2- 测量信度与随机误差.pptVIP

第二章 测量信度与随机误差控制 第二章 测量信度与随机误差控制 前面介绍了量表，量表是我们用来了解心理特质的工具，但这个工具是有误差的。误差是不可避免的，但误差要控制在一个许可的范围内。 测量误差包括系统误差和随机误差。 信度是刻画一个测验随机误差大小的最重要的指标。 第二章 测量信度与随机误差第一节 信度概述 一、什么是信度 信度(reliability)：测量结果的稳定性程度。若能用同一测量工具反复测量某人的同一种心理特质，则其多次测量的结果间的一致性程度，也叫测量的可靠性。 第二章 测量信度与随机误差第一节 信度概述 一、什么是信度 信度的数学模型： CTT假设，一群被试的观察分数方差等于真分数方差和随机误差方差之和，即σ2X= σ2T +σ2E 信度是一个被测团体的真分数的变异数与观察分数的变异数之比，即rxx=σT2/σx2 即 rxx=σ2T /(σ2T+σ2E)=σ2T / σ2X rxx表示的是由真分数能够解释测验分数方差的比率。 第二章 测量信度与随机误差第一节 信度概述 一、什么是信度 在最广泛的意义上，测验信度表示测验工具“弹性”（误差）的大小。即测验分数中个体差异可归因于所考虑的属性中“真实”差异的程度，以及可归因于偶然误差的程度。 假定你进行了一个测验，这个测验用于为某一工作选拔候选人，信度是0.40，当雇主将测验结果拿出去后，在不同候选人之间进行比较，候选人测验分数的40％的差别是由于个体间的“真实”差别所致，而60％的差别是由于随机误差所致。 第二章 测量信度与随机误差第一节 信度概述 一、什么是信度 如果一个测量工具有高的信度，那么只要遵守操作规则，其结果就不会随着工具的使用者或使用时间等方面的变化而发生较大变化 第二章 测量信度与随机误差第一节 信度概述 一、什么是信度 说明： 信度的数学模型是就一批人的数据而言的，并不是用同一种工具反复测量同一个人。但是由于真分数是不知道的，因此这个定义只具有理论意义。 实际中，我们通过分析不同的测量情境因素对测量分数的影响效应得到信度。 第二章 测量信度与随机误差第一节 信度概述 二、信度的作用 （一）信度是测量过程中所存在的随机误差大小的反映 信度低，说明测量的随机误差大； 测量中的系统误差与信度无关。 第二章 测量信度与随机误差第一节 信度概述 二、信度的作用 （二）信度可以用来评价个体分数的稳定性程度 信度低，表明个体分数的随机误差越大，也即个体观察分数偏离真分数越远，测量工具得到的分数也就越不稳定。 第二章 测量信度与随机误差第一节 信度概述 二、信度的作用 （三）信度可以解释个人测验分数的意义 1 参数估计 点估计：用样本统计量来估计总体参数，因为样本统计量为数轴上某一点，估计的结果也是以一个点来表示。 区间估计是根据估计量以一定可靠程度推断总体参数所在的区间范围，是用数轴上的一段距离表示未知参数可能落入的范围，能指出未知总体参数落入某一区间的概率有多大。 区间估计不仅给出估计范围，使总体包括在这个范围之内，还能给出估计精度并说明估计结果的把握程度。 第二章 测量信度与随机误差第一节 信度概述 二、信度的作用 （三）信度可以解释个人测验分数的意义 2 置信区间（CI）与显著性水平 CI指在某一置信度时，总体参数所在的区域距离或区域长度。置信区间的上下二端点值称为置信界限 显著性水平指估计总体参数落在某一区间时，可能犯错误的概率，用符号α表示。 1－α为置信度或置信水平。 第二章 测量信度与随机误差第一节 信度概述 二、信度的作用 （三）信度可以解释个人测验分数的意义 2 置信区间（CI）与显著性水平 如0.95置信区间是指总体参数落在该区间之内，估计正确的概率为95﹪，出现错误的概率为5﹪.由此可见 0.95置信区间=0.05显著性水平的置信区间 0.99置信区间=0.01显著性水平的置信区间 第二章 测量信度与随机误差第一节 信度概述 二、信度的作用 （三）信度可以解释个人测验分数的意义 3 区间估计的原理与标准误 区间估计是根据样本分布理论，用样本分布的标准误计算区间长度，解释总体参数落入某置信区间可能的概率。区间估计存在成功估计的概率大小（置信度）和估计范围大小（置信区间）两个问题。 统计分析中，在保证置信度的前提下，尽可能提高精确度。规定正确估计的概率，即置信度为0.95或0.99，那么显著性水平为0.05或0.01。 第二章 测量信度与随机误差第一节 信度概述 二、信度的作用 （三）信度可以解释个人测验分数的意义 理论上，为了估计个人测验分数的误差，可对一个人施测无限次，再求出所得分数的平均数和标准差，分别作为真分数与测量误差大小的指标。 实际中，用一个团体两次施测的结果代替对同一个人反复施测，以估计测量误差