什么是内部一致性信度？

量表内部一致性的重要性

内部一致性信度衡量的是量表中不同项目之间的一致性。当量表包含多个测量相同概念或特质的项目时，内部一致性就尤为重要。如果项目的得分彼此相关，则说明它们测量的是同一个底层结构。

内部一致性信度的重要性

内部一致性对于可靠有效的测量至关重要。高内部一致性表明：

可靠性：多次测量时得分的一致性。 有效性：量表测量其声称测量的内容。 可比较性：可以将个人与群体的得分进行比较。

如何评估内部一致性

可以使用多种统计方法来评估内部一致性，最常见的是：

克隆巴赫α系数：0 到 1 之间的值，其中 0 表示完全不一致，1 表示完美一致。通常，α 系数大于 0.70 被认为是满意的。 斯佩尔曼-布朗预测信度：估计将量表拆分为两半时的内部一致性。 项目-总分相关：每个项目与量表总分的相关性。高相关性表明项目测量了相同的概念。

提高内部一致性的方法

如果内部一致性较低，可以采取以下措施提高其：

添加更多项目：项目越多，内部一致性通常越高。 选择相关项目：项目应该测量相同的概念或特质。 消除冗余项目：如果某些项目测量相同的内容，则删除其中一个项目。 使用分级响应：使用李克特量表或其他分级响应格式可以增加项目的可变性，从而提高内部一致性。

结论