指 出 重 测 信 度 法 特 别 适 用 于 事 实 式 问 卷 , 如个人一般信息即性别、 出生年月等在两次施测中不应有任何 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查者的态 度、 意见突变, 这种方法也适用于态度、 意见式问卷。 评 价 者 间 信 度 (inter-scorer reliability) 的 考 察 方 法 有 多 种, 当评估的变量是分类变量时, 可用 Kappa 系数 K 来评估: K= P0-Pc (1) 1-Pc k Σ P0= Aii N (2) i=1 k Σ Pc= ni+n+i N2 (3) i=1 式中, P0 为观察一致率, Pc 为机遇一致率, k 为分 组 数 或 等 级 数 , Aii 为 k×k 表 主 对 角 线 上 的 实 际 例 数 , ni+和 n+i 分 别 为 第 i 行 和 第 i 列 的 合 计 。 一 般 来 说 , Kappa 系 数 大 于 0.75 表 示 重复信度极好, 在 0.4~0.75 表示较好, 而低于 0.4 表示较差。 如果是等级资料, 可以用肯德尔和谐系数来表示: Σ Σ N 2 N Σ Σ 2 Ri - Ri N W= i = 1 2 K i=1 ΣN3 -N Σ12 (4) 式中, K 是评价者人数, N 是受测者数, Ri 是每个受测者 所得评价等级的总和。 如 果 是 连 续 变 量 或 等 级 变 量 , 则 用 内 部 相 关 系 数 (ICC) 来评价。 设有 K 个评价者, N 个受测者, 将欲测定的量表的得 分变异 (SS) 分解为评价者间得分变异 (BSS)、 评价者内得分 变 异 (WSS) 和 误 差 (ESS) 3 部 分 , 由 于 主 要 分 析 评 价 者 间 的 变 异 , 将 WSS 与 ESS 合 并 为 WSS, 按 随 机 效 应 方 差 分 析 模 型可得: ICC= BMS-WMS BMS+ Σ K-1 Σ WMS (5) 根 据 方 差 分 析 很 容 易 地 得 到 BMS 和 WMS, 从 而 计 算 出 · 430 · 现代预防医学 2010 年第 37 卷第 3 期 Modern Preventive Medicine, 2010, Vol.37, NO.3 ICC。 一 般 来 说 , ICC 大 于 0.75 表 示 极 好 , ICC 在 0.6 到 0.75 表 示 较 好 [4]。 1.2 复本信度 复 本 信 度 (equivalent-form reliability) 也 称 替 代 信 度 (al- ternative -form reliability) 或 平 行 信 度 ( parallel -form reliabili- ty), 是 让 同 一 组 被 调 查 者 一 次 填 答 两 份 等 效 问 卷 , 计 算 两 问 卷测定结果的相关系数。 复本信度法要求两份问卷除表述方式 不同外, 在难度、 内容、 形式和对应题项的提问方向等方面要 完全一致。 该法可弥补重测信度的缺陷, 但在实际应用中, 很 难得到两份等效问卷, 因此采用这种方法者较少。 1.3 折半信度 折 半 信 度 (split-half reliability) 法 是 将 调 查 项 目 分 为 两 半, 计算两半得分的相关系数, 进而估计整个量表的信度。 此 法要求二者方差齐性, 且折半的方式不同得到的相关系数值亦 不同[5]。 折半信度属于内部一致性系数, 测 量 的 是 两 半 题 项 得 分间的一致性。 这种方法一般不适用于事实式问卷 (如年龄与 性 别 无 法 相 比 ), 常 用 于 态 度 、 意 见 式 问 卷 的 信 度 分 析 [3]。 进 行折半信度分析时, 如果量表中含有反意题项, 应先将反意题 项的得分作逆向处理, 以保证各题项得分方向的一致性, 然后 将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半, 计算二者的 相关系数 rh (即半个量表的信度系数), 最后用斯皮尔曼-布朗 (Spearman-Brown) 公 式 (r=2rh / (1+rh)) 求 出 整 个 量 表 的 信 度 系数 r。 1.4 内部一致性信度 内 部 一 致 性 信 度 (internal consistent reliability) 是 目 前 比 较流行的信度评价方法, 是分半信度的推广, 反映了条目间相 关的程度, 这些条目应该反映同一独立概念的不同侧面。 根据 Cronbach 公式计算的为克朗巴赫 α 系数, 根据 Kuder-Richard- son 公 式 计 算 的 为 K-R 系 数 , 后 者 是 前 者 在 0、 1 二 分 变 量 情 况下的特例。 克朗巴赫 α 系数为: 2 2 α= K K-1 Σ 2 2 2 2 Si 221- 22 2 2 S 2 2 2 2 2 22 2 (6) 2 式中, K 为整个量表或子量表的条目数, Si 为第个条目的 2 方差, S 为整个量表或子量表得分的方差。 当一份量表包括几 个互不相关的内容, 即几个不同的分量表, 则应分别计算每个 分量表的内部信度, 否则会降低问卷的内部信度。 倪宗瓒主编 的 《医学统计学》[1]