一般來講α係數最好在0.8以上，0.7~0.8之間屬於可以接受範圍，而分量表的α信度係數希望在0.7以上， 0.6~0.7之間可以接受。如果α信度係數低於0.6則考慮修改量表。

提示一下：信度分析僅僅是針對量表資料，非量表資料一般不進行信度分析

信度不達標存在幾種情況：

1. 整體α信度信度係數值小於0；

2. 整體α信度信度係數值介於0~0.5之間；

3. 整體α信度信度係數值介於0.5~0.6之間。

接著對應講解三種情況的處理辦法：

1、如果說α信度係數值小於0，請檢視是否有反向題。如存在需要先進行資料編碼，反向處理後，使用反向處理後的資料進行信度分析（資料編碼可在SPSSAU中完成）。

在“資料處理”選項卡下選擇“資料編碼”

2、整體α信度係數值介於0~0.5之間時，此時說明信度有點"不可救藥"，出現此類情況通常原因有3種。

一是用錯方法，信度分析只針對量表題，但非量表題都放進去分析；二是問卷設計質量太糟糕，量表題的設計隨心所欲完全不帶一點參考；三是樣本量少（比如小於50）並且一個維度僅對應2個題項，樣本少信度係數值相對會較低。

無論是那種情況，解決流程均是：結合CITC值和項已刪除後的信度係數值，先刪除掉很糟糕項，然後再接著依次迴圈，直至信度係數可接受可止。

3、整體α信度係數值介於0.5~0.6之間。如果說分析項僅2個，此時只能接受這種事實。如果分析項為3個或者更多，此時則需要結合CITC值進行處理，刪除掉CITC值小於0.3的項後再次進行分析，以及結合’項已刪除後的信度係數值‘這個指標進行刪除分析項。如果說分析項僅為2個，此時沒有其它辦法，要麼接受要麼直接放棄掉該維度。

在進行信度分析時，如果說確實是量表項，而且資料真實，事實上很少會再現問題。但有兩種情況是需要提前注意：

· 不知道量表資料才能進行信度分析。這種情況最糟糕後續是無法進行分析的。

· 量表資料自己亂設計，量表是相對規範的一種測量題項，需要有較強的參考文獻，而且一個維度對應的量表要來自於同一個參考出處。