#在编制量表的时候，总量表的信度与各维度的信度趋势不一致？

有老师问我，在编制量表的时候，总量表的信度与各维度的信度不一致？就是：整体信度很高，但是各维度的信度很低，这个是什么原因？

其实，这个是由于Cronbach’s α系数的计算公式导致的（与条目间的相关系数有关），当条目越多的时候，内部一致性就会出现“虚高”的情况。因此，在看一个量表的时候，除去看其总量表的信度，还要看其各个维度的信度。

如果维度的信度比较低，则需要重新对条目进行筛选，删除。

当然，还有一种情况是：一个量表里各维度信度很好，但整体就很低，这是怎么原因？

这个很大的一个原因可能与总量表与各维度之间的关系有关。举个例子：比如有一个测量数学能力的量表，这个量表有“选择题”、“填空题”、“计算题”等题型（维度）。因为，“选择题”、“填空题”、“计算题”等题型（维度）都是数学能力这个概念的几个部分，所以，它们之间都是表现这个数学能力的概念的，但是呢，各个维度（题型）之间又不是高度相关，也就是相关系数比较低，这样就会造成各维度的信度较高，而总的量表信度角度。

条目或维度之间的相关系数影响了Cronbach’s α系数的计算公式。

当然，这篇文章说的不是很全，具体的情况还是要结合具体的案例来分析才可以。