导图社区 经典测量理论(1差4度)背!
心理测量经典测量理论思维导图,整理了误差及模型、信度、效度、项目分析的考点,一起学习。
运动系统、骨连接、肌学,系统解剖学中的运动系统是一个复杂而精细的系统,主要由骨、骨连结和骨骼肌三种器官组成,它们共同协作以完成人体的各种运动、支持和保护功能。以下是关于运动系统的详细概述。
运动系统、解剖,系统解剖学中的运动系统是一个复杂而精细的系统,主要由骨、骨连结和骨骼肌三种器官组成,它们共同协作以完成人体的各种运动、支持和保护功能。以下是关于运动系统的详细概述。
系统解剖学中的运动系统是一个复杂而精细的系统,主要由骨、骨连结和骨骼肌三种器官组成,它们共同协作以完成人体的各种运动、支持和保护功能。以下是关于运动系统的详细概述。
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经典测量理论(1差4度)背!
误差及模型
可测性假设
心理特质是可以测量的
凡客观存在的事物都有其数量(E.L.Thorndike桑代克)
凡有数量的东西都可以测量(W.A.Mcall迈克尔)
心理特质是一种客观存在
测量误差
含义
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或不一致的测量效应
分类
随机误差
由于测量目的无关的偶然的因素引起的不易控制的误差
系统误差
由于测量目的无关的变异引起的一种恒定而有规律的效应
来源
测量工具方面
主要原因是心理测量量表是否稳定、是否真正测到我们所要测的东西
被测对象方
主要原因是受测者的真正水平是否得到正常发挥
施测过程方面
主要原因是一些偶然因素
控制
提高编制测验的科学性
要注意收集材料的丰富性和普遍性,注意项目取样的代表性、项目难度有一定的分布范围、测验用于简单明了
被测对象方面
主试和被试相互配合及规范操作以保证受测者的真正水平是否得到正常发挥
所有受测者须在相同条件下接受测试,评分要具有客观性,对测验结果解释的标准化
CTT数学模型
基本概念
真分数(T)
反映真正水平的数值
观察分数(X)
实测分数
误差分数(E)
观察分数和真分数之间的差距
理论模型
X=T+E
经典测量理论假定,观察分数(X)与真分数(T)之间是一种线性关系,并只相隔了一个随机误差(E)
CTT数学模型的假设
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其观察分数的平均值会接近于真分数
真分数和误差分数之间的相关为零
各平行测验上的误差分数之间相关为零
平行测验
两个题目不同的测验测的是同一特质,并且题目形式、数量、难度、区分度以及测验得分的分布是一致的,那么可称这两个测验是平行测验
用多个平行测验反复测量同一人的同一种特质
难实现
故,用一个测验同时测量多个人的同一种特质
CTT数学模型结论
测量的任务就是估计这一真分数的大小
观察分数与真分数之间是线性关系
测量误差是完全随机的,并服从均值为零的正态分布
推导公式
观察分数变异=真分数变异+随机误差变异
Se方位随机误差
真分数变异=与测量目的有关的的变异+与测量目的无关的变异
Si方为系统误差
信度
reliability
测量结果的一致性、稳定性、可靠性程度
等价定义
理论
信度乃是真分数变异和观察分数变异之比
信度乃是真分数和观察分数的相关系数的平方
操作
信度乃是两个平行测验间的相关系数
估计方法
重测信度
Test-Retest Reliability
用同一个测验,对同一组被试前后两次施测所得结果的一致性程度,稳定性系数--跨时间的一致性
计算
积差
条件
特质稳定
遗忘练习抵消
无学习
误差
时间间隔
评价
优点
时间变化
缺点
练习记忆
test
手指按压速度
正相关程度高
散点分布密集
估计测验的信度
而特质trait是稳定的不会随变化而变化
复本信度
Alternate-Forms Reliability
用两个平行的测验对同一组被试进行施测所得结果的一致性程度等值性系数(复本连续施测)--跨形式一致性
稳定性与等值性系数(复本间隔施测)--跨时间和形式一致性
能构造平行测验、被试有条件接受测验
内容
范围更广
平行难
分半信度
Split-Half Reliability
将一个测验分成对等的两半后,所有被试在这两半测验上所得分数的一致性程度
跨两半分测验的一致性
积差+矫正
矫正
一次或无复本时使用
无法分半时不能使用
题目本身
难分半
不同分法有差异
不适合速度
同质性信度
Homogeneity reliability
测验内部所有题目间的一致性(同一特质、正相关)
同质高®同一物质Ö
同一物质®同质高´
内部一致性系数--跨项目
克隆巴赫a系数···
取决于测量目的
只施测一次
排除练习记忆
评分者信度
Scorer Reliability
多个评分者给同一批人的答卷进行评分的一致性程度
K个人评价N个对象的答卷
跨评分者一致性
W系数···
适合无法完全客观计分
评分者间差异
主观
影响因素
改进
作用
效度
估计
影响
信效关系
项目分析
难度
区分度