第六章效度理论

第六章效度理论内容理论定义、与信度的关系影响因素测验效度的应用一、理论定义•在一组测验分数中，所欲测量的属性引起的方差与测验分数总方差的比率。即表示效度（常用表示）表示所欲测量的属性引起的方差表示测验分数总方差22tcValVal2c2tYXr1、信度是效度的必要条件•测验分数总方差分为三部分：（1）所欲测量的属性引起的方差（2）与所欲测量属性无关的特性所引起的方差（包括系统误差）（3）由误差引起的方差则测验分数总方差二、与信度的关系2c2s2e2222esct信度效度信度是效度的必要条件222sc2222esct222et222222tstct22tsYXXXrr2、效度受信度制约•有公式：表示测验信度表示效标测量的信度则取最大值1，则则由公式得，效度受信度制约YYXXrrrmaxXXrYYrYYXXYXrrrXXYXrrYYr三、同时提高的困难•测验同质性：信度高，效度低•测验异质性：信度低，效度高采用成套性测验:①每一个单一性测验，信度高②整个成套性测验，效度高第二节影响因素1、测验本身2、测量误差3、样本一、测验本身•测验的内容、难度、区分度、长度等•与长度:长度越长，效度越高•长度增加倍，效度估计•可以求,XXXXYXnXYrnrrr1)(n)(nXYr二、测量误差•测量误差越小，效度越高（1）减弱校正法：•注：属于理论问题，实际运用较少（2）效标信度估计法：YYXXYXWrrrrYYYXWXrrr三、样本•（1）代表性：代表性越强，效度越高•（2）容量大小：容量越大，效度越高•（3）异质性：异质性越强，效度越高全距缩小，则会低估效度，需加以校正：)(1)(2222XXXXrrrr第三节应用1、预测效标分数2、估计标准误差、效标分数预测的置信区间3、提高人才甑选的正确率4、在人员安置和分类中的重要影响一、预测效标分数•条件：测验分数和效标分数呈线性关系•已知：测验的效度系数、某一被试的测验分数则可利用回归方程预测效标分数的估计值YXXrYXYYX)(ˆ二、估计标准误差•定义：预测效标分数并不一定等于实际被测的效标分数，由预测而产生的误差，称为估计标准误差•公式：•简单形式：2)ˆ(2nYYeast21YXYeastr•称为无相关系数，用K表示•由效度系数决定：•（1）表示不存在估计标准误差，即所预测的效标分数等于实际的效标分数•（2）表示效度系数对效标分数的预测毫无效力21YXr01KrYX，10KrYX，二、效标分数预测的置信区间•背景：预测效标分数总会存在误差•假设：实际效标分数围绕着预测效标分数呈正态分布则可对实际效标分数进行区间估计三、提高人才甄选的正确率错误淘汰（20人）D正确录取（40人）AB正确淘汰（30人）C错误录取（10人）•影响正确预测和错误预测的比率的因素•（1）效度系数越高，正确预测的比率越大，错误预测的比率越小•（2）受效标变量上成功与失败比率影响•（3）受测验变量上录取分数线影响•为正确计算预测率提高的数量，先介绍以下概念：•（1）•（2）•则正确预测率提高的数量=正确预测率-基本率•效度系数越高，正确预测率越高，越能测验经费开支DCBADA基本率DCBADA正确预测率DCBADACAA正确预测率提高的数量四、在人员安置和分类中的重要影响•一、安置：•定义：根据对被试在单一效标上的观测结果而做出的处理和安排•例：分班考试将学生分配到不同班级•二、分类：•使用两个或两个以上的效标，效标的多少取决于分类数量•一般采用多元回归方程，多元判别分析补充•因多个效标，故需要多个测验，且测验异质效度理论理论定义与信度的关系影响因素测验效度的应用测验本身测量误差样本测效标分数预估计标准误差、效标分数预测的置信区间提高人才甑选的正确率人员安置和分类效度与信度的比较