毕业论文问卷信度太低

不可以。论文本身是对某领域的研究和成果的描述。具有一定的实际意义。在论文审核时候有一项标准即为论文的可行性。过低则没有实际的参考意义，需要修改。信度即可靠性，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。信度分析就是论文的可实现性。

01提高信度的方法方法1：适当增加同质的题目来增加量表的长度方法2：问卷题目设置的难度适中方法3：测验的时间够充分02提高效度的方法方法1：确定好量表的假设结构维度，编好每个问题题目方法2：保证回收量表的质量和数量，题目数量与被试样本数量之比最好是1:5方法3：适当增加同质的题目来增加量表的长度03使用成熟问卷建议使用现成成熟问卷，或者稍加改动后使用。因为，也有少数人觉得修改一些没有问题，然后导致问卷逻辑有问题，最终造成信效度较低甚至不达标，辛苦收集的数据白白浪费掉。04小范围测试问卷发放正式问卷之前，最好有一次试测，即便小范围收集几十个样本，然后跑一下数据，看看信效度和其他分析的大致情况。05剔除无效样本只要真实收集问卷，无效样本量会很小，但严格来讲，并为了保障结果更好的满足预期，需要剔除无效样本。

信度分析，即研究样本数据是否真实可靠，通俗来讲即研究样本是否真实回答各个题项。如果样本没有真实回答，信度肯定不达标，而有时即使样本真实回答，信度也不一定达标。信度分析可以分为四类，分别是：α信度系数、折半信度、复本信度和重测信度。

(1) α信度系数，即内部一致性系数。此类信度分析最为常见，基本上所有问卷信度分析均会使用此类分析。通过软件计算出α信度系数值，并且用其进行信度水平判断。进行此分析前，首先需要对反向题进行反向操作，并且α信度系数的测量通常以最小的维度为准，而非大维度。

一般来讲：α系数最好在以上，之间属于可以接受范围，而分量表的α信度系数希望在以上， 之间可以接受。如果α信度系数低于则考虑修改量表。从α信度系数计算公式来看，维度对应的题项越多，以及样本量越多时，此值会越大。从笔者经验来看，如果某个维度仅由三个或者两个题项组成，并且样本量在200以下时，那么α信度系数通常会较小(低于)。1个题项表达的维度无法进行α信度系数计算。

α信度系数是问卷信度分析中最为常见的分析方法，绝大多数时候使用α信度系数进行信度测量即可，笔者建议使用α信度系数进行问卷信度测量，问卷前测也类似，但问卷前测时会结合CITC和删除某项后的信度系数值进行判断是否修正或者删除题项，通常来讲，CITC值低于，或者删除某项后的信度系数值反而上升左右时应该考虑对题项进行修正或者删除处理。