Questionnaire Reliability Analyzer · Hughie's Online Lab

01 數據輸入 02 量表設定 03 結果分析

PART 01

數據輸入

支持貼上 CSV / TSV 數據；每行為一位受訪者，每列為一道題目。

作答數據

上傳 CSV

分隔符

是否含表頭

有無

缺失值處理

數據預覽

尚未輸入數據。

PART 02

量表設定

設定 Likert 量表的取值範圍，並選出需要反向計分的題目。

量表最小值

量表最大值

反向題（點擊題項切換）

請先在第一步輸入數據。

反向題會在計算前先按 (min + max − x) 的規則自動翻轉計分。

子量表（可選）

支持區間與單值，例如 1-5,8,10-12。留空則分析全部題目。

PART 03

分析就緒

點擊下方「開始分析」即可在本地完成計算。

提示　一般學術應用建議樣本量至少為題目數的 5–10 倍，且總樣本不少於 100，以保證信度估計的穩定性。樣本越小，α 估計的置信區間越寬。

YOUR RESULTS

信度分析報告

下列結果均基於你貼上的原始數據在本地計算得出。

CRONBACH'S α

0.50.70.80.901.0

📊 整體信度指標

Cronbach's α

Raw

Standardized α

基於相關矩陣

Split-half

Spearman-Brown

Guttman λ6

下界估計

平均項間相關

Mean Inter-Item r

樣本量

N（有效）

題目數

k items

總分均值

±-- SD

🧮 項目分析（Item Analysis）

Item	Mean	SD	Item-Total r	α if Deleted	備註

* Item-Total r 為「校正後項目-總分相關」(Corrected Item-Total Correlation)，已從總分中扣除該項貢獻；一般建議 r ≥ .30，且刪除某題後 α 顯著上升時應重新審視該題。

📈 刪除題項後的 α 變化

🧭 結果解讀

💡 優化建議

📚 計算依據

Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297–334.
Guttman, L. (1945). A basis for analyzing test-retest reliability. Psychometrika, 10, 255–282.
Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric Theory (3rd ed.). McGraw-Hill.
DeVellis, R. F. (2017). Scale Development: Theory and Applications (4th ed.). Sage.

免責聲明　本工具計算結果僅作為量表初步評估參考；正式研究中建議結合驗證性因子分析 (CFA)、 McDonald's ω 等指標綜合判斷量表的信效度。