信效度是在寫論文時，最容易卡關的第一個統計問題，因為常常做出不符合預期的結果，為了能夠趕畢業，總是有人省略這一步驟，我的客戶就不在少數，等全部統計做完後，再回過頭來處理信效度的部分，如果很幸運得出良好信效度的結果也就沒事，但如果過程中需要刪除題目，那後面已做完的統計分析就得重來，千萬別再問我怎麼辦了。
那什麼是信效度，透過鏢靶圖就可以很容易的瞭解定義，假設內圈3圈是我們的目標…
第一張圖的點差不多有一半打中內三圈的標靶，顯示準確率不是很高，我們稱之為效度低，不過各點的分布還算集中，因此可以代表信度高；第二張圖的點差不多都打中內三圈的標靶，顯示準確率相當不錯，我們稱之為效度高，不過各點的分布就不是很集中，因此信度低；第三張圖的點，不但都打中內三圈的標靶，且分布相當一致。可稱之信度高效度高。
換個比較生活化的例子來說明什麼是效度，如果今天要測量小朋友有沒有發燒，我們要從下面三種工具中找出測量最準確的工具，分別有A耳溫槍、B體重計、C萬能的雙手，相信絕大多數的人都會選耳溫槍這個答案，這也的確是最佳選擇，顯然大家對於效度的定義都很有概念，能夠正確的測量到我們要的數據，指的就是工具的效度。
在量體溫的時候，大家可能會有個習慣就是多量幾次來確認結果，當數據能維持一致時，就能夠大幅提升我們對於這個工具的信心。以下圖為例，雖然兩個溫度計所得的平均結果為36度，但耳溫槍3次測量的結果都能夠維持一致，反觀額溫槍卻有較大的測量變異，連帶影響到大家對於這個測量工具的信心，因此測量結果的一致性也是相當重要，即是測量工具的穩定性。
雖然很多人都清楚信效度的定義，但我常遇到客戶問道：「為什麼我研究的信效度不錯，統計結果卻不顯著呢？」。下面這張圖，統計了過去案件信效度與統計結果所對應的關係，X軸代表的是信效度，由左到右代表信效度越來越好；Y軸代表統計顯著結果，由下至上越來越顯著。圖上顯示，就算信效度結果很好的研究，也是有機會做出不顯著的結果，但如果信效度很差，就算做出有顯著的結果也是沒有意義的。
那麼當你準備開始瞭解信效度時，是否曾經在信效度方法中迷罔呢?不用擔心，如果您的研究是用量表調查的話，我跟您保證，您只要學習其中三種就足夠了，分別是內容效度、建構效度、信度分析，如果論文中有提到這三項內容，只要結果不要太差，信效度就算交代完成。
雖然影響信效度的因素有很多，不過我自己的經驗，最大的問題還是來自受訪者，因此如果不希望在信效度階段跑出許多難題，以下一些作法是給大家的建議。
1.完全引用量表絕對比自編更有優勢
當我們直接引用原著的研究工具時，有一種作法是將他人的信效度結果一併引到自己的文章內，省下許多不必要的麻煩，而這個量表當然是越知名越好，如SF36生活品質量表、PSQI睡眠品質量表。
2.如果堅持設計或改變量表，以下也有幾個要點讓大家參考。
a.適當的題數，才不會導致太多人回答的沒耐心並產生亂填的情形。
最多3個量表
一個量表10~20題
每個因素3~6題
總題數維持60題以內
b.不要有反向題，受訪者中一定會出現亂作答的受訪者，而反向題的存在就會拉低信效度的結果。
c.同上，假設真的有亂作答的受訪者，通常放在一起的題目會有比較接近的答案，如此一來才能維持住原本的因素結構。
d.量表的計分點數設定在5~7分之間，能夠維持一定的變異程度。
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