上一次在数据分析工具——SPSS操作详解中我们主要针对问卷数据中的描述性统计做了介绍。描述性统计是一般性数据处理的第一步，也是最基础的一步。
而这次，我们需要在描述性统计的基础上，接着介绍针对问卷数据的操作——信度分析。
问卷收集好难道不是直接针对问卷数据进行条形图或者饼状图的绘制吗？信度分析又是什么呢？
绘制条形统计图或者饼状图，从严格的统计学意义上来讲，是不属于数据分析的，顶多属于数据的可视化，清晰的看出数据的基础变化规律。对于问卷数据，有时候我们需要的不仅仅是数据的变化，而是数据之间深层次的关系，所以才需要进行数据分析。
对于问卷数据，在进行问卷分析之前，首先需要确定问卷的信效度。专业一点的讲，就是分析问卷的内部一致性和测量的准确性。
信度在百度百科里的概念为可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。
信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：
稳定系数（跨时间的一致性）
等值系数（跨形式的一致性）
内在一致性系数（跨项目的一致性）
其实也就是问卷好不好的意思。而一致性其实也就是在其他方面存在变化时，问卷的稳定性。
对问卷数据进行信效度分析，第一步是将问卷数据导入SPSS，这部分之前已经说过，就不在赘述，导入数据之后，就需要进行分析了，首先是问卷的信度分析。
信度分析
将我们所需要进行分析的变量选择到项目框里，之后点击统计量，选择如果项已删除则进行度量，如下图所示，其余的可根据需要选择。
SPSS运行结果出现了三个表格，分别是案例处理汇总，可靠性统计量和项总计统计量，我们需要重点看的表格是可靠性统计量和项总结统计量。案例处理汇总表格主要介绍的是我们所选择进分析的数据的个数，其实在本例中也就是问卷的个数，为278份。
而可靠性统计量中有两个数据，.692和7，在SPSS软件中，.***均是代表0.***，“Cronbach's Alpha”叫做克隆巴赫系数，也就是量表的信度，为0.692，一般我们在做信度分析时，是需要保持信度在0.7以上的，0.7以下说明问卷是需要进行修改的，而0.4以下则是需要重新设计量表，项数是进行分析时，问卷中问题的个数。
由结果可以看出，目前我们的信度是比较低的，需要对问卷进行修改，可是如何修改呢，修改后要是信度还是不通过怎么办？
关于问卷优化和修改，就需要去观察第三个结果表格，“项总计统计量”了，项总计统计量表格共有五列，需要重点看的是最后一列，项已删除的克隆巴赫系数值，项以删除的克隆巴赫系数值的含义就是在删除该题项后，问卷的克隆巴赫系数值能变成多少，通过观察项总计统计量的最后一类可以看出，题项“14相比较可以追求来说，我更喜欢顺其自然的”克隆巴赫系数为0.726，说明删除题项14之后，克隆巴赫系数为会变为0.726，大于0.7，所以需要删除题项14。
修正后问卷结果如下图所示：
从上图中可以看到，克隆巴赫系数已经变为0.726，问卷的信度检验通过，可以进行后续分析。
