信度的计算

第三章信度心理测验就是对某些心理特质的个别差异进行测量的工具，对心理特质的测量与对物理属性，如物体长度和重量等的测量是一样的。

不同的是心理测量所测量的是抽象的心理特质，工具是心理测验，而物理测量的对象则是物体的重量和长度等特性，工具是尺子和天平。

心理测量与物理测量的另一个共同点是二者都难以避免误差的影响。

在对物体的长度进行测量时，物体的热胀冷缩，测量者读取刻度的准确性等因素都会使测量出的长度与物体的实际长度不符，在不同时间、地点的测量值会有出入。

就是说，在不同情景下测量结果是不稳定的，与测量情景和测量条件有关的误差称随机误差（random error）。

由于这一误差是由测量过程造成的，因此也称测量误差（measurement error）。

另一方面，使用一把尺子对物体的长度进行测量时，这把尺子本身的质量也可能造成误差。

如果一把尺子本身就是有问题的，测量出的物体的长度自然就不准确。

这类误差与测量情景引进的误差不同，只要在测量时使用这把尺子，误差就会恒定地存在，无法消除。

这类由测量工具本身造成的误差称为系统误差（system error）。

对心理的测量与对物理的测量一样，也同样存在这两类误差。

与这两类误差相对应，心理测验中引入了信度和效度的概念。

信度研究涉及了测验分数的可靠性和稳定性，也即如何控制和减少随机误差。

效度研究则涉及了测量的系统误差，也即如何提高测量工具本身的准确性。

第一节经典测验理论的信度观教育与心理测验的目的是将个体的心理特质数量化，从而更精确地研究心理的个别差异。

在廿世纪初心理测量实践的推动下，测验理论产生了。

经过几十年的发展，到廿世纪五十年代初，教育与心理测验理论对测验的构建、误差的控制、测验结果的统计分析及解释等问题已形成一个完整的理论体系。

为与以后产生的项目反应理论和概化理论相区别，人们习惯上将这一理论体系被称为经典测验理论（Classical Test Theory，简称CTT）。

目录考试成绩评价的区分度、信度、效度等概念 (1)高一化学备课组 2009.3.26 (4)考试成绩评价的区分度、信度、效度等概念1、试卷的区分度试卷的区分度指测试题目对被测试者实际水平的区分能力。

区分度高的试题，能将不同水平的被试者区分开来；区分度低的试题则对被试者水平不能很好地鉴别。

区分度是指试题对被试者情况的分辨能力的大小。

一般在-1～+1之间，值越大区分度越好。

试题的区分度在0.4以上表明此题的区分度很好，0.3 ～0.39表明此题的区分度较好，0.2 ～0.29表明此题的区分度不太好需修改，0.19以下表明此题的区分度不好应淘汰。

计算区分度的方法很多，特别需要注意的是对同一个试题的考试成绩采用不同的方法所得到的区分度的值是不同的。

我们可以使用下面的两种方法计算区分度：（1）先将分数排序，P1=27﹪高分组的难度，P2= 27﹪低分组的难度区分度D =P1－P2或区分度 D = （27﹪高分组的平均分－27﹪低分组的平均分）?/font>满分值（2）利用积差系数r 计算区分度D当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间呈线性关系，表示这两个变量之间的相关成为积差相关。

积差相关的使用条件a、两个变量都是由测量获得的连续性数据。

如百分制分数。

b、两个变量的总体都呈正态分布，或接近正态分布，至少是单峰对称的分布。

c、必须是成对的数据，而且每对数据之间是相互独立的。

d 、两个变量之间呈线性关系。

积差相关系数r的计算在计算机上是很容易进行的。

积差相关系数r的公式如下：r=（无法显示）原谅！2、试卷的信度试卷的信度主要从两个方面进行分析,一方面是考试成绩期望值与实际成绩平均值的差异,考试成绩期望值一般应以平时成绩的平均值为依据确定.另一方面是考试成绩的预期及格率与实际及格率的差异,考试成绩及格率的预期值同样以平时成绩的及格率为确定依据.两个方面的差异性较小,说明试卷信度较高.考试信度，简单地说是考试结果的可信程度，是推测考试可信与否的最重要的量化指标。

Scott's Pi信度公式是统计学中用于测量测量工具或测试的信度的一种方法。

信度是指一个测量工具稳定性和一致性的度量，也就是说，当同一个对象在不同时间或者不同条件下被测试时，结果是否稳定和一致。

Scott's Pi信度公式是由David W. Scott在1977年提出的，它可以用于二分类的测试数据，并且在实际应用中被广泛使用。

Scott's Pi信度公式的计算方法相对简单，它是通过测量两次测试之间的一致性来确定信度的。

具体而言，Scott's Pi信度公式可以衡量两次测试结果中同时判断为是或者不是的概率，以此来判断测试工具的信度。

在实际应用中，Scott's Pi信度公式常常用于衡量医学诊断测试、行为研究、心理学测试等领域中的信度。

使用Scott's Pi信度公式进行信度测量时，我们需要首先确定两次测试的结果，然后将结果分类为“是”和“否”，接着根据测试结果进行交叉分类计算，最后使用Scott's Pi信度公式进行计算。

具体的计算公式如下：1. 首先我们需要确定四个值，分别为a、b、c、d，它们分别代表了两次测试结果的交叉分类数量。

其中a代表两次测试中判断为“是”的数量，b代表第一次测试判断为“是”而第二次测试判断为“否”的数量，c代表第一次测试判断为“否”而第二次测试判断为“是”的数量，而d代表两次测试中判断为“否”的数量。

2. 我们通过计算Scott's Pi信度系数来得到信度的度量值。

计算公式如下：Pi = (a + d) / (a + b + c + d)Pi = 2(a + d) / (2(a + b) + 2(a + c))其中，Pi的取值范围为-1到1之间，当Pi为1时，表示两次测试结果完全一致，信度非常高；当Pi为0时，表示两次测试结果完全不一致，信度非常低；当Pi为-1时，表示两次测试结果完全相反，信度也非常低。

信度和效度什么是信度？简单地说信度就是指测量数据和结论的可靠性程度，也就是说测量工具能否稳定地测量到它要测量的事项的程度。

我们可以举例说明信度的问题：如果想知道某人的体重，我们可以叫两个人来估计，一个人的估计为150镑，另一个人的估计为300镑，那么我们就可以认为，叫别人来估计体重是非常不可信的方法。

如果用磅秤,连续测量两次的结果都是相同的，因而我们可以说，在测量体重方面，用磅秤的方法要比叫人来估计更可信。

我们可以用信度系数来表示信度的大小如何计算信度我们知道在进行测量时，误差是难免的，这就使得真实值和测量值之间是不可能完全一致。

我们可以这样来表示真实值和测量值之间的关系。

X=T+B+E T表示真实值，B表示偏差即系统误差，E表示测量误差即随机误差。

由于系统误差很难分解，因而有些书中的分解式将系统误差包括在真实值之中，因而X可以简单地概括为X=T+E 对于测量误差E，一般假定他的期望值是0，却与真实值相独立，在此假定下，可以证明：E(x)=E(T)实得分数和真分数的总体均值相等。

σ2x=σ2T+σ2E实得分的方差等于真分数的方差与误差方差之和。

信度一般规定是真分数的方差在总体方差中所占的比例，即：信度系数Rxx=σ2T/σ2X=1-(σ2E/σ2X)信度系数越大，表明测量的可信程度越大。

信度类型(一) 重测信度这种方法通常是重复同样的测量来检验信度信度系数可以用相关系数来表示。

假如我们第一次测量时的观测值是X，第二次的观测值是Y,那么重测信度就等于X与Y的相关系数。

但重复测量时，我们要注意两次测量的时间间隔要恰当。

如果时间间隔太久，可能会发生一些变故，影响到被调查者的态度，那么前后的测量就会有很大的差异。

（二）复本信度复本是针对原本而言的，它是原本的复制品。

对一项调查的问题，让被调查者接受问卷测量，并同时接受调查问卷的副本的调查，然后根据结果计算原本和复本的相关系数，就得到复本信度。

（三）折半信度通常是在无副本且不准备重测的情况下，我们就用折半信度来计算信度系数。

评分者信度计算公式
评分者信度（inter-rater reliability）通常使用Kappa系数（Cohen's Kappa）来衡量，其公式如下：
K = (P(A) - P(E)) / (1 - P(E))
其中，P(A)是评分者之间的一致性概率，P(E)是随机达成一致的概率。

计算Kappa系数的步骤如下：
确定评分者：首先需要确定参与评分的评分者，通常需要至少两个评分者。

确定评分标准：需要明确评分标准，以便评分者能够按照同样的标准进行评分。

计算一致性概率：对于每个评分标准，计算评分者之间的一致性概率。

例如，可以使用百分比或数量来表示一致的评分结果。

计算随机达成一致的概率：计算随机达成一致的概率，即每个评分者都随机选择一个评分结果时的概率。

计算Kappa系数：使用上述公式计算Kappa系数。

Kappa系数的取值范围为-1到1之间，其含义如下：
Kappa系数小于0表示评分者之间的一致性程度低于随机水平。

Kappa系数为0表示评分者之间的一致性程度等于随机水平。

Kappa系数大于0表示评分者之间的一致性程度高于随机水平，其值越高表示评分者之间的一致性越好。

一般认为，Kappa系数在0.6以上表示评分者之间的一致性良好，可以接受。

观察者信度计算方法在社会科学研究中，观察者信度是指观察者对被观察对象进行观察和描述的可靠性。

在观察者信度的计算中，通常考虑以下几个方面：1.观察者一致性观察者一致性是指多个观察者对同一被观察对象进行观察和描述时，其观察结果和描述结论的一致程度。

如果多个观察者对同一被观察对象的观察结果和描述结论相差无几，则说明观察者一致性较高。

为了计算观察者一致性，可以进行以下步骤：（1）选择多个观察者对同一被观察对象进行观察和描述；（2）收集每个观察者的观察结果和描述结论；（3）将每个观察者的观察结果和描述结论与标准结果进行比较，计算其误差；（4）将所有观察者的误差进行比较，计算其一致性系数（如Kappa 系数、Cohen'skappa系数等）。

2.观察者内部一致性观察者内部一致性是指单个观察者在不同的时间点对同一被观察对象进行观察和描述的一致程度。

如果单个观察者在不同的时间点对同一被观察对象进行观察和描述的结果和结论相差无几，则说明观察者内部一致性较高。

为了计算观察者内部一致性，可以进行以下步骤：（1）选择一个观察者对同一被观察对象进行多次观察和描述；（2）收集该观察者在不同时间点的观察结果和描述结论；（3）将该观察者在不同时间点的观察结果和描述结论与标准结果进行比较，计算其误差；（4）将该观察者在不同时间点的误差进行比较，计算其内部一致性系数（如组内相关系数等）。

3.观察者评分标准观察者评分标准是指观察者在观察和描述被观察对象时所采用的评价标准。

为了提高观察者的一致性和内部一致性，需要制定明确的评分标准，并对观察者进行培训和指导。

在制定评分标准时，需要考虑以下因素：（1）评价内容的客观性和准确性；（2）评价标准的明确性和可操作性；（3）评价标准的可靠性和稳定性。

4.观察者互换性观察者互换性是指在多个观察者之间进行角色互换，以提高观察的准确性和客观性。

在观察者互换性方面，可以考虑以下措施：（1）多个观察者之间进行角色互换，以便更好地理解被观察对象的实际情况；（2）在互换过程中，观察者之间可以交流和分享各自的观察结果和描述结论，以提高整体观察水平；（3）在互换过程中，需要对不同的观察者和被观察对象进行分析和比较，以发现潜在的问题和误差。

测量信度复习题测量信度复习题在心理学和社会科学研究中，测量信度是评估一个测量工具的重要指标。

它衡量了测量工具在不同情境下的稳定性和一致性。

在本文中，我们将回顾一些与测量信度相关的重要概念和复习题，以帮助读者更好地理解和应用这些概念。

一、可靠性与信度1. 什么是可靠性？可靠性是指测量工具在不同情境下的稳定性和一致性。

一个可靠的测量工具应该能够产生一致的结果，即在不同时间、不同场合下，对同一对象进行测量应该得到相似的结果。

2. 可靠性和信度之间有什么关系？可靠性和信度是相互关联的概念。

可靠性是一个更广泛的概念，它包括了信度。

信度是可靠性的一种度量方式，它专注于测量工具的稳定性和一致性。

二、信度的计算方法1. 重复测量法重复测量法是一种常用的计算信度的方法。

它要求在相同的条件下，对同一组被试进行两次或多次测量，并计算测量结果的相关系数。

如果相关系数接近于1，则说明测量工具具有较高的信度。

2. 内部一致性法内部一致性法是另一种计算信度的方法。

它通过分析测量工具内部各个项目之间的相关性来评估信度。

常用的内部一致性方法包括Cronbach's alpha系数和Kuder-Richardson系数。

三、信度的影响因素1. 测量工具的长度测量工具的长度对信度有一定的影响。

通常情况下，测量工具越长，其信度越高。

因为较长的测量工具可以提供更多的信息，减少了测量误差的可能性。

2. 测量工具的稳定性测量工具的稳定性也会影响其信度。

如果测量工具在不同时间点或不同情境下的得分变化较大，那么它的信度就会降低。

3. 被试的特征被试的特征也可能对信度产生影响。

例如，如果被试的情绪状态或注意力水平发生变化，那么测量结果的信度可能会受到影响。

四、信度的应用1. 评估测量工具的可靠性信度可以用来评估一个测量工具的可靠性。

如果一个测量工具具有较高的信度，那么它在不同情境下的测量结果应该是一致的，可以被认为是可靠的。

2. 选择合适的测量工具信度也可以用来帮助选择合适的测量工具。