在问卷数据分析过程中，如果加入了非量表数据，可能会导致信度降低。即使这些数据看起来合适，也应当予以剔除，以确保数据的准确性和一致性。

问卷样本数量不足会影响信度。一般而言，样本数量至少应是量表题项数目的十倍左右，这样能更准确地反映群体的实际情况。

如果一个维度仅对应两个题项，这将显著降低克隆巴赫指数，因为题项数量过少难以准确衡量该维度的稳定性。因此，在问卷设计时，需要确保每个维度至少包含三个题项以上。

在进行反向计分题目的数据分析时，如果没有正确进行反向数据编码，也会影响信度。确保反向计分题目的编码准确无误，是提高信度的重要步骤。

问卷本身的题目设计存在问题，也可能导致信度降低。因此，建议选择成熟量表进行研究，或根据研究目的，采用科学的方法进行量表题目的设计和优化。

在问卷分析过程中，应注意以下几个方面：首先，确保之前反向计分的题目在分析时进行了正确的反向数据编码；其次，去除低相关系数或统计上不显著的题目，这些题目可能对信度造成负面影响；再次，剔除异常值数据，确保数据的准确性；此外，还可以追加同质性样本，以提高样本的代表性；最后，删掉不同质的题目，避免干扰研究结果。

通过以上措施，可以有效提高问卷的信度，确保研究结果的可靠性和有效性。