使用步骤
- 只复制同一个量表（维度）的题目列：每行一份问卷，每列一道题，第一行可以是题号。
- 有反向计分的题，在「反向计分题」里勾选，确认最低和最高选项（如 1 和 5）。
- 看 α 系数和评价；再看「项总计统计」表里标 ⚠ 的题。
- 复制「论文写法」那一行。
参数说明
- α 系数
- α = k/(k−1) × (1 − 各题方差之和 ÷ 总分方差)，k 是题数。题目之间越一致，α 越接近 1。
- CITC
- 校正的项总计相关性，即这道题和其余题总分的相关。一般要求大于 0.3，太低说明这道题测的不是同一个东西。
- 删除项后的 α
- 去掉这一道题后剩下的题的 α。如果比现在的 α 还高，说明这道题在拉低信度，考虑修改或删除。
- 反向计分
- 「我经常感到紧张」和「我很放松」这类反着问的题，要先换成同一个方向（1↔5、2↔4）再算，否则 α 会很低甚至是负数。
示例
默认数据是 10 份问卷、5 道 5 点量表题：
| 统计量 | 值 |
|---|---|
| Cronbach’s α | 0.868 |
| 基于标准化项的 α | 0.872 |
| 95% 置信区间 | 0.672 – 0.963 |
| 题项间平均相关 | 0.576 |
| 题项 | 平均数 | 标准差 | CITC | 删除项后的 α |
|---|---|---|---|---|
| Q1 | 3.0 | 1.155 | 0.764 | 0.822 |
| Q2 | 3.0 | 1.247 | 0.835 | 0.802 |
| Q3 | 3.2 | 1.229 | 0.596 | 0.865 |
| Q4 | 3.2 | 0.919 | 0.675 | 0.849 |
| Q5 | 3.0 | 1.247 | 0.627 | 0.858 |
α = 0.868，信度好。每道题的 CITC 都大于 0.3，删掉任何一道 α 都不会变高，不需要删题。10 份问卷太少，置信区间很宽（0.67 到 0.96），正式研究的样本量要大得多。
论文写法：量表的 Cronbach’s α 系数为 .868（5 个题项，n = 10）。
常见问题的处理
- α 偏低：先看有没有漏勾反向题；再看 CITC 小于 0.3 的题，读一遍题目是不是有歧义。
- 题目太少：α 受题数影响，只有 2～3 道题时 α 天然偏低，可以同时报告题项间平均相关。
- 问卷星、腾讯问卷导出：导出「按选项序号」的数据（1、2、3…），不要导出选项文字。
常见问题
α 多少算合格？
常用的标准是 0.7 以上可以接受，0.8 以上好，0.9 以上很好；探索性研究有时放宽到 0.6。超过 0.95 可能是题目重复，问的是同一句话换个说法。
一个量表有几个维度，怎么算？
每个维度单独算一次 α，只粘贴这个维度的题；也可以再把全部题一起算一次总量表的 α。
结果和 SPSS 一样吗？
一样。α、标准化 α、CITC 和删除项后的 α 对应 SPSS「分析 → 标度 → 可靠性分析」里勾选「删除项后的标度」的输出。
α 是负数是怎么回事？
通常是有反向题没有勾选反向计分，或者某些题和其他题负相关。看 CITC 是负数的那道题。
问卷数据会上传吗？
不会，计算在浏览器里完成。
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