​​非量表问卷的信度分析可通过定性编码、主题一致性评估、专家评审等方法实现，核心在于确保数据的稳定性和可重复性。​​ 不同于量表问卷的定量统计（如Cronbach's α），非量表问卷需结合数据特性灵活选择方法，重点关注回答模式的逻辑一致性和分类可靠性。

定性编码是基础步骤。将开放式回答逐条编码并归类，通过多轮独立编码检验编码者间一致性（如Kappa系数），若结果≥0.6则表明信度达标。例如，三位研究者对同一批回答独立编码后比较分类差异，差异率低于15%即视为可信。

主题一致性评估适用于探索性研究。通过反复提炼回答中的高频主题，计算不同分析周期或不同分析者间的主题重合度。若核心主题重复出现且无矛盾，则说明数据具有内在稳定性。例如，用户反馈中“价格敏感”主题在两次分析中均占60%以上，可确认其可靠性。

专家评审能补充主观偏差。邀请领域专家对编码结果或主题分类进行盲审，评估其是否符合理论预期。专家认可度超过80%即可增强结论的可信度。例如，医疗问卷中“治疗副作用”类别的专家复核一致率为85%，验证了分类有效性。

重测法可用于可重复收集的数据。间隔一段时间后对同一群体再次提问，对比两次回答的核心观点是否一致。注意时间间隔需短于研究周期，避免外部因素干扰。例如，员工满意度访谈中，两个月后重复提问的关键意见匹配率达75%，表明数据可靠。

​​非量表问卷的信度需多维度验证，建议结合编码检验、主题分析和专家评审，同时透明披露分析过程以符合EEAT标准。​​