1、同质性信度：同质性主要代表测验内部所有题目间的一致性。当各个测题的得分有较高的正相关时，不论题目的内容和形式如何，则测验为同质的。相反即使所有题目看起来好像测量同一特质，但相关很低或为负相关时，则测验为异质的。
2、稳定系数。即同一观察者在不同时间观察的符合度。计算方法是采用重测法，即使用同一测验，在同样条件下对同一组被试者前后施测两次测验，求两次得分间的相关系数。
3、分半信度：是在测验实施后将测验按奇，偶数分为等值的两半，并分别计算每位被试在两半测验上的得分，求出这两半分数的相关系数。
扩展资料：
信度使用注意事项：
研究者可能依据自己的偏好决定资料的取舍。
研究者挑选有利的数据来构造个人喜好的理论。
内在一致性信度；内在一致性是指组成测验的各个项目之间的同质性或内在相关性。
使用两个等值但题目不同的测验来测量同一被试组，然后求被试组在这两个测验上得分的相关系数。
参考资料来源：百度百科-信度
重测信度、复本信度、内部一致性信度、评分者信度。
信度的估计：
在对问卷的信度进行估计之前，需要通过采用适当的量表（如 Likert 量表）将问卷中的各类主观的或客观的备选答案转化为数字形式，然后在此基础上进行问卷评分（包括单项评分、相关题目分组评分和总评分等）。
信度分析的常用具体方法有重测信度、复本信度、分半信度、 信度系数法四种（后两种可归为内部一致性信度）。
信度和效度的关系：
问卷的信度与效度之间既有明显的区别，又存在着相互联系、相互制约的关系。信度主要回答测量结果的一致性、稳定性和可靠性问题；效度主要回答测量结果的有效性和正确性问题。
效度和信度的关系可以用测量值的构成公式O=T S R来理解。如果测量是完全有效的，即0=T，S=0，R=0，此时测量必然是完全可信的，若量表的信度不足，它也不可能完全有效，因为有O=T R。
如果量表是完全可信的，可以达到完全有效，也可能达不到，因为有可能存在导致误差，虽然缺乏信度必然缺乏效度，但信度的大小并不能体现效度的大小。信度是效度的必要条件，但不是充分条件。
从理论的角度来看，量应具有足够的效度和信度；从实践的观点来看，一个好的量表还应该具有实用性。实用性指量表的经济性、便利性和可解释性。
参考资料：百度百科-信度
本回答被网友采纳一般信度分析可以分为两个类型一个是内部一致性信度，另一个为外部一致性信度，内部一致性信度包括：克伦巴赫系数、折半信度系数、theta信度系数、McDonald omega信度系数。外部一致性信度包括复本信度和重测法检验信度。
克伦巴赫信度系数计算公式：
说明：
从公式可以看出，测量项个数会对克伦巴赫信度系数产生影响关系，分析项个数越多时，Cron克伦巴赫信度系数可能会越高。测量项个数最少为2个，此时信度系数相对可能会最低。
折半信度系数：
折半系数涉及到Spearman-Brown系数和Guttman Split-Half系数。其中Spearman-Brown系数又分为等长和不等长两种计算。分别说明如下：
Spearman-Brown等长：
其中R代表拆分成两部分数据（先将数据拆分成两部分，然后分别求和，分别得到两列数据）的相关系数值。
Spearman-Brown不等长：
上公式中R为两部分数据的相关系数，k1和k2分别代表两部分数据分别的分析项个数，k=k1+k2。
Guttman Split-Half：
与此同时，SPSSAU还有提供Guttman Split-Half 系数，其也可用于测量信度。计算公式如下：上式中，Sp 表示整体求和部分的方差；Sp12 和Sp22 分别代表第1部分，第2部分方差。
theta信度系数：
上式中N为分析项个数，λ为最大特征根值。从上式可以看到，当分析项个数越多时，theta信度系数很可能会越大，而且最大特征根越大，theta信度系数值也会越大。
McDonald omega信度系数：
上式中loading为载荷系数值，uniqueness为1-loading^2。从上式可知，loading值整体绝对值越大时，McDonald's ω信度系数值也会越高。
可以使用SPSSAU进行信度检测。