个复本的相关系数。复本信度法也叫等值系数法。复本信度法要求两个复本除表述方式不同外,在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致，而在实际调在中，很难使调查问卷达到这种要求，因此采用这种方法者较少。

第三，折半信度法。折半信度法也叫内在一致性系数法，将调查的项目按前后分成两等份或按奇偶题号分成两部分，通过计算这两部分调查结果的相关系数来衡量信度。当假定两部分调查结果得分的方差相等时.检验用Spearman-Brown公式来表示:

r = rx / 1 rx

其中rx表示折半信度系数;当假定方差不相等时，采用Flanagan公式

其中σ2a、σ2b分别表示两部分调查结果的方差，σ2表示整个问卷调查结果的方差。如果折半信度很高，则说明这份问卷的难度相当，调查结果信度高。

第四,α信度系数法。Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数,其公式为:

其中k表示问卷中的题目数，σ21为第i题的调查结果方差，σ2为全部调查结果的方差。从公式中可以看出,α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷(量表)的信度分析,α信度系数法也是目前最常用的信度分析法。

4.效度分析

效度(Validity)即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度分为三种类型:内容效度、准则效度和结构效度。效度分析有多种方法，其测量结果反映效度的不同方面。常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下三种:

第一,单项与总和相关效度分析。这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否看上去符合测量的目的和要求。统计分析主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项总分的的相关系数，根据相关是否显著判断是否有效。若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算总分。

第二准则效度分析。准则效度又称为效标效度或预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则(效标)，分析问卷题项准则的联系，若二者相关显著,或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著差异，则为有效的题项。评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，使这种方法的应用受到一定限制。

第三，结构效度分析。结构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。结构效度分析所采用的方法是因子分析。有的学者认为,效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的结构效度。因子分析的主要功能是从量表全部变量(题项)中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。在因子分析的结果中,用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原安量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公园子的相关程度。在结束本文时应再次强调，为了提高调查问卷的质量，进而提高整个研究的价值，问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足，而是研究过程中必不可少的重要环节。