戴海琦版心理测量学重难点考点归纳整理1文档格式.doc

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其是一个在理论上构想出来的抽象概念，在实际测量中很难得到

观察分数：

实测到的分数；

我们希望通过改进和完善测量工具及方法的方式来使得观察分数尽量接近真分数。

CTT数学模型：

观察分数与真分数之间是一种线形关系，并只相差一个随机误差

其中X表示观察分数；

T表示真分数；

E表示随机误差（不包含系统误差）

（2）CTT模型的三个假设公理

①若一个人的某种心理特质可以用平行的测验反复测量足够多次，则观察分数的平均值会接近真分数；

即E（X）=T或E（E）=0;

②真分数和误差分数之间的相关为零，即ρ（T,E）=0;

③平行测验上的误差分数之间相关为零,即ρ（E1,E2）=0;

平行测验：

题目不同的测验测的是同一特质，且题目形式、数量、难度、区分度以及测查等值团体后所得分数的分布一致

（3）CTT模型的方差关系

①在一次测量中，被试观察分数的方差等于其真分数方差与误差分数方差之和

②真分数变异还可以分成与测量目的有关的变异和与测量目的无关的变异

（二）测量的信度与效度

1）测量的信度

（1）信度的定义：

信度是指测量结果的稳定性程度；

信度的三个等价操作定义：

①信度是一个被测团体的真分数的变异数与实得分数的变异数之比

②信度是一个被试团体的真分数与实得分数的相关系数的平方

③信度是一个测验与其任意一个平行测验的相关系数（这个定义具有实际意义）

（2）信度的三大作用：

①信度是测量过程中存在的随机误差大小的反应；

随即误差越大，信度越低；

②信度提供了测量误差大小的估计值；

见（P71的公式）

③信度可以帮助进行不同测验分数的比较，其公式：

（见P72）

（3）信度系数的估计：

Ⅰ重测信度：

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；

计算：

其大小等一同一组被试两侧测验所得分数的皮尔逊积差相关系数；

实用的前提条件：

①所测量的心理特性必须是稳定的

②遗忘和联系的效果基本上互相抵消

③两侧测验的间隔被试的特质没有变化

Ⅱ复本信度：

两个平行的测验测量同一批被试所得结果的一致性程度；

计算：

其大小亦等于两侧测验分数的皮尔逊积差相关系数。

前提：

①有条件构造出两份或以上真正平行的测验

②被试有条件接受两个测验

Ⅲ分半信度：

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

也可以把对等的半测验堪称是在最短时距内施测的两个平行测验。

先按照复本信度的方式计算出半个测验的信度，然后用斯皮尔曼-布朗公式校正若两个分半测验分数变异不等时则用或

①通常在只能施测一次或没有复本的情况下使用；

②由于将测验分半的方法很多，因此一个测验有多个分半信度值；

Ⅳ同质性信度：

也叫内部一致性系数；

测验内部所有题目间的一致程度

这里的一致性指有两层含义：

一是所有题目都测的是同在一种心理特质，二是所有题目得分之间都具有较高的正相关；

测量单一特性是同质性高的必要条件，而非充分条件；

反过来，同质性高才是测验册的单一特质的充分条件；

K20公式：

，为题目数，为答对答错题的比例，Sx为总分数的变异；

（仅适用于0，1记分）

K21公式：

（见P78）

克龙巴赫α系数：

，表示所有被试在题上的分数变异；

注意：

α只是测验信度的下界的一个估计值，即α值大，必有较高的信度；

但α值小，却不能断定信度不高；

（不要求测验题目只是0,1记分，可以处理任何测验的内部一致性系数的计算问题）

Ⅴ荷伊特信度：

提出用方差分量比来描写测验内部一致性方法；

公式见P80;

Ⅵ评分者信度：

多个评分者给同一批人的答卷进行评分的一致性程度

评分者为2用积差相关或等级相关，大于2用肯德尔和谐系数进行估计；

（见心理统计学相关内容）

（4）信度的影响因素与改进：

（07年已考）

影响测量信度的因素：

测量信度是测量过程中随机误差大小的反映，随机误差大，信度就低，随机误差小，信度就高；

（一）被式方面：

单个被试而言：

被试的身心健康状态，应试动机，耐心等会影响测量误差；

被试团体而言：

被试团体异质时，全体被试的总分分布必然较广，以相关计算出来的信度就必然会大；

（见P115的解释,分数的分布越广，分母越大，从而越大）

（二）主试方面：

主试不按照指导手册中的规定施测，故意制造紧张气氛，则会使信度大大降低；

（三）施测情境方面：

考场是否安静，光线，通风情况都可能影响信度；

（四）测量工具方面：

试题的取样，试题之间的同质性程度，试题的难度等是影响测验稳定性的主要因素；

（五）两次施测的时间间隔：

时间间隔越短，其信度越大，时间间隔越长，信度可能越小；

提高信度的方法：

①适当增加测验的长度:

rxx=krxx/[1+（k-1）rxx]

②使测验中试题的难度接近正态分布，并控制在中等水平

③提高测验试题的区分度

④选取恰当的被试团体，提高在同质性较强的亚团体上的信度

2）测量的效度

（1）效度的定义效度：

是指一个测验或量表示既能测出其所要测的心理特质的程度；

使用效度时应注意：

（1）效度是一个相对的概念，这种相对性表现在两个方面

①效度是相对于一定的测量目的而言的；

②心理测量不可能达到100%的准确，只能达到某种程度上的准确；

（2）效度是测量的随机误差与系统误差的综合反映；

（3）判断一个测量是否有效要从多方面收集证据；

效度=S2v/S2x=r2xy;

其中,rxy为效度系数;

S2v代表有效变异数,S2x代表总变异数;

效度的操作定义：

效度是总变异中由所测量的特性造成的变异所占的百分比;

（2）效度的估计

Ⅰ内容效度：

一个测验实际测到的内容与所要测量的内容之间的吻合程度；

其中所测量的内容包括：

欲测的知识范围以及该范围内各知识点所要掌握的程度两方面；

适用范围：

内容效度主要应用于成就测验，也适合于某些用于选拔和分类的职业测验而不是和能力和人格测验

（注意表面效度：

最佳行为测验要求有较高的表面效度；

其他测验希望表面效度低；

）

确定方法：

（主要是逻辑分析法，思路是，请专家对测验项目与原定内容范围的吻合程度做出判断）

①明确欲测内容的范围，包括知识范围和能力要求两个方面

②确定每个题目所测得内容，并与测验编制者所列的双向细目表对照

③制定评定表，考察题目对内容的覆盖率及其比例和内容的适当性并判断题目难度与能力要求间差异

统计计算（克隆巴赫提出）：

从同一内容中抽两套平行测验对一批被试测验,两次相关高说明有效度（除非两个测验偏向同一方面）；

也可以用再测法，通过后测成绩与前测成绩比较，如果后测成绩显著优于前侧成绩，说明所测内容正是被试新近学习的内容；

Ⅱ结构效度：

测验能说明心理学上的理论结构或特质的程度，或用心理学上某种结构或特质来解释测验分数的恰当程度

结构指用来解释人类行为的理论框架或心理特质，是心理学中抽象的假设性概念、特性或变量。

特点：

①结构效度的大小首先取决于实现假定的心理特质理论

②当实际测量的资料无法证实我们的理论假设时，不一定表明该测验结构效度不高

③结构效度是通过对测量内容的选择的证据累计起来确定的，不是靠单一数量指标描述的

①提出理论假设，并把假设分解成一些细小的纲目

②依据理论框架，推演出有关测验成绩的假设

③用逻辑的和实证的方法来验证假设

应用范围：

主要用于治理测验、人格测验等

估计方法：

①从测验内部寻找证据，先考察测验的内容效度；

其次分析被试的答题过程；

再次，计算同质性信度来检验结构效度，当然测验同质只是结构效度高的必要条件；

②在测验间寻找，将新编测验与已知有效的测验比较:

相容效度法；

区分效度法;

以及因素分析法;

③考察测验的实证效度：

有两种做法，一种是根据效标把人非为两类，考察其得分的差异；

另一种是根据测验的得分把人分为高分组和低分组，考察这两组人在所测特质方面是否确有差异；

④多种特质-多种方法矩阵法；

Ⅲ实证效度：

一个测验对处于特定情景中的个体的行为进行估计的有效性，也就是说以实践效果作为检验有效性的表准

根据效标资料搜集的时间差异，实证效度可分为同时效度和预测效度两种。

效标是衡量一个测验是否有效的外在标准，它是独立于测验并从实践中直接获得的我们感兴趣的行为；

①明确观念效标

②确定效标测量

③考察测验分数与效标测量的关系

①相关法——计算测验分数与效标测量的相关系数

②区分法——被试接受测验后，让他们工作一段时间，再根据工作成绩的好坏分成两组。

这时再回过头来分析这两组被试原先分数的差异，将成绩与分数比较

③命中率——决策的命中率是测验有效性的较好指标；

（3）效度的影响因素与改进

影响因素：

测验的构成，测验的实施过程、被试情况、所选效标的性质、测量的信度

（测验长度与效度的公式）、其中是测验增长至原来的K倍后，新测验与效标的相关；

K为增长的倍数；

为原测验的效度；

为原测验的信度；

提高方法：

①精心编制测验量表，避免出现较大的系统误差

②妥善组织测验，控制随机误差

③创设标准的应试情景，让每个被试都能发挥正常的水平

④选择正确的效标、定好恰当的效标测量，正确地使用有关公式；

3）信度与效度的关系

根据公式，可以得到信度与效度的关系如下：

S2v是有效变异；

S2I是系统误差的变异；

S2E是随机误差的变异；

前两者之和为真分数变异S2T；

①信度高是效度高的必要而非充分条件

②测验的效度受它的信度制约

（三）心理测量的误差

1）测量误差的定义

测量误差：

在测量过程中由那些与测量目的无关的变化因素所产生的一种不准确或不一致的测量效应；

心理测量的误差包括随机误差和系统误差两种。

随机误差：

由与测量目的无关的、偶然因素引起的、而又不易控制的误差

它使多次测量产生不一致的结果，其方向和大小的变化完全是随机的，只符合某种统计规律。

系统误差：

由与测量目的无关的变量引起的一种恒定而又规律的效应

这种误差稳定的存在与每次测量之中，尽管多次测量结果一致，但仍与真实值有所差异。