分半信度（split-half reliability）是指在测验后将测验项目分成相等的两组（两半），通常采用奇偶分组方法，即将测验题目按照序号的奇数和偶数分成两半，然后计算两项项目分之间的相关。分半信度相关越高表示信度高，或内部一致性程度高。它是常用信度检验方法之一，反映了测验项目内部一致性程度，即表示测验测量相同内容或特质的程度。

分半信度（split-half reliability）是指将一个测验分成对等的两半后，所有被试在这两半上所得分数的相关。

分半信度是一种接近复本信度并更为广泛运用的信度评估方法。该方法通常将测验一分为二，划分为两个对等的版本。如果通过随机的方式将测验一分为二，就会得到虚拟的复本测验，尽管该版本不具备在测验细目表中所要求的平行项目，但是两个版本中的项目是由随机分配获得的，由此避免了系统误差的出现。

假定两半测验等值（方差相等）

1）计算：

为减少系统误差，对分半信度的测量多采用奇偶分半法。即按照题目的奇数项和偶数项将测验分成两半，此时，同一组受测者身上所获得的两部分分数的相关（roe）就是半个测验的复本信度系数。

每个被试在奇偶分半法下，都会得到两个分数，两个分半测验各有一个得分，通过皮尔逊积矩相关法得到两个分半测验的相关系数。但是得到的相关系数并非测验的信度，而是测验一半的信度，因此不能采用该相关系数，需要对其进行校正，从而得出整个测验的信度值。

2）校正：

斯皮尔曼—布朗公式（Spearman-Brown），计算公式如下：

式中，rSB表示经过斯皮尔曼—布朗公式校正之后整个测验的信度指标，rhh表示分半信度。

假定两半测验不等值

假定两半测验不等值，即方差齐性检验呈不齐性时，可以采用以下方法：

1）弗朗那根公式：

在式中， 和 分别表示两半测验分数的变异数， 为测验总分的变异数，r为信度值。

2）卢伦公式：

其中， 为两半测验分数之差的变异数， 为测验总分的变异数，r为信度值。

说明

测验信度值大于两个分半测验之间的相关系数这个事实并没有任何意义，这只是证明了测验含有的项目越多其信度越大的普遍定律，因为问卷中的项目越多我们就可以得到越多的信息。只要有足够的时间实施测验并且能得到被试的配合，我们就想尽可能地增加测验项目的数量。当然，这只能在测验项目拥有一定鉴别力，且能对总体测验分数产生真正贡献的情况下运用。

1）降低难度，减少成本

在实际操作过程中，需要针对同一个样本进行两次测量的难度较大，而成本也会比较高。在这种情况下，分半信度可能就是唯一的选择了。

2）弥补重测信度的不足

在某些特殊的情况下使用重测信度并不合适。比如，有些能力测验可能会产生很大的练习效应，尤其是作为一个标准化的测验，必须在测验介绍后给受测者相应的反馈。由于这样的练习效应的影响很大，且不同个体所受的影响也不同，因此在第二次测量中得到的名次排列情况只存在着中等程度的相关。若针对这样的情况，重测信度可能会产生误导，导致重测信度偏低。此外，若需要测量的心理特征波动很大（如：心境），采用重测信度的方法也可能对测验的信度进行低估。

3）信度较高

误差的主要来源是题目本身，而时间因素并不对分半信度产生影响。因此其信度低是由于测验两半之间题目内容取样的不同造成的。因为时间因素并不影响分半信度，所以这种方法所得到的信度往往较高。

1）分半困难

在使用分半信度时，最大的挑战在于将一个测量分成对等的两半。对于绝大多数测验而言（尤其是那些按题目顺序编排的测验而言），前面一半的题目会和后面的难度不一样。因此无法对题目进行合理地分半，即便是采用奇偶分半法也会有不足。

如遇到有牵连的项目或一组解决同一问题的项目时，这些项目应放在同一半，否则将高估信度的值。

2）不适用于速度测验

速度测验是一种由简单题目组成的，只要时间允许所有人都能做出所有题目的测验。在这种纯速度测验中，奇偶数题的相关很高，但这只是一种假象。因为所有做过的题基本上都能够做对，那么个体的奇偶数题的得分则会相等。

3）数值不唯一

由于将一个测验分成两半的方法很多（如按题号的奇偶性分半、或按题目的难度分半、或按题目的内容分半等），所以，同一个测验通常会有很多个分半信度值。

尽管分半信度得到了广泛的应用，但由于这样的计算方式缺少精确性，还是受到了很大的质疑；

这样的一种方法所得到的分半信度取决于将测验分成两半的方法，不同的分半方法可能得到的分半信度是不同的，而不能给出一个确定的信度指标。只要不同的分半方法将给出的分半信度是不同的，我们就没有办法确定到底使用哪个分半信度会比较好。（Cronbach,1951）

为什么我们仅仅依赖于一种分半方式呢？为什么我们不把所有可能的分半方法都尝试一下，求出每一个分半信度，然后求其平均数作为信度的指标呢？