调研家本期问题预览：

Q1.什么情况下需要检验量表的信效度？

Q2.信效度改进与调查质量控制的区别和联系是什么？

Q3.数据不支持研究假设，是不是测量的信效度有问题？

Q4.数据信效度不佳，一定是受访者作答质量有问题吗？

Q5.调研家SurveyPlus平台能否承诺保障调查数据的信效度？

Q1 什么情况下需要检验量表的信效度？

一般情况下，如果使用的是非常成熟的量表，这个量表在过往研究中已被充分验证，那么是可以不进行全面系统的信效度检验的。但如下情况需要检验量表的信效度：

• 新量表：如果使用一套全新的、尚未在过往研究中使用的新量表，需要进行信效度检验，以验证其科学性。
• 对成熟量表做了修改：有时候即便只是轻微修改，如修改了量表的刻度值或标签，也可能会对量表的信效度产生影响。这种情况下，过往他人的信效度评估结果不一定再具有可参照性，需要重新评估信效度。
• 应用于新场景时：将已有量表用于新的文化、语言或人群（如将英文问卷翻译成了中文），或者改变了数据收集的方法（如从面访改为了网络调查），同样可能对信效度产生影响，需要重新评估其信效度。
• 应用于关键或高风险的场景中：如临床诊断、重要政策决策等，对量表的信效度评估也是不可或缺的。

总的来说，信效度的检验不仅取决于量表是否成熟，也与其在具体研究环境中的适用性密切相关。

Q2 信效度改进与调查质量控制的区别和联系是什么？

信效度改进重点关注测量工具本身，确保测量工具能够准确、稳定地测量目标概念。调查质量控制重点关注调查实施过程的质量管理，包括样本招募、对访员访问和受访者答题的支持、引导和监督，以及数据的清洗和整理等，确保数据获取过程的规范性与稳定性。

尽管二者的出发点不同，但落脚点都是为了提升数据的质量：一方面，高信效度的测量工具是高质量调查的前提，如果工具本身存在问题，调查实施过程中采用再严格的质控手段都无济于事；另一方面，调查过程中的质量控制有助于改进信效度，比如对受访者答题行为的监测、对无效数据的清洗等。
 

Q3 我的数据不支持我的研究假设，是不是测量的信效度出了问题？

数据不支持研究假设，并不一定意味着测量出了问题，也可能是该研究假设本身不成立，或样本量不足、统计模型使用不当、检验方法选择错误等多种原因造成。建议结合研究背景与方法进一步分析判断。

Q4 我的数据的信效度不佳，一定是数据回收过程出了问题吗，比如受访者胡乱答题？

如我们在“信效度解读”系列文章中所述（详见文末推荐阅读），研究设计、问卷设计的各个环节都可能对数据的信效度表现产生影响；即便是借鉴成熟的量表，对量表的一些微量的调整，以及调查场景、人群、语言的改变，也都可能导致原本有良好信效度的测量工具的信效度发生改变。

所以，数据的信效度不佳并不单一是因为数据回收过程中受访者的影响。加强数据回收过程中的质量控制确实有助改善信效度表现，但这只是解决部分问题。如果不重视和解决其他导致数据问题的原因，数据的信效度表现依然可能会不如人意。

Q5 调研家SurveyPlus平台能否承诺保障调查数据的信效度？

调研家SurveyPlus平台无法对数据的信效度作出单方面承诺，原因在于信效度受多环节影响。调研家平台只能控制调查实施/数据回收过程中的数据质量，但影响信效度的其他因素，比如研究设计、问卷设计等，并不在调研家平台的可控范围内。

如您在实际调研中遇到信效度相关的问题，欢迎扫下方二维码联系调研家SurveyPlus专业团队获取支持。

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