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信度的估计方法
X1 20 19 18 18 17 16 14 12 12 10 X2 20 20 19 16 16 17 12 11 13 9
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
在重测信度和复本信度原理的基础上，
把这两种方法加以综合应用就可以产 生另外一种信度估计方法，得到再测复本信度，或者称为稳定-等值信度 (stability and equivalent reliability)如果 两个复本测验是相距较长一段时间分
W 1 2K2N2N K n3n/12
重测信度
各种信度系数相应误差变异的来源:
复本信度
内部一致性信度
信度
误差变异来源
评分者信度
重测信度
时间取样
复本信度(连续施测) 内容取样
复本信度(间隔施测) 时间与内容取样
分半信度
内容取样
同质性信度 评分者信度
内容取样和内容的异 质性
评分者间的差异
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
3. 利用公式校正
把测验分成两半的方法除了奇偶法之外，还有随机安置法、内容 匹配法、难度奇偶排序法等等；每一种划分方法产生的分半信度 估计值都有差别。即分半信度估计不具备惟一性。
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
库德(Kuder)-理查逊(Richardson)方法。
K-R20公式(仅适用于以1、0记分)
Ri2
2
Ri N
K2 N3 N
如有A、B、C三位专家给6位应聘者的面试评分，结 果如下，试求评分者信度。
A BC 1 75 66 45 2 90 72 60 3 81 63 54 4 60 60 42 5 84 75 63 6 96 90 66
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
在重测信度和复本信度原理的基础上，
把这两种方法加以综合应用就可以产 生另外一种信度估计方法，得到再测复本信度，或者称为稳定-等值信度 (stability and equivalent reliability)如果 两个复本测验是相距较长一段时间分
W 1 2K2N2N K n3n/12
重测信度
各种信度系数相应误差变异的来源:
复本信度
内部一致性信度
信度
误差变异来源
评分者信度
重测信度
时间取样
复本信度(连续施测) 内容取样
复本信度(间隔施测) 时间与内容取样
分半信度
内容取样
同质性信度 评分者信度
内容取样和内容的异 质性
评分者间的差异
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
3. 利用公式校正
把测验分成两半的方法除了奇偶法之外，还有随机安置法、内容 匹配法、难度奇偶排序法等等；每一种划分方法产生的分半信度 估计值都有差别。即分半信度估计不具备惟一性。
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
库德(Kuder)-理查逊(Richardson)方法。
K-R20公式(仅适用于以1、0记分)
Ri2
2
Ri N
K2 N3 N
如有A、B、C三位专家给6位应聘者的面试评分，结 果如下，试求评分者信度。
A BC 1 75 66 45 2 90 72 60 3 81 63 54 4 60 60 42 5 84 75 63 6 96 90 66
简述信度的估计方法
简述信度的估计方法信度的估计方法是指评估信息的可信程度或可靠性的过程。
在信息时代，大量的信息充斥在我们的生活中，我们需要判断哪些信息是可信的，哪些是不可信的。
因此，信度的估计方法非常重要。
本文将介绍几种常见的信度估计方法。
一、来源可信度评估法来源可信度评估法是一种常见的信度估计方法。
我们可以通过评估信息的来源来判断其可信度。
一般来说，权威机构、学术期刊、专业网站等可靠的信息来源具有较高的可信度。
而个人博客、社交媒体等非专业的信息来源则可信度较低。
二、内容真实性评估法内容真实性评估法是另一种常见的信度估计方法。
我们可以通过核实信息的真实性来判断其可信度。
比如，查证信息的准确性、是否有证据支持、是否与其他可信信息相符等。
如果信息经过多次核实均为真实可靠的，则其可信度较高。
三、专家评审法专家评审法是一种较为客观的信度估计方法。
通过请相关领域的专家对信息进行评审，可以获得较为可靠的评估结果。
专家可以根据自身的专业知识和经验，对信息的可信度进行判断和评估。
四、用户评价法用户评价法是一种主观的信度估计方法。
我们可以通过查看其他用户对该信息的评价和反馈，来判断其可信度。
如果大多数用户对该信息持肯定态度，那么其可信度较高；反之，如果多数用户对该信息持否定态度，那么其可信度较低。
五、时间效度评估法时间效度评估法是一种基于时间的信度估计方法。
我们可以通过信息的发布时间来判断其可信度。
一般来说，新近发布的信息更具有可信度，因为它们更能反映当前的情况。
而过时的信息则可信度较低，因为它们可能已经不再适用或失去了参考价值。
六、结合多种方法评估为了更准确地评估信息的信度，我们可以结合多种方法进行评估。
比如，我们可以同时考虑来源可信度、内容真实性、专家评审、用户评价和时间效度等多个因素，综合判断信息的可信度。
总结起来，信度的估计方法有来源可信度评估法、内容真实性评估法、专家评审法、用户评价法和时间效度评估法等。
通过结合多种方法进行评估，我们可以更准确地判断信息的可信度，避免受到虚假信息的误导。
第六章-信度
rKK
（三）测验难度
难度对信度的影响，只存在于某些测验中。
如智力测验、成就测验、能力倾向测验等；
对于人格测验、兴趣测验、态度量表等不存在难
度问题，因为这些测验的题目没有正确或错误答
案之分。
就难度与信度的关系而言，并没有简单的对应关
系。
从理论上说，只有平均难度水平为50%时，才能使
4
5 6
6
3 1
6
3 1
6
2 1
18
8 3
R
i
=14+7+13+18+8+3=63
2 R i =142+72+132+182+82+32=811
由题意知 K=3, N=6, 将上述值代入公式有:
2 12 811 63 / 6 =0.95 W= 32 63 6
•
如在评定中有相同的等级时，用下式校正。其中n
Ｋ－Ｒ20公式（仅适用于以1、0记分）
rKK K ( K 1
2 SX pi qi 2 X
S
)
公式K-R20中：K为构成测验的题目数；Pi为通过
第i题的人数比例；qi为未通过第i题的人数比
例；SX为测验总分的标准差。
Ｋ－Ｒ21公式（适用于以1、0记分，各题难度近似）
rKK
KS X ( K X ) 2 ( K 1) S X
1.两次测验的时间间隔要适当
时间太短，第一次的测验记忆犹新，夸大了稳定性;时间 太长，受学习、成熟等影响，从而降低了稳定性。 2.再测法适用于速度测验或人格测验，而不适用于难度测 验。 因为速度测验和人格测验项目多，被试无法记住测验内 容，所以受第一次测验影响小。
第三章 信度
计算两个“半测验”得分的积差相关系数为： 计算两个“半测验”得分的积差相关系数为：0.86。代入公式 。 得：
使用斯皮尔曼－布朗公式有个基本要求：两个“半测验” 两个“半测验” 两个 方差相等，当数据资料不能满足这一要求时，应选择下述两个 方差相等 等价的公式之一。
2、卢农（Rulon)公式估计法 、卢农（ 公式估计法
使用积差相关法的条件： 使用积差相关法的条件： （1）两个变量都是连续性数据； （2）两个变量的总体呈正态分布，或接近于正态分布， 至少是单峰对称的分布； （3）必Байду номын сангаас是成对的数据，每对数据之间是相互独立的， 而且变量对数N>30； （4）两个变量之间呈线性关系；
二、适用范围及优缺点 1、适用范围 • 再测信度适用于异质性测验。异质性测验就是一个 测验包括几个不同的部分，这几个部分分别测量不同的 特质。这几个特质之间不存在相关性或相关性很低。 • 再测信度适用于速度测验而不适用于难度测验。 • 再测信度还适用于运动技能的测验。 • 使用再测信度的测验，其测量的属性应该具有一定 的稳定性。
同质性测验指组成测验的各个部分都以同等的程度测量着 被试的同一种属性，测题之间高度相关的测验。 使用库德——理查逊（Kuder—Richarson）公式来估计同 质性测验的信度，不需要将试题进行分半处理。 1、K—R20公式 R20公式
σ t2
xt
K为测题的数目; σt2表示测验总分的方差 ；t 代表每 个被试的总分；p表示每个测题答对人数的比率； q表示每 个测题答错人数的比率，q=1-p。
学生 题号 1 2 3 4 5 6 总和 A 3 4 3 2 1 4 17 B 6 3 4 5 4 6 28 C 1 3 1 2 4 5 16 D 6 2 2 1 5 3 19 E 5 3 1 2 4 2 17
信度的主要估计方法
信度的主要估计方法信度是指信息的可靠性和准确性程度，是评价信息质量的重要指标。
在信息时代，我们面临着海量的信息，如何判断信息的信度成为了一个重要的问题。
本文将介绍一些主要的估计方法来评估信息的信度。
我们可以通过查证信息的来源来评估其信度。
一个信息的来源通常可以反映其可信程度。
例如，一家知名的媒体机构或学术机构发布的信息相对来说更加可信，因为他们有一定的审核和筛选机制，确保信息的准确性。
相反，一些不知名的网站或个人发布的信息则需要谨慎对待。
我们可以通过检查信息的发布时间来评估其信度。
一些信息可能会随着时间的推移而失去其准确性。
因此，我们应该尽量选择最新的信息，以保证其信度。
当然，并不是所有的信息都会随着时间的推移而失去准确性，例如一些基础的科学知识是相对稳定的。
第三，我们可以通过比较不同信息源之间的一致性来评估其信度。
如果多个独立的信息源都提供了相同的信息，那么这个信息的可信度就会更高。
因为不同的信息源之间往往会有一定的差异，如果多个信息源都给出了相同的结论，那么这个结论更有可能是准确的。
我们还可以通过检查信息的完整性和详细程度来评估其信度。
准确的信息通常会提供足够的细节和背景知识，使读者能够全面理解。
相反，一些缺乏细节或含糊不清的信息可能是不可靠的。
我们可以通过查阅相关的专家或权威机构的意见来评估信息的信度。
专家和权威机构通常具有丰富的经验和专业知识，他们的意见往往是可信的。
因此，如果他们对某个信息表示支持或认可，那么这个信息的信度就会更高。
评估信息的信度是一个复杂而重要的任务。
通过查证信息的来源、检查信息的发布时间、比较不同信息源之间的一致性、检查信息的完整性和详细程度以及查阅专家或权威机构的意见，我们可以相对准确地评估信息的信度。
在信息时代，我们应该提高自己的信息素养，学会正确判断和利用信息，以提高我们的决策能力和生活质量。
信度的主要估计方法
信度的主要估计方法
信度是一种衡量信息可靠性的指标,在实际应用中非常重要。
本文将介绍信度的主要估计方法,包括重要性估计、一致性估计和半一致性估计。
这些方法可以帮助我们评估信息的可靠性,并帮助我们做出决策。
1. 重要性估计
重要性估计是指确定信息的重要性,以便将其纳入决策中。
在重要性估计中,通常使用一个或多个因素来评估信息的重要性。
这些因素可以是信息提供的目的、信息的重要性、信息对用户的影响等。
常见的重要性估计方法包括专家评估、民意调查和因素分析等。
2. 一致性估计
一致性估计是指确定信息之间的一致性,以便将其纳入决策中。
在一致性估计中,通常使用一个或多个因素来评估信息之间的一致性。
这些因素可以是信息的来源、信息的准确性、信息的完整性等。
常见的一致性估计方法包括因素分析、双重因素分析和多因素分析等。
3. 半一致性估计
半一致性估计是指确定信息的可靠性和一致性之间的平衡,以便将其纳入决策中。
在半一致性估计中,通常使用一个或多个因素来评估信息的可靠性和一致性。
这些因素可以是信息的准确性、信息的完整性、信息的一致性等。
半一致性估计方法可以帮助我们平衡信息的可靠性和一致性,以便更好地做出决策。
综上所述,信度的主要估计方法包括重要性估计、一致性估计和半一致性估计。
这些方法可以帮助我们评估信息的可靠性,并帮助我们做出决策。
在实际应用中,我们应该根据具体情况选择适当的方法,以获得更准确和可靠的信息。
最新7-信度的估计方法(90)教学讲义ppt课件
3. 利用公式校正
把测验分成两半的方法除了奇偶法之外，还有随机安置法、内容 匹配法、难度奇偶排序法等等；每一种划分方法产生的分半信度 估计值都有差别。即分半信度估计不具备惟一性。
当被试在测验中表现出跨项目的一致 性时，就称测验具有项目同质性。即 各个测题得分为正相关时，即为同质， 相关为零时则为异质；
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
注意：
1. 适用于同质性测验，而不适用于异 质性测验;
2. 不适用速度测验;
3. 估计内在一致性系数的方法通常有 两类：一类是分半法，另外一类方法 需要对项目反应的方差或协方差进行 分析。
2. 测量中不能有练习效应和遗忘效应， 或者练习和遗忘效应基本可以互相抵 消；
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
重测信度的使用条件：
3. 不能存在差别学习的效果，即两次 施测期间被试的学习效果没有差别；
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
重测信度的计算公式：
皮尔逊积差相关系数
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
分半信度(split-half reliability)是指将一 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。
常见的分半方法是按测题序号奇偶分 半：测验题目按某种顺序（如难度） 排列；
如果是随机排列的题目，则必须是所 有题目是平等的(要么难度相等，要么 性质一致，是测同一个心理特质的)；
X1 20 19 18 18 17 16 14 12 12 10 X2 20 20 19 16 16 17 12 11 13 9
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
在重测信度和复本信度原理的基础上，
把测验分成两半的方法除了奇偶法之外，还有随机安置法、内容 匹配法、难度奇偶排序法等等；每一种划分方法产生的分半信度 估计值都有差别。即分半信度估计不具备惟一性。
当被试在测验中表现出跨项目的一致 性时，就称测验具有项目同质性。即 各个测题得分为正相关时，即为同质， 相关为零时则为异质；
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
注意：
1. 适用于同质性测验，而不适用于异 质性测验;
2. 不适用速度测验;
3. 估计内在一致性系数的方法通常有 两类：一类是分半法，另外一类方法 需要对项目反应的方差或协方差进行 分析。
2. 测量中不能有练习效应和遗忘效应， 或者练习和遗忘效应基本可以互相抵 消；
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
重测信度的使用条件：
3. 不能存在差别学习的效果，即两次 施测期间被试的学习效果没有差别；
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
重测信度的计算公式：
皮尔逊积差相关系数
重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
分半信度(split-half reliability)是指将一 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。
常见的分半方法是按测题序号奇偶分 半：测验题目按某种顺序（如难度） 排列；
如果是随机排列的题目，则必须是所 有题目是平等的(要么难度相等，要么 性质一致，是测同一个心理特质的)；
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重测信度 复本信度 内部一致性信度 评分者信度
在重测信度和复本信度原理的基础上，
第四章信度
第四章信度一、什么是信度含义：指的是测量结果的稳定性程度（或叫可靠性）。
也指同一被试在不同时间内用同一测验（或用另一套相等的测验）重复测量，所得结果的一致程度。
1、理论定义：测验实测值和真值的相差程度。
2、操作定义：定义1：一组测量分数的真分数变异数（方差）与总变异数（总方差、实得分数的方差）的比率，或者是真实分数方差占总方差的的百分比。
计算公式：rxx=ST2/SX2定义2：信度乃是一个被试团体的真分数与实得分数的相关系数的平方。
即rxx=ρTx2定义3：信度乃是一个测验X（A卷）与它的任意一个“平行测验”X’（B卷）的相关系数。
即rxx=ρxx’二、信度的类型及估计方法（一）重测信度1、含义与计算又称稳定性系数。
他的计算方法是采用重测法，即使用同一测验，在同样条件下对同一组被试前后施测两次测验，求两次得分间的相关系数。
三、信度的类型及估计方法（一）重测信度（再测信度）例：15名同学在1个月间隔内，先后2次重复施测某测验，测验结果如表中所列，请根据这些数据对该测验的重测信度进行计算。
三、信度的类型及估计方法（一）重测信度三、信度的类型及估计方法（一）重测信度可见，这两次测验分数之间有较高的正相关，该测验有较高的重测信度。
2、使用的前提条件（1）所测量的心理特性必须是稳定的。
（2）遗忘和练习的效果基本上相互抵消。
（3）在时间间隔中没有学习另外的与测验有关的东西，或者说每人学习其他东西的程度都一样。
3、优缺点：优点：（1）它最符合重复测验的涵义，是重复测验最简单最明确的方式。
（2）首测和再测只需要一套测验题目，省时、省力。
（3）同一套题目无论施测几次，所测的属性是完全相同的。
缺点：（1）同一组被试对同一个测验先后两次作答相互之间是不独立的。
（2）如果两次施测时间间隔较长，在此期间被试的身心发展，新知识的获得，都会使两次测验结果不相同。
（3）同一个被试对现一个测验先后两次作答，对测验的兴趣不同，影响测验结果。
信度的三种计算方法
信度的三种计算方法信度是指研究结果的可靠性和准确性，是科学研究中一个重要的指标。
在各个领域的研究中，如何计算信度是一个关键问题。
本文将介绍三种常用的信度计算方法：内部一致性信度、重测信度和判别信度。
一、内部一致性信度内部一致性信度是指评价测量工具各项指标之间的相互关系是否一致。
常见的内部一致性信度计算方法有：Cronbach's alpha系数和Rasch模型。
1. Cronbach's alpha系数Cronbach's alpha系数是一种常用的内部一致性信度计算方法，它是通过计算各测量项之间的相关性来评估测量工具的信度。
Cronbach's alpha系数的取值范围在0到1之间，值越接近1表示测量工具的信度越高。
通过计算Cronbach's alpha系数，可以评估测量工具的整体信度以及各个测量项之间的相关性。
2. Rasch模型Rasch模型是一种基于概率统计的内部一致性信度计算方法，它是通过对被试者的回答模式进行分析来评估测量工具的信度。
Rasch 模型可以帮助研究者判断测量工具的信度以及被试者的回答模式是否符合预期。
通过Rasch模型的分析，可以得出测量工具的信度以及被试者的回答模式是否稳定和可靠。
二、重测信度重测信度是指在相同条件下，对同一对象进行多次测量所得到的结果之间的相关性。
常见的重测信度计算方法有：Pearson相关系数和Spearman相关系数。
1. Pearson相关系数Pearson相关系数是一种常用的重测信度计算方法，它是通过计算两次测量结果之间的相关性来评估测量工具的信度。
Pearson相关系数的取值范围在-1到1之间，值越接近1表示两次测量结果之间的相关性越高。
通过计算Pearson相关系数，可以评估测量工具的重测信度以及测量结果的稳定性。
2. Spearman相关系数Spearman相关系数是一种非参数的重测信度计算方法，它是通过计算两次测量结果的排序之间的相关性来评估测量工具的信度。
4. 信度
在测量理论中，信度被定义为：一组测验分数的真变异 数与总变异数（实得变异数）的比率。
rxx=ST2 / Sx2 式中，rxx代表测量的信度，ST2代表真分数的变异数， Sx2
代表是实得分数的变异数，即总变异数。
该定义有两点需要注意：
第一、信度指的是一组测验分数或一列测量的 特性，而不是个人分数的特性；
2. 假设用A、B两型创造力复本测验对初中一年 级10个学生施测。结果如表所示，X1 ，X2 分别代表A、 B两型测验。求该测验的复本信度。
测
被试
验 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
X1 20 19 19 18 17 16 14 13 12 10 X2 20 20 18 16 15 17 12 11 13 9
（一）定义与计算
１．定义 用同一种测验，对同一组受试者，前后施测两次， 再根据受试者两次测验分数计算其相关系数，即得重 测信度。
即 测验 时距（几分－几年） 再测验
此种信度能表示两次测验结果有无变动，反映测 验分数的稳定程度，故又称稳定性系数。
２．计算方法
计算使用皮尔逊积差相关公式的变式： ∑ Ｘ１Ｘ２－ ∑Ｘ１ ∑Ｘ２ ／Ｎ
2. 两次测验的时间间隔要适当，若太短，由于测 验太相似被试可能厌倦，若太长可能又会因新的学习 而产生干扰。
（五）使用复本信度的局限
1. 只能减少但不能完全消除练习和记忆的影响； 2. 由于第二个测验只改变了题目的具体内容， 已经掌握的解题原则可以很容易地迁移到同类问题。 3. 对许多测验来说，建立复本是十分困难的。
rxx NＳ１Ｓ２
式中Ｘ１、Ｘ２为同一被试的两个分数，Ｓ１ 、Ｓ２为 两次测验的标准差，Ｎ为被试人数。
（二）误差来源
1. 测验本身：测验所测的特性本身就不稳定，例 如情绪。
rxx=ST2 / Sx2 式中，rxx代表测量的信度，ST2代表真分数的变异数， Sx2
代表是实得分数的变异数，即总变异数。
该定义有两点需要注意：
第一、信度指的是一组测验分数或一列测量的 特性，而不是个人分数的特性；
2. 假设用A、B两型创造力复本测验对初中一年 级10个学生施测。结果如表所示，X1 ，X2 分别代表A、 B两型测验。求该测验的复本信度。
测
被试
验 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
X1 20 19 19 18 17 16 14 13 12 10 X2 20 20 18 16 15 17 12 11 13 9
（一）定义与计算
１．定义 用同一种测验，对同一组受试者，前后施测两次， 再根据受试者两次测验分数计算其相关系数，即得重 测信度。
即 测验 时距（几分－几年） 再测验
此种信度能表示两次测验结果有无变动，反映测 验分数的稳定程度，故又称稳定性系数。
２．计算方法
计算使用皮尔逊积差相关公式的变式： ∑ Ｘ１Ｘ２－ ∑Ｘ１ ∑Ｘ２ ／Ｎ
2. 两次测验的时间间隔要适当，若太短，由于测 验太相似被试可能厌倦，若太长可能又会因新的学习 而产生干扰。
（五）使用复本信度的局限
1. 只能减少但不能完全消除练习和记忆的影响； 2. 由于第二个测验只改变了题目的具体内容， 已经掌握的解题原则可以很容易地迁移到同类问题。 3. 对许多测验来说，建立复本是十分困难的。
rxx NＳ１Ｓ２
式中Ｘ１、Ｘ２为同一被试的两个分数，Ｓ１ 、Ｓ２为 两次测验的标准差，Ｎ为被试人数。
（二）误差来源
1. 测验本身：测验所测的特性本身就不稳定，例 如情绪。
信度的估计方法共38页文档
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
信Hale Waihona Puke 的估计方法11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
信Hale Waihona Puke 的估计方法11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
估计信度的方法
第二节 估计信度的方法前面已经提出了信度的概念，但只是一个理论上的构想，实际测量过程中，无法对真分数和误差分数进行测量，在实际应用中，通常以同一样本得到的两组资料的相关，作为测量一致性的指标。
估计信度有不同的方法，常用的估计的方法有再测信度、复本信度、等值稳定性系数、内部一致性系数、评分者信度等。
一、再测信度（Test-Retest Reliability ）再测信度，也叫重测信度，也叫稳定性系数。
用同一个测验，对同一组被试前后施测两次，对两次测验分数求相关，其相关系数就叫再测信度。
其计算公式（皮尔逊积差相关公式的变式）为：212121S S X X N X Xr xx -=∑ （公式5－6） 式中X 1、X 2为同一被试的两次测验分数，1X 、2X 为全体被试两次测验的平均数，S1、S2为两次测验的标准差（样组标准差，参见金瑜的书P183），N 为被试人数。
再测法的模式是：施测 适当时距 再施测例2：假设有一份主观幸福感调查表，先后两次施测于10名学生，时间间隔为半年，结果如表所示，求该测验的重测信度。
（为了便于理解和计算，本章估计信度的例子都是小样组，实际应用时应采用大样组。
）表5－1 某幸福感调查表的两次测试结果测验被试1 2 3 4 5 6 7 8 9 10X1 16 15 13 13 11 10 10 9 8 7 X2 16 16 14 12 11 9 11 8 6 7 解：用计算器算出S 1=2.82，S 2＝3.38，20.111=X ，00.112=X ，∑=132421X X 把以上数据代入公式5－6，可得97.038.382.200.1120.11101324=⨯⨯-=xx r 此题可用计算机社会科学统计软件做，求皮尔逊积差相关。
在测验手册上报告的再测信度，一般要注明被试样本的性质、大小，以及间隔多长时间等，以便使使用者了解样本及时间因素对测验稳定性的影响。
计算再测信度必须注意几个问题：（1）所测量的特性必须是稳定的。
信度的主要估计方法
信度的主要估计方法
估计信度的主方法通常有两种，分别为贝叶斯估计法和最大似然估计法。
贝叶斯估计法是一种用来估计统计模型参数的方法。
具体而言，它考虑了参数的先验分布，并以此为基础，结合观察数据，求解参数的后验分布。
从这个后验分布中，我们可以得到参数的可能性最大的值，这就是贝叶斯估计。
这种方法的优点是考虑了参数的不确定性，但缺点是需要知道参数的先验分布信息，这在实际应用中难以获取。
最大似然估计法是另一种估计统计模型参数的方法。
它的基本思想是，给定观察数据，找到一组参数值，使得这组数据出现的可能性最大。
这组参数值就是最大似然估计值。
这种方法的优点是比较直观，且不需要知道参数的先验分布信息，但缺点是可能过度拟合数据。
此外，还有大数定律和中心极限定理可以估计信度。
大数定律是指当样本大小趋近无穷大时，样本均值将趋近总体均值，因此可以用样本均值估计总体均值的信度。
中心极限定理则说明，无论总体分布形态如何，当样本容量足够大时，样本均值的分布总会接近正态分布，这对于信度的估计也提供了理论基础。
综上，信度的主要估计方法包括贝叶斯估计法、最大似然估计法、大数定律和中心极限定理等，各有其适用场景和优缺点。
(建议下载)估计信度的方法
（2）当N > 7，将所得W 值代入下式
（公式5－16）()W N K 12-=χ1
-=N df 查卡方分布表。
总结：以上介绍的各种估计信度的方法都是对测验的一致性进行估计，但由于误差来源不同，它们研究的侧面各不相同，说明的是信度的不同方面。
其中，
再测信度：估计信度中跨时间的一致性
复本信度：估计测验跨形式的一致性
等值稳定性系数：估计测验跨时间和形式的一致性
内部一致性系数：估计测验跨项目或两个分布测验之间的一致性
评分者信度：估计测验跨评分者的一致性
各种方法具有不同的意义，每一种信度系数不能代替其他的信度系数，所以编制或使用测验时，应该尽可能收集各种信度证据。
信度估计方法
1）重测信度
重测信度的计算是通过对同一组受测者间隔一段时间使用同样的测验重复测试一次，计算两次测量分数之间的相关。
重测信度代表的是测验在时间上的稳定性。
2）复本信度
复本信度是指测验的两个互为复本的版本之间的等价程度。
它的计算方法通常是对同一组受测者施测两个复本，然后计算两个复本所获得的测量结果之间的相关系数。
3）分半信度
分半信度是将一个测验分成等值的两半，计算这两半分别获得的测量结果之间的相关。
4）同质性信度
同质性信度又称内部一致性信度。
同质性是指测验的所有题目测量的是同一种特质。
计算同质性信度的基础是所有测题之间的相关程度。
这是几乎所有测验都需要报告的信度指标。
5）评分者信度
评分者信度是计算不同的评分者对同一组人在同一个测验上所得分数的相关，用来显示测验结果是否受到不同评分者的影响。
信度的三种计算方法
信度的三种计算方法一、引言在信息时代，我们面对着海量的信息，如何判断信息的可信度成为了一个重要的问题。
计算机科学领域中，信度是评估信息可信性的一个重要指标。
本文将介绍三种常用的信度计算方法，分别是主观评价法、客观评价法和混合评价法。
二、主观评价法主观评价法是一种基于人的主观判断的信度计算方法。
它通过专家或用户的主观意见来评估信息的可信度。
在主观评价法中，专家或用户会根据自己的经验和知识，对信息进行评估，并给出一个主观的信度评分。
这种方法的优点是简单直观，能够快速获得结果。
然而，它也存在一些缺点，比如容易受到个人偏见和主观意见的影响，评估结果缺乏客观性和可比性。
三、客观评价法客观评价法是一种基于数据和算法的信度计算方法。
它通过对信息的来源、内容和传播过程进行分析，利用统计学和机器学习等方法，从客观的角度评估信息的可信度。
客观评价法可以利用大数据和人工智能等技术，对信息进行全面、准确的分析和评估。
这种方法的优点是客观性强，评估结果具有较高的准确性和可靠性。
然而，客观评价法也存在一些挑战，比如需要大量的数据和复杂的算法支持，对技术和专业知识的要求较高。
四、混合评价法混合评价法是一种综合利用主观评价和客观评价的信度计算方法。
它通过将主观评价和客观评价进行结合，综合考虑人的主观判断和数据的客观分析，得出一个综合的信度评估结果。
混合评价法能够充分利用主观和客观的优势，提高信度评估的准确性和可信度。
然而，混合评价法也需要解决主观评价和客观评价的权衡问题，如何合理地结合两者的评价结果是一个挑战。
五、实际应用这三种信度计算方法在实际应用中都有其优劣和适用范围。
主观评价法适用于一些主观性较强、难以用客观数据来评估的情况，比如艺术品的鉴定和新闻的真实性评估。
客观评价法适用于大规模信息的评估和分析，比如社交媒体的信息可信度评估和网络舆情分析。
而混合评价法可以综合利用主观和客观的优势，适用于对信息可信度要求较高的场景，比如金融领域的风险评估和医疗领域的诊断辅助。
信度评估方法
不同的评分者对同样的试题或项目进行评定。
2.由于第二个测验只改变了题目的内容，已经掌握的解题原则，可以很容易地迁移到同类问题。
3.对于施工测验来说，建立复本是十分困难的。致性系数）
即内部一致性系数，反映两半测验项目之间的相关系数。
分半法，即在测验实施后将测验按传奇、偶数为等值的两半，并分别计算两位被试的两半测验上的得分，求出这两半分数的相关系数，这个系数表示两半测验内容取样的一致性程度。
分半信度通常只能在施测一次或复本的情况下使用，当一个测验无法分成对等两半时，分半信度不宜使用。
能够避免重测信度的一些问题，如记忆效果，学习效应等。
分半法经常会低估信度，必须修正，借以估计整个测验的信度。
斯皮尔曼—布朗公式（经验公式）
同质性信度
指测验内部的各题目在多大程度考察了同一内容，同质性越高，信度越低。
避免了测验中练习效应等的影响。
在实际条件中，被试的同质性一般不容易满足。
评分者信度
指不同评分者对同样对象进行评定时的一致性。
可随机抽取若干份测验卷，由两位评分者按评分标准分别给分，然后再根据每位测验卷的两个分数计算相关，即得评分者信度。一般要求在成对的受过训练的评分者之间平均一致性达0.90以上，才认为评分是客观的。
人格测验，感觉运动测验。
能提供有关测验是否随时间而变异的资料，可作为被试将来行为表现的依据。
易受练习和记忆的影响。
1.重测信度一般只反映由随机因素导致的变化，而不反映被试行为的长久变化。
2.不同的行为受随机误差影响不同。
复本信度
（等值性系数）
即等值性系数，反映的是测验在内容上得分的等值性。
是以两个等值但题目不同的测验（复本）来测量同一群体，然后求得被拭者在两个测验上得分的相关系数，这个相关系数就代表了复本信度的高低。
2.由于第二个测验只改变了题目的内容，已经掌握的解题原则，可以很容易地迁移到同类问题。
3.对于施工测验来说，建立复本是十分困难的。致性系数）
即内部一致性系数，反映两半测验项目之间的相关系数。
分半法，即在测验实施后将测验按传奇、偶数为等值的两半，并分别计算两位被试的两半测验上的得分，求出这两半分数的相关系数，这个系数表示两半测验内容取样的一致性程度。
分半信度通常只能在施测一次或复本的情况下使用，当一个测验无法分成对等两半时，分半信度不宜使用。
能够避免重测信度的一些问题，如记忆效果，学习效应等。
分半法经常会低估信度，必须修正，借以估计整个测验的信度。
斯皮尔曼—布朗公式（经验公式）
同质性信度
指测验内部的各题目在多大程度考察了同一内容，同质性越高，信度越低。
避免了测验中练习效应等的影响。
在实际条件中，被试的同质性一般不容易满足。
评分者信度
指不同评分者对同样对象进行评定时的一致性。
可随机抽取若干份测验卷，由两位评分者按评分标准分别给分，然后再根据每位测验卷的两个分数计算相关，即得评分者信度。一般要求在成对的受过训练的评分者之间平均一致性达0.90以上，才认为评分是客观的。
人格测验，感觉运动测验。
能提供有关测验是否随时间而变异的资料，可作为被试将来行为表现的依据。
易受练习和记忆的影响。
1.重测信度一般只反映由随机因素导致的变化，而不反映被试行为的长久变化。
2.不同的行为受随机误差影响不同。
复本信度
（等值性系数）
即等值性系数，反映的是测验在内容上得分的等值性。
是以两个等值但题目不同的测验（复本）来测量同一群体，然后求得被拭者在两个测验上得分的相关系数，这个相关系数就代表了复本信度的高低。
心理测量的信度
例1，已知WISC-R的标准差为15，信度系数为0.95，对一名12岁的儿童实施该测验后，IQ为110，那么他的真分数在95％的可靠度要求下，变动范围应是多大？
注意几点：
置信水平确定后，估计的精度主要取决于SE，SE越小，范围越小，估计就越精确，反之也然。
SE对真分数做的是区间估计，不可能由此得到一个确切的点。这就是说，测验分数不是一个定点，而是具有一定的分布范围。因此，两次测验分数之间存在差异是很正常的。
例2，某校五年级进行了两次数学测验，小张第一次考了85分，此次数学测验年级平均分是77分，标准差是8分，此次测验的信度系数是0.84；第二次考了95分，此次数学测验年级平均分是81分，标准差是10分，此次测验的信度系数是0.91；问小张这两次数学测验的成绩是否有显著差异？
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02
再测信度
复本信度
等值稳定性系数
内部一致性系数
评分者信度
总结
练习
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例2：假设有一份主观幸福感调查表，先后两次施测于10名学生，时间间隔为半年，结果如表所示，求该测验的重测信度。（为了便于理解和计算，本章估计信度的例子都是小样组，实际应用时应采用大样组。） 表5－1 某幸福感调查表的两次测试结果
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评分者信度（Scorer Reliability）
02
评分者信度：随机抽取部分试卷，由两个或多个评分者独立按评分标准打分，然后求其间的相关，所得的相关系数即为评分者信度。
评分者信度的计算： 评分者为两个人时 若是连续变量的评分，且分布是正态则计算皮尔逊积差相关系数（可用计算机直接计算）。 若是等级评定或虽是等距或等比的数据但分布非正态，则计算斯皮尔曼等级相关。 斯皮尔曼等级相关公式： （公式5－12） 式中D为各对偶等级之差， 是各D平方之和，N为等级数目。