严格来说！不是所有问卷都适合做信效度分析，信效度分析主要针对【量表】类问卷，而如果只是调查一些客观现实（如年龄、性别、职业、车辆、工资等）以【显变量】为主的问卷，是不适合做信效度分析的！
信度检验，就是 分析——可靠性分析，做出来的阿尔法值一般大于0.7就说明问卷可信。如果你的问卷有章节区分的话，你可以每个章节部分都做一下信度分析，然后再总的做一下信度分析，都大于0.7就没有问题了。
效度检验，就是 分析——因子分析。就是说你在设计问卷的时候肯定是有构想的结构的，那么效度检验就是检验你的这些问题是否都能够有效表达你设想的结构。
问卷并不是一定要做信度效度检验:信效度分析主要针对【量表】类问卷,而如果只是调查一些客观现实(如年龄、性别、职业、车辆、工资等)以【显变量】为主的问卷,是不适合做信效度分析.如果含有多选题是无法做信度分析.而非量表。
信度效度检验对于问卷调查是非常重要的，因为问卷调查往往只是整个项目的一个环节，在正确项目的目标下，一定会另有调查的可信度，有效分析来支持调查结果，这样我们的问卷调查才有可信度，结果也能趋于正确数据。
1.信度指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。
2.信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
3.系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。
4.反之，随机误差可能导致不致性，从而降低信度。信度可以定义为随机误差r影响测量值的程度。如果r=0，就认为测量是完全可信的，信度最高。
然而并非所有的问卷都需要信效度，只有那些含有询问主观态度的问题的问卷才需要测信效度。信效度分析主要针对量表类问卷，而如果只是调查一些客观现实（如年龄、性别、职业、车辆、工资等）以显变量为主的问卷，是不适合做信效度分析的！判断一些变量之间是否适合做信效度检验，应该关注这么几点：
（1）潜变量：直接无法观测到的变量，主要反映人的认知和主观意愿等
（2）可测：可以被测量的变量，一般是有序或等距的变量，而不是像地点这样的分类变量
（3）变量之间等距等尺度：例如均采用5点或7点评分法获得的测量数据
