第三讲-信度与效度ppt课件.ppt

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1、测验的信度与效度主讲：马晓辉所谓真分数是指被测者在所测特质（如能力、知识、个性等）上的真实值，即(TrueScore)真分数。而我们通过一定测量工具（如测验量表和测量仪器）进行测量，在测量工具上直接获得的值（读数），叫观测值或观察分数。经典测验理论——真分数理论由于有测量误差存在，所以，观察值并不等于所测特质的真实质，换句话说，观察分数中包含有真分数和误差分数。而要获得对真实分数的值，就必须将测量的误差从观察分数中分离出来。所谓真分数就是一个测量工具在测量没有误差时，所得到的纯正值。这实际上是个循环定义，因为一个

2、量具若测得真值，便没有误差。真分数的操作定义是，经过无数次测量所得的平均值。可见，真分数是一个在理论上构想出来的概念，在实际测量中是得不到的，因为一个测量工具无论多么精确，也会有误差，我们只能通过改进量具来接近真值，而不能完全得到它。把任何一个测验成绩都看做是真分数和测量误差的和，这是经典测量理论的基本思想X=T+E这里X为实得分数或观测分数，T是假设的真分数，E是测量误差。关于测量误差(E)有以下假设：1)如果对一个人测量无数次，其平均误差为0，即E=02)真分数和测量误差是相互独立的，即rTE=03)误差分数

3、和实得分数的相关为0，即rEX=0在上述三个基本假设的基础上，真分数理论作出了如下两个重要推论：第一，真分数等于实得分数的平均数（T=E(X)）；第二，在一组测量分数中，实得分数的变异数（方差）等于真分数的变异数（方差）与误差分数的变异数（方差）之和。即（S2X=S2T+S2E）。经典测量理论在真分数理论假设的基石上构建起了它的理论大厦，主要包括信度、效度、项目分析、常模、标准化等基本概念。第一节信度信度的定义信度又叫可靠性，指的是测量的一致性程度。一个好的测量工具必须稳定可靠，即多次测量的结果要保持一致，否则便

4、不可信。信度只受随机误差影响。随机误差越大，信度越低。因此，信度亦可视为测量结果受机遇影响的程度。系统误差产生恒定效应，不影响信度。信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。如果R=0，就认为测量是完全可信的，信度最高。在测量理论中，信度被定义为：一组测量分数的真变异数与总变异数(实得变异数)的比率。关于信度定义的说明1)信度是测量工具所获的结果的可靠性，而非指工具本身。同一个测验会因测量对象的性质和测验时的情况不同导致结果有很大差异。2)每一个信度的估计值，仅指某一特定方面的一致性，而非泛指一般的一致性。测验分

5、数可能在某一方面一致性很高，在其他方面一致性很不理想。3）信度的估计是完全采用统计方法的。要估计测验的信度，必须以所编制的测验对一组较具有代表性的样本实施一次或数次测验，然后求测验结果的一致性信度系数大部分的信度指标都以相关系数表示，即用同一被试样本所得的两组资料的相关作为测量一致性的指标，称作信度系数。对信度系数也要注意三点：信度的种类与估计方法重测信度又称再测信度、稳定性系数，指的是用同一个测验对同一组被试施测两次所得结果的一致性程度。反应两次测验结果有无变动。大小等于同一组被试在两次测验上所得分数的皮尔逊积

6、差相关系数。假设复本信度又称等值性系数。它是以两个等值但题目不同的测验（复本）来测量同一群体，然后求得被试者在两个测验上得分的相关系数。复本信度的缺点内部一致性信度重测信度和复本信度主要考察了测验跨时间的一致性(稳定性)和跨形式的一致性(等值性)，而内部一致性信度系数主要反映的是题目之间的关系，表示测验能够测量相同内容或特质的程度。分半信度反映测验项目内部一致性程度，即表示测验测量相同内容或特质的程度。具体分析是在测验后将测验项目分成相等的两组（两半），通常采用奇偶分组方法，即将测验题目按照序号的奇数和偶数分成两

7、半，然后计算两项项目分之间的相关。相关越高表示信度高，或内部一致性程度高。分半信度实际上反映的只是两半测验项目之间的相关系数，由于在其他条件相同的情况下，测验越长，信度越高，因而分半法经常会低估信度，必须通过一些公式去加以修正，借以估计整个测验的信度。同质性信度同质性主要代表测验内部所有题目间的一致性。当各个测题的得分有较高的正相关时，不论题目的内容和形式如何，其测验为同质的。相反，即使所有题目看起来好像测量同一特质，但相关很低或为负相关时，其测验为异质的。此外，对于一些复杂的、异质的心理学变量，采用单一的同质性

8、测验是不行的，因而常常采用若干个相对异质的分测验，并使每个分测验内部具有同质性，这样每个分测验就能用来预测异质效标的某一方面。评分者信度评分者信度用于测量不同评分者之间所产生的误差。为了衡量评分者之间的信度高低，可随机抽取若干份测验卷，由两位评分者按评分标准分别给分，然后再根据每份测验卷的两个分数计算相关，即得评分者信度。一般要求在成对的受过训练的评分者之间平均一致性达0