背景问卷是目前公共卫生领域中应用最为广泛的调查工具。信度则是反映问卷或量表等测评工具是否可靠的最基本指标。目前，国内外采用问卷进行的调查，通常是对问卷内部一致性信度和重复信度分析较多，尤其是反映内部一致性信度的Cronbachα系数应用最为广泛。上述的信度估计属于经典信度理论，且存在一定局限。目的探讨教育测量领域新一代的统计技术概化理论及概化模型在问卷信度研究中的应用价值，比较经典信度理论与概化理论在问卷信度研究中的优劣及适用性。方法利用一次性调查资料，建立问卷的理论模型并采用验证性因子进行验证；采用随机单面交叉设计的一元概化模型和多元概化模型分析问卷的信度；采用Cronbachα信度系数估计问卷的内部一致性信度。结果根据CTT，Cronbachα系数分析结果显示问卷整体(共40个条目)具有较高的内部一致性，而各维度除第5个维度外的内部一致性尚可接受。一元概化模型所获问卷的概化系数与α系数一致，但进一步改变测量侧面的样本含量(条目数量)来考察信度的改变，结果显示当问卷的条目数大于25时，概化系数高于0.90；当问卷条目数到达35时，与原问卷的概化系数十分接近。多元概化模型研究显示，问卷整体概化系数为0.9483，略高于Cronbachα系数，各维度的概化系数除第5个维度外均满意。结论经典信度理论中，通常将各维度(分量表)分数简单相加得到问卷总分，可能导致问卷整体信度估计结果不理想；而将问卷分拆为各个维度分别计算其信度，不仅会因为各维度中的条目数量减少而使维度的信度估计偏低，也无法得到一个整体的信度估计。概化模型可用于解决经典信度理论下难以解决的多维度问卷的信度估计问题。概化理论创立了更加切合实际的多元信度观与多元信度估计方法，更适用于多维度问卷的信度分析。无论是一元概化模型还是多元概化模型，均可通过改变测量侧面的数量和侧面的水平数(如条目数)，对同一问卷作出多个信度估计，为问卷的修改和信度的改进提供统计调整建议，这对测量工具的开发、编制与修改具有重要意义。