《第三讲：测量学理论基础》.ppt

第三讲：心理与教育测量学基础 3.1 测量、测验、评估的概念及其关系 3.2 四类量表 3.3 测量的方法和步骤 3.4 统计学基础 3.1.1 测量(measurement) 测量（measurement）是根据法则给客体或事物的属性指派数字。Stevens,S.S.（1951） 测量的三个要素： 测量的对象（客体的特性） 测量的规则（给特性分派数字的依据）、 测量的结果（描写特性的数字或符号）。 应用语言学界对测量的定义：按照严格的程序和规则对人的特性进行量化的过程。Bachman（1990:18） 测量的三个特点: 量化,即定量 测量的对象：特性(trait) 严格的程序和规则 (最核心的要素) 3.1.2 测验(test) 测验是用于在个人的行为中得出一个特定样本的测量工具。作为一种测量，测验必然按严格的程序量化个人的特性。测验和其他测量形式的区别在于，测验要获得一个行为的特定样本。 测验有两个必备要素：系统的、规范的程序和被试的行为样本。 3.1.3 评估（evaluation） 定义：以做出决策为目的而去有规则地收集信息。 区别：不一定要量化 一定涉及价值判断 考试 考试的特点：考试是测量，因为考生最后得到一个分数；考试也是测验，因为它收集到了考生行为的样本；考试还是评估，因为人们根据分数确定一个考生的优劣，以便选拔人才。 考试是有评估目的的测验。 3.4 四类量表 称名量表(nominal scale) 给不同的变量指定不同的名称 顺序量表(ordinal scale) 在对象之间建立顺序关系，即排序 等距量表(interval scale) 也排序，并且每两个等级间的距离是相等的。有相对零点和测量单位。如：温度。 比率量表(ratio scale) 有绝对零点，可以知道不同分数间的比率。如：重量、长度。 表: 各种量表的性质 3.3 测量的步骤 三个步骤： 理论定义 现实法 / 成分法/交互观 操作定义 建立量化程序 3.4 统计学基础 心理与教育统计大致可以分作三类： 描述统计（descriptive statistics）、 推论统计(inferential statistics)、 实验设计(experimental design) 描述统计主要研究如何整理心理与教育科学实验或调查得来的大量数据，描述一组数据的全貌，表达一件事物的性质。 描述统计主要包括统计图表、集中量数、差异量数和相关分析。 3.4.1 统计图表 1）数据的整理。数据的初步整理包括数据排序和统计分组。 数据排序就是按照某种标准，对收集到的数据按照一定顺序标准进行排序。 统计分组就是根据被研究对象的特征，将所得数据划分到各个组别中去 2）编制次数分布表和分布图。 简单次数分布表是依据每一个分数值在一列数据中出现的次数或总计数编制而成的统计表。 为了获得对数据的分布情况更为直观的印象，可以在次数分布表的基础上绘制次数分布图。常用的次数分布图有直方图、次数多边形图以及累加次数分布图等。 各集中量数的特点 平均数 反应灵敏，计算严密、简单，适用于进一步用代数计算，很少受抽样变动的影响（最可靠，最准确） 中数 计算简单，容易理解。反应不够灵敏，不受极端值影响，受抽样影响大，不能作进一步代数运算。 众数 特点基本同中数。 计算：3，3，5，7，10 M=5.6 Md=5 Mo=3 3，3，5，7，53 M＝14.2 Md＝5 Mo＝3 平均数、中数、众数的关系及应用 在标准正态分布中，平均数、中数、众数三个统计量是相等的；在正偏态分布中，平均数中数众数；在负偏态分布中，众数中数平均数。在偏态分布中，中数位于把分布下的面积平分的点值上，因此在对偏态分布进行描述时，除了报告平均数，还应当报告中数。 3.4.3 差异量数 离中趋势是次数分布的另一个基本特征，它指的是在分布中数据的离散情况。描述离中趋势的量数叫差异量数。 全距 (range) ：又叫两级差，R=最大值-最小值 方差 (variance)：它是每个数据与该组数据平均数之差乘方之后的均值，数据离散程度高，方差就大，离散程度低，方差就小。 σ2 （S2）＝ 其中： Xi＝第 i 个数据的值 ＝平均数 N ＝样本数 标准差及其应用 标准差 (standard deviation)：标准差是方差的平方根。 它有如下几个优点： 1）反应灵敏，数列中的任何一个数值发生变化，标准差都会随着变化； 2）很少受抽样变动的影响，不同样本所得到的标