导读：上一讲我们介绍了大数据内容分析法中，不可或缺的步骤——信度测试。（点击回顾：【DiVoMiner研究方法课6】做大数据内容分析时，不可不做信度测试！）看完之后，有不少读者会好奇，做完信度测试后，又应该如何计算测试结果呢？这一期，小编介绍一下我们如何运用工具来帮助我们便捷地完成信度测试。
本文内容主要介绍如何计算信度系数？
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登录的内容总件数：X -
统计两位同学相同答案所占的比率：Po -
计算各个答案所占的比率：a%，b%，c%，d% -
将（3）的比率平方，然后加总 ： (a%)² + (b%)² + (c%)² + (d%)² =Pe -
代入以下公式计算出最终结果即可。
Pi: 信度系数
N1: 第一位编码员编码的次数
N2: 第二位编码员编码的次数
当有多位编码员时，我们需要计算复合信度：
R为方法二求得
有哪些工具可以帮我们计算信度？
★专门软件和小程序
- 比较早期的是1984年的AGREE，用来计算Cohens kappa的付费软件。
- 还有专门计算Krippendorffs alpha的Krippendorffs alpha 3.12a。
- 较新的是可以处理多位编码员并可计算多种信度指标的PRAM，包括Percent agreement、Holstis reliability、Scotts pi等。
- 网页版小程序ReCal，可在网页上直接在线计算信度，处理多位编码员，仅支持上传CSV和TSV文档，一次只能计算一个题目的结果。
但如果按照传统的计算方法，我们需要借助的软件也实在是太多了吧？！在争分夺秒的时代，还要耗费大量的精力去学习不同的工具，时间成本确实是有点高。那么，是否有个工具可以让我们进行信度测试的整个流程呢？
DiVoMiner®上的信度测试功能，为大家提供了从信度测试的准备工作开始到信度测试完成的整个流程，确保大家在平台上可以逐步进行信度测试，直至完成整个测试流程，而且每一个步骤都是透明可追踪的。不论你是第一次做信度测试，还是已经熟练了整个测试流程，都可以让你方便快捷地完成。
下面详细给大家介绍一下具体的操作流程：
第一步：建立测试库
总是有读者询问小编，到底信度结果要达到多少才能算是“理想信度”呢？其实，在学术上关于信度达标的硬性标准未有定论，信度会依据研究需求以及类目难度（主观性类目难度较大）有所浮动。下面是四种信度指标的可接受水平的参考范围，供大家了解。