信度分析主要用於檢驗量表題項的一致性，確保調查對象的答案之間不存在矛盾，從而判斷回收的數據是否可靠。最常用的信度分析方法是計算Cronbach's Alpha係數，這個係數通常在0和1之間。
信度分析的評判標準通常如下：
如果α係數小於0.6，說明量表的信度很差，數據不可靠，需要重新設計量表並收集數據。
如果α係數在0.6和0.7之間，可以認爲量表信度不太好，部分題目需要進行適當修改。
當係數在0.7和0.8之間時，表示量表內部之間擁有一定程度的信度，在可接受範圍內。
係數在0.8和0.9之間時，表示該量表信度較好。
若α係數大於0.9，說明量表內部的一致性非常高，信度非常好。
此外，信度分析還可以包括校正項總計相關性(CITC)和項已刪除的α係數等指標，這些指標在預測試中尤其有用，可以幫助判斷量表題目是否需要修正。
量表的信度檢驗可以針對量表的各個維度進行，也可以對量表整體進行。如果量表設計有多箇維度，通常只需要分析各維度的信度，而對於整份量表的信度則不需要分析；如果量表沒有劃分維度，則直接分析整體的信度即可。