若用t表示真实值，b表示偏差即系统误差，e表示测量的随机误差，x表示测量结果，则有：x=t+b+e。
在上述分解式中，t是一个抽象的变量，是潜在的需要估计的值。系统误差b是可通过采用一定的手段避免或减少的误差，而随机误差e是无法避免的。
若测量得到的结果x与真实值t一致或者差异很小，则称测量是“可靠的”或者是“可信的”；否则称测量在某种程度上是“不可靠的”或者“不可信的”。
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）。
分析问卷的信度：X=T+E。
若用T表示真实值，B表示偏差即系统误差，E表示测量的随机误差，X表示测量结果，则有：X=T+B+E。在上述分解式中，T是一个抽象的变量，是潜在的需要估计的值。系统误差B是可通过采用一定的手段避免或减少的误差，而随机误差E是无法避免的。
若测量得到的结果X与真实值T一致或者差异很小，则称测量是“可靠的”或者是“可信的”；否则称测量在某种程度上是“不可靠的”或者“不可信的”。由于系统误差B很难分解，而且在问卷的设计上要求尽量避免系统误差，所以通常在信度分析中仅考虑随机误差。即在下式的基础上，分析问卷的信度：X=T+E。
信度的种类
1、Cronbach α信度系数：是最为常见的信度测量方法（SPSSAU默认为此信度系数）。用于检验问题之间的内在一致性情况，也就是多个题目是否测量了相同的内容或概念。
2、折半信度：折半信度就是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度。判断标准可参考α信度系数的衡量标准。此类分析方法较为少见。
3、复本信度：复本信度是同样一组样本，一次性回答两份问卷，比如同样一组学生连续做两份同样难度水平的试卷。然后通过计算两份样本相关系数，从而进行信度质量衡量，由于实际操作过程中有诸多客观条件限制，此类分析方法较为少见。
4、重测信度：重测信度指同样的样本，在不同的时间点回答同样一份问卷。继而计算两份数据的相关系数，并且通过相关系数去衡量信度质量。重测信度可以评估时间差异带来的误差，但实际操作中有诸多不便，因而此类分析使用较少。
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。