进行效度分析需要什么数据 测信度和效度需要的数据是什么？
测信度和效度需要的数据是什么？
一般来说，测量信度和效度所需的数据需要两组组数据。比如用一套试卷对一组100人进行两次测试，得出两组100人的测试成绩，然后计算每组测试成绩的平均值和标准差，代入重测信度公式，即皮尔逊积差相关公式，得出信度。同样，也可以得到测验的效度。
测信度和效度需要的数据是什么？
信度检验方法:重测信度法、重复信度法、半信度法和α信度系数法。
效度检验方法:内容效度、概念效度和标准效度。
1、重测信度的方法
该方法采用同一份问卷，以一定的间隔对同一组被调查者进行反复测试，计算两次测试结果的相关系数。显然，重测信度属于稳定系数。
重测信度法特别适用于事实性问卷，如性别、出生日期等。这两种测试应该没有什么区别，而且大多数回答者 兴趣、爱好、习惯短时间内不会有明显改变。
2.复制可靠性方法
复本信度法是让同一组被调查者一次填写两份问卷，计算两份问卷的相关系数。副本可靠性属于等效系数。
文案可靠性法要求两份文案除表述不同外，在内容、格式、难度、对应题型方向等方面应完全一致。但在实际调查中，很难使问卷满足这一要求，所以很少有人使用这种方法。
3.半可靠性方法
半信度法是将调查项目分成两半，计算两半分数的相关系数，然后估计整个量表的信度。半信度属于内在一致性系数，衡量的是问题的两半部分得分的一致性。这种方法一般不适合基于事实的问卷(如年龄和性别无法比较)，常用于态度和意见问卷的信度分析。
4.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:α = (k/(k-1)) * (1-(∑ si 2)/st 2)。
其中，k是量表的总项目数，Si^2是问题I得分的项目内方差，ST^2是所有项目总分的方差。从公式中可以看出，α系数评价的是量表中各项目得分之间的一致性，属于内部一致性系数。该方法适用于态度和意见问卷(量表)的信度分析。
总表的信度系数最好在0.8以上，在0.7-0.8之间是可以接受的；分量表的信度系数最好在0.7以上，0.6-0.7可以接受。如果克朗巴赫和α系数在0.6以下，应该考虑重写问卷。
5.内容有效性
内容效度经常与表面效度混淆。表面有效性是由外行人决定的。;对测试的表面检查，它不反映测试实际测量的内容，而只是指测试表面上看起来测量的内容；内容有效性是它是由一个合格的法官(专家)建立的，以详细和系统地评估测试。
6.概念效度
测验本身的分析，测验之间的相互比较:相容性效度(与同一个成熟测验比较)，区分效度(与相似或可区分的测验比较)，因子分析，标准效度研究，实验和观察。
7.标准效度
准则，即衡量测验有效性的参照标准，是指我们感兴趣的可以直接独立测量的行为。我们感兴趣的行为就是要预测的行为，这是一个笼统的概念，所以必须通过可操作的测量来确定，才有实际意义。
因此，有必要将标准细分为两个层次，一是 "概念标准与规范另一个是 "标准测量与分析在操作定义级别。
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