第四章测验分数的合成与解释.ppt

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1、第四章测验分数的合成与解释[教学目的与要求]（1）了解分数合成的方法（2）掌握分数解释要注意的问题[教学重点与难点]常模及其意义第一节分数的合成分数的组合可以在不同层面上进行，一般情况下有以下几种方法：项目的组合分测验或量表的组合测验或预测源的组合分数合成中的问题：采用什么方法来合成分数？什么形式是最适当的分数组合？需要多少及何种测验分数作最适当的组合分数？一、组合变量的方法（一）临床判断（二）推理方法（三）多重分段（四）多重回归（一）临床判断根据直觉经验，主观地将各种因素组合以得出结论或预测的方法叫临床判断。优点：1、能从整体上对

2、各个因素加以综合考虑；2、每个判断都是针对特定的个人做出的，能考虑到每个人具体情况。缺点：1、主观加权可能受判断者偏见的影响，不够客观；2、没有精确的数量指标；3、判断者需要受过训练并具有丰富经验。（二）推理方法这种方法不考虑各个变量的经验关系，而是根据某种先验的理想程序来作推理性加权。1、单位加权（原始分相加）2、等量加权（标准分相加）1、单位加权（原始分相加）将各个变量（项目、分测验或测验）直接相加而得一个合成分数Xc是合成分数，X1至Xn为各个变量。提问：在教学实践中，我们对学生的多学科学业成绩累加一般采用单位加权的方法，这种

3、方法的优点和缺点是什么？2、等量加权（标准分相加）将所有分数转换成标准分数，然后再把它们加以组合。Zc是合成的标准分数，Z1至Zn为各个变量的标准分数。提问：在教学实践中，把原始分数化为标准分数再进行相加，虽然克服了把各科试题的难易水平等价看待的问题，但是，仍然存在什么缺点？提问：等量加权一般在什么情况下使用？注意：等量加权只在各变量对预测效标具有同等重要性时使用。注意：当测验题目是“1”与“0”记分时（如选择题目），单位加权也是等量加权。（三）多重分段：当几个预测源都很重要，且不具互偿性，必须给每个预测源都定一个分数线。不具有互偿

4、性，是指某一变量上的低成绩不能由另一变量上的高成绩来补偿，只要一个人在任一变量上低于分数线，就被拒绝。多重分段把人分成达到最低标准（接受）与未达到最低标准（拒绝）两类，而不在这两组人内部作进一步区分。拒绝（一）接受（十）拒绝（一）拒绝（一）高高低拒绝(一)接受(十)测验A接受（十）拒绝（一）测验B两个预测源的多重分段模式当有二个以上的预测源时，我们可以根据确定分数线的不同情况，把多重分段分成两种主要模式：1、综合分段条件：当几个变量没有确定的阈限，而各个预测源分数又可以同时得到时。2、连续栅栏条件：当预测源分数只能陆续得到，而每个变

5、量又具有自己特定的阈限时。注意：在安排预测源顺序时，必须考虑有效又经济的原则。（四）多重回归：当同时采用几个预测源来预测一个效标，而这些预测源变量之间又具有互偿性时。1、基本的方程式为预测的效标分数；X1……Xn为各个预测源分数；b1……bn为每个预测源的加权数；a为一常数，用来校正预测源和效标平均数的差异。以两个预测源为例，说明回归方程的导出法。回归方程为：斜率b可用两个公式来计算：Sy为效标分数的标准差；Sx1、Sx2为两个预测源分数的标准差；ryx1、ryx2为效标与两个预测源的相关系数；rx1x2为两个预测源间的相关系数。截

6、距a可由下列公式求出：、、分别为效标与两个预测源分数的平均数。两个预测源组合后（作为一个合成体）与效标间的相关（即合成体的效度），可由下列公式求出：2、预测误差导出回归方程式后，将每个人在各预测源上的分数代入回归方程，就可以得到每个人的预测效标分数。但这个预测的效标分数只是一个最佳估计，其估计的标准误可用下面公式求出：3、渐进效度当预测源在两个以上时，一般采用阶梯式步骤进行多重回归分析。一个预测源加入合成体后所增加的R值，叫渐进效度，如果一个预测源不能使R值增加，就不应加入合成体。二、各种组合方法的比较（一）应用范围（二）资料特征（

7、三）效度（一）应用范围描述测验目的选人预测安置1、选人：通常以多重分段或多重回归方法来组合预测源分数在实际应用时，常常将不同方法混合起来，在不同阶段使用不同方法。2、安置：多重回归①分别为每个组确定单独的回归直线②将每个人分派至能使预测效标分数达到最高的组内。例子：预测源：学习能力测验的分数、数学考试成绩。目的：把一批大学新生分到经典物理和现代物理两个专业中。程序：①由两个预测源所得到的合成体，分别求出每门课的回归直线。②将每个新生分派至能使预测效标分数达到最高的组内。高高低X合成测验的分数效标分数经典物理课的回归直线现代物理课的回

8、归直线多重回归应用于分类问题模式图3、描述：所有组合分数的方法都能提供描述的信息。（二）资料特征1、输入资料的种类思考：请分析各种不同的组合方法对输入资料的种类有什么要求？2、输出资料的方式思考：请分析各种不同的组合方法的输出资料的方