第四章 测量信度ppt课件.ppt

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1、心理测量学的4个“度”心理测量学的4个度是指信度、效度、难度、区分度。信度、效度是鉴别心理测验的整体测量学属性的指标。难度、区分度是检验心理测验各项目的质量好坏的指标。第四章测量信度本章学习目标：1、理解信度的概念和统计学含义。2、掌握五种信度的定义。3、掌握影响信度的主要因素和提高方法。4、能计算同质性信度、评分者信度，以及新增题目长度与新测验信度的关系。第一节信度的定义一、什么是信度信度指测量结果的稳定性、一致性程度。一个好的测量工具必须具备好的信度，也就是说它多次测量的结果应该相对的稳定、一致。

2、信度反映的是测量中随机误差的大小。随机误差小，则信度高；反之，则信度低。测验题目本身并不能提供信度的估计值，信度统计来自于测验分数。也就是说，在检验信度之前必须要实施心理测验，以获得测验分数。1、信度系数可定义为一个被测团体的真分数方差与观测分数方差之比。或者说，真分数变异能够解释观测分数变异的比例（理论定义）rxx=s2T/s2x(rxx为信度系数)观测分数方差真分数方差二、用统计术语谈信度2、信度系数等于一个测验X与它的任意一个平行测验X´的相关系数（操作定义）rxx=rxx´(rxx为信度系数)

3、考察信度系数时，常常采用相关系数作为信度指标。采用不同的方式计算相关系数，就得到不同类型的信度系数。信度值在0～1.00之间，当信度系数等于1.00时，表示测验完全可靠；当信度系数等于0时，则表示测验根本不可靠。问题一个能力测验用于人才招聘，经检验它的信度为0.70，如何理解这个信度系数的含义？0.70的信度系数表明，在不同的招聘候选人之间进行比较，候选人测验分数的70%差别是由于个体之间真实的能力差异所导致的，而30%差别是由于随机误差所导致。第二节信度的种类及其估计方法采用不同的方法来计算相关系数

4、，就会得到不同类型的信度指标：重测信度、复本信度、分半信度、同质性信度、评分者信度。五种信度的含义和计算方法各异，我们在使用时要特别注意每一种信度的特定内涵和适用范围。一、重测信度重测信度(Test-retestReliability)指的是用同一个量表对同一组被试施测两次所得结果的一致性程度，其大小等于同一组被试在两次测验上所得分数的皮尔逊积差相关系数。重测信度又叫再测信度，它反映的是心理测验跨时间的一致性，是稳定性系数。相关系数施测再施测时间间隔重测信度的计算公式与使用前提采用重测信度作为信度指标

5、时，必须满足以下前提：（1）测验所测的心理特质必须是稳定的；（2）遗忘和练习的效果基本相互抵消；（3）在两次施测的间隔期内，被试所要测查的心理特质没有获得更多的学习和训练；（4）被试有条件接受两次相同的测验，取决于时间、经费等因素。重测信度与时间间隔间隔时间不同，重测信度也不同。一般而言，时间间隔越长，信度系数越低。适宜的间隔时间因测验性质、被试特点而异。一般以2周到4周较宜，最好不超过6个月。报告重测信度时要明确说明两次测验之间的时间间隔。并且，一个经过良好评估的测验应当具有多个时间间隔的重测信度。

6、二、复本信度复本信度(Alternate-formReliability)指用两个平行测验测量同一批被试所得结果的一致性程度。其大小等于同一批被试在两个复本测验上所得分数的皮尔逊积差相关系数。复本信度又叫平行性信度，它反映的是跨型式的一致性。施测Ａ型施测Ｂ型相关系数连续施测或间隔施测平行测验的概念平行测验（A、B卷）必须是真正等值的，它们测量的是同一特质，具有大致相当的内容范围、题型、长度、难度、区分度、指导语、时限等，只是具体的题目不同。在统计学上，真正的平行测验在测量同一批被试时，应具有相同的平均

7、数和标准差，并且被试在分数分布形态上相似。由于平行测验的题目不相同，所以不存在记忆效应。两种复本信度等值性系数：如果两个平行测验连续施测，则这种复本信度为等值性系数。它反映的是两个平行测验的题目差异所带来的变异情况。稳定性与等值性系数：如果两个平行测验是间隔一段时间后施测，则这种复本信度为稳定性与等值性系数。它反映题目差异与时间间隔两方面所带来的变异情况，影响因素更多。一般而言，稳定性与等值性系数最为严格，它的值也最低。采用复本信度的条件要构造出2份或2份以上真正平行的测验。被试有条件接受两次以上的测

8、验。复本信度的优缺点优点：1、减少了记忆效应和练习效应。2、适用于追踪研究的多次测量。3、减少了辅导的可能性。缺点：1、编制复本测验的难度较大。2、被试要有接受两次以上测验的条件和意愿。三、分半信度分半信度(Split-halfReliability)指将一个测验分成对等的两半后，所有被试在这两半上所得分数的一致性程度。最常用的分半方法是奇、偶分半，即奇号题组成“半个测验”，偶号题组成另外的“半个测验”，计算被试团体在这两个“半个测验”上得分的相关系数，