数学教学质量评估量表信度和效度分析
量表的信度与效度分析
信度与效度分析与结构方程模型的结合： 结构方程模型可以帮助我们更好地理解 量表的结构从而提高信度和效度。
信度与效度分析与路径分析的结合：路径 分析可以帮助我们更好地理解量表的因果 关系从而提高信度和效度。
信度与效度分析在大数据时代的重要性 大数据时代对信度与效度分析的挑战 信度与效度分析在大数据时代的发展趋势 信度与效度分析在大数据时代的应用案例
收集数据：通过问 卷、访谈、观察等 方式收集数据
分析数据：使用统 计软件进行数据分 析如SPSS、R等
结果解释：根据分 析结果判断量表的 效度是否符合预期
选择合适的效度类型如内容效 度、结构效度、信度效度等
明确量表的目的和用途
确保量表的内容具有代表性 和全面性
注意量表的难度和区分度避 免过于简单或过于困难
内容效度：评估量表内容 是否符合理论或实际需求
结构效度：评估量表的结 构是否符合理论或实际需 求
信度效度：评估量表的信 度是否符合理论或实际需 求
效标效度：评估量表的效 度是否符合理论或实际需 求
评价效度：评估量表的效 度是否符合理论或实际需 求
预测效度：评估量表的效 度是否符合理论或实际需 求
确定效度类型：内 容效度、结构效度、 信度效度等
,
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量表的信度分 析
量表的效度分 析
量表信度与效 度分析的关系
量表信度与效 度分析的应用 场景
量表信度与效 度分析的未来 发展
PRT ONE
PRT TWO
信度是指测量工具的 稳定性和可靠性
信度越高测量结果越 稳定越可靠
信度分为内部信度和 外部信度
内部信度包括重测信 度和分半信度
信度、效度、区分度、难度的使用
信度、效度、难度、区分度及其在试卷分析中的使用教学测量（instructional measurement）是考核教学成效的一种方法。
这是借助于一定的手段与方式，对学生的学习成绩（简称学绩）进行探察，并以一定的数量来表示的考核办法。
2. 在教学测量中应注意什么（1）教学测量的目的在于考核教学成效，也就是考察教学目标的完成情况。
因此，教学测量的目标应以教学目标为依据，测量目标应与教学目标一致，而不能偏离教学目标（2）教学测量的对象是学生内在的能力与品德等的形成状况，它不可能像物理测量那样直接进行，只能借助于一定的手段与方式间接进行。
（3）教学成效是通过量化的学绩进行考察的。
也就是说，教学成效是以学生的学习成绩为直接考察依据的，而学绩是以一定的数量来表示的，因此命题的合理性与评分的客观性是有效教学测量的一个重要影响因素教学评价（instructional evaluation）就是依据教学目标，对学绩测验所得测量结果进行分析及解释。
它主要包含以下两个方面的工作。
（1）教学评价必须对学绩测验数据所表明的教学成效作出确切的诊断。
（2）教学评价必须对教学的成败原因进行分析，并对今后教学工作的改进方面作出明确的规定。
评价（估）的功能：为家长提供信息，为选拔提供信息，为学生提供信息，为教师提供信息，为学校（间）提供信息教学目标，有时也称为行为目标，是指对学生在一段时间教学后应该掌握的技能与概念的陈述。
信度信度指的是测量结果的稳定性程度，信度是衡量一个量表质量高低的重要指标。
信度不高的量表是不能使用的。
3.常见的信度种类（1）重测信度（2）复本信度（3）分半信度（4）同质信度(内部一致性信度）（5）评分者信度影响信度的因素♦被试♦主试者♦施测情境♦测量工具信度是指考试的可靠性，即考试结果的可信程度。
信度高的试题很少受到外部因素的影响，对任何学生的多次测定都会产生比较稳定的、前后一致的结果。
提高试卷信度的因素大致可包括以下几种情况：（1）使用ABC卷随机抽取试题。
量表的信度与效度分析计算ppt
解： m1= m2 =100, 霍斯提信度
m = 100-8 = 92
= 2m/(m1 + m2)=2(92)/(100+100)=0.92 πo = 0.92, πe = (0.30)2+(0.45)2+(0.25)2=0.355 史考特信度π = (πo - πe)/(1 - πe)
•
所测量的是不是研究者所想要的
• 在多大程度上给出了他/她所想要的
例如，研究者希望测量电视广告的传播效果
目的：了解广告能否引起目标消费群的购买欲望
消费者的购物决策是否与观看的电视广告相关
如果：最终测得的不是广告对消费者购物决策的影响 而主要是消费者对广告艺术感染力的评价
结论：所用量表是无效的或是效度很低的
再分别计算两部分的总得分 前提假设：两半题项得分方差大致相等
否则可能会低估信度系数
-
2、内在一致性分析
方法之二：alpha信度系数法
克朗巴哈提出用α系数来测量累加量表的信度
α= K (1 - Σσi2/σT2)/(K-1)
K
量表中题（项目）的总数
σi2
第i个题（项目）得分的题内方差
Σσi2 K个题项的方差之和
σT2
总得分（所有题项得分之和）的方差
α信度系数是评估量表内-部一致性的比较常用系数
2、内在一致性分析 方法之三：平均相关系数法 缺点：偏重于项目之间的相关
而不是整个量表的信度 项目越多，平均相关系数就可能越高 提高信度的方法之一： 增加量表中的测量项目
因为各个项目的随机误差可能会相互抵消 -
2、内在一致性分析 小结： • 信度的高低既依赖于项目的内在一致性 • 也依赖于量表的长度 因此： • 一方面尽量设计内在相关性更高的项目 • 另一方面也可以考虑适当增加项目的数量
信度和效度分析范文
信度和效度分析范文信度分析：信度是指测量工具在不同时间、不同测量者或不同测量内容下的稳定性和一致性。
如果测量工具具有高信度，那么它将能够产生相似或一致的结果。
以下是几种常见的信度分析方法：1.重测信度方法：重测信度方法是通过对同一组被试者进行两次以上的测量来评估测量工具的信度。
可以使用相关系数(如皮尔森相关系数、斯皮尔曼相关系数)来计算两次测试结果之间的相关性。
如果相关系数接近于1，则表明测量工具具有较高的重测信度。
2.分裂半信度方法：分裂半信度方法通过将测量工具分为两部分或多部分，然后计算这些部分得分之间的相关性来评估信度。
常见的方法包括将问卷的奇数题目和偶数题目分开计分，然后计算这两个得分之间的相关系数。
如果相关系数接近于1，则说明测量工具具有较高的分裂半信度。
3.内部一致性信度方法：内部一致性信度方法通过统计测量工具各个项目之间的相似性来评估信度。
最常见的方法是计算Cronbach's Alpha系数。
Cronbach's Alpha 系数越接近1，说明测量工具的内部一致性越高。
效度分析：效度是指测量工具能否准确地度量所要研究的概念或变量。
以下是几种常见的效度分析方法：1.内容效度：内容效度评估测量工具中各个项目是否能够充分覆盖研究的内容领域。
一般通过专家评审的方式来进行评估，专家将判断每个项目是否与所要研究的概念相关。
通常采用一致性指数来衡量内容效度，如简单一致性指数。
2.结构效度：结构效度评估测量工具所测量的概念结构的一致性。
可以使用因子分析或验证性因子分析来进行评估。
如果因子载荷值较高且具有合理的因子结构，那么测量工具就具有较高的结构效度。
3.判据效度：判据效度评估测量工具与其他已经被接受为有效的判据测量工具之间的相关性。
例如，对于一个测试学生的数学能力的测量工具，可以与学生成绩进行相关性分析。
如果相关系数较高，则说明测量工具具有较高的判据效度。
综上所述，信度和效度分析是量化研究中评估测量工具的关键步骤。
信度效度难度区分度分析
信度效度难度区分度分析在教育测量和评估领域，信度、效度、难度和区分度是四个非常重要的概念。
它们对于衡量测试的质量、评估学生的学习成果以及改进教学方法都具有至关重要的意义。
接下来，让我们逐一深入探讨这四个概念。
信度，简单来说，就是指测试结果的稳定性和可靠性。
如果我们对同一批学生在相同的条件下进行多次相同的测试，得到的结果应该是相近的。
就好比用同一把尺子去测量一个物体的长度，每次测量的结果都应该差不多。
信度主要包括重测信度、复本信度和内部一致性信度等。
重测信度是在不同时间对同一批被试进行重复测量。
比如，今天对一群学生进行了一次数学测验，一周后再用相同的测验对他们进行测试，如果两次测试的成绩相近，说明这个测验的重测信度较好。
然而，重测可能会受到记忆、练习等因素的影响。
复本信度则是使用两个平行的测验（即内容、形式、难度等方面都相似）对同一批被试进行测量。
如果两个测验的结果一致性高，就表明复本信度良好。
但要编制两个高质量的平行测验并非易事。
内部一致性信度通常通过计算测验内部各个项目之间的相关程度来衡量。
例如，一份试卷中的各个题目，如果它们在测量同一个知识点或能力方面表现出较高的一致性，那么这份试卷的内部一致性信度就比较高。
常用的计算方法有克朗巴赫α系数等。
效度是指测试能够准确测量出所要测量的东西的程度。
好比射箭要射中靶心，测验也要准确测量到我们期望测量的内容。
效度主要包括内容效度、结构效度和效标关联效度。
内容效度关注的是测验内容是否涵盖了所要考查的知识和技能范围。
比如，一场语文考试如果能够全面考查学生的字词、语法、阅读理解和写作能力，那么它在内容效度方面就表现较好。
为了确保内容效度，出题者需要对教学大纲和课程目标有清晰的理解。
结构效度考察的是测验是否能够反映出所假设的理论结构或心理特质。
比如，一个智力测验是否真正测量了智力的各个方面，而不仅仅是某些表面的表现。
这需要通过复杂的统计分析和理论研究来验证。
效标关联效度则是将测验结果与一个外在的标准进行比较。
教育评价中的信度与效度分析
教育评价中的信度与效度分析教育评价对于学生的学习和发展起着至关重要的作用。
在评价学生的综合素养和学科能力时，需要对教育评价中的信度和效度进行分析。
一、信度分析教育评价的信度是指其结果在可重复性的测试过程中的一致性程度。
简单来说，就是如何判断结果的可靠性和准确性。
在教育测评上，信度是很重要的指标，它直接影响到评价结果的可信度。
因此，教育评价中的信度分析是必不可少的一步。
1.维持测试条件的一致性对于同一测试，评估者、测验的难度、时间分配、测试的环境等因素都会影响测试的结果，所以需要尽可能保持稳定的测试条件。
例如，对于一项语言测试，在时限、环境、评分标准等方面，需要保持一致性，这可以增加测试的信度。
2.减少误差误差可能产生于测验对象的变化以及评估者或者测验本身的差错。
在评价中，我们希望避免这样的误差，因此需要考虑多元素测试的策略。
在这样的框架下，误差可能会分两次抵消，从而可以获得更准确的结果。
3.进行信度检测为了保证测试结果的可靠性，评价者需要对测试的信度进行检测。
常用的方法有测试重测法、内部互表法和平行测试法等。
如果测试结果可重复性好，则说明测试具有较高的信度。
二、效度分析教育评价的效度是指评估结果与被测评对象真实水平的相关程度。
效度分析的目的在于确认评估内容是否涵盖了今后的学习以及职业生涯中所需要的知识和技能。
1.内容效度内容效度是指测验内容与测量目标的相关程度。
学生的学习和待测能力需要符合被评价内容的范畴，这样才可以评价出考生的真实水平。
2.结构效度结构效度是指测验结构与测量目标的相关程度。
例如，在某种语言测验中，语法和词汇选择是非常重要的考察内容，因此需要对考生的词汇和语法能力进行精确的测评，确保最终结果的准确性。
3.预测效度预测效度是指通过测验结果预测学生未来能力表现的能力。
学生未来的表现不仅受到以前学习的影响，还受到个人意愿和环境等多种因素的影响。
因此，预测效度的测量和分析需要全面考虑各种因素的影响。
量表的信度和效度分析计算PPT讲稿
价性。
解： m1= m2 =100, 霍斯提信度
m = 100-8 = 92
= 2m/(m1 + m2)=2(92)/(100+100)=0.92 πo = 0.92, πe = (0.30)2+(0.45)2+(0.25)2=0.355 史考特信度π = (πo - πe)/(1 - πe)
量表的信度和效度分析计算课 件
一、信度（reliability）定义
若重复进行测量，产生相同结果的准确程度 测量的可靠性、稳定性和预测性 测量的精确度
• 反复测量结果的稳定性或一致性可能很高 • 但却可能是不准确的
用零点没有调整在中心的秤来测量重量 采用有明显导向性的问答题组成的量表测量态度
二、效度（validity）定义
• 再分别计算两部分的总得分
•前提假设：两半题项得分方差大致相
等
•
否则可能会低估信度系数
2、内在一致性分析
方法之二：alpha信度系数法
克朗巴哈提出用α系数来测量累加量表的信度
α= K (1 - Σσi2/σT2)/(K-1)
K
量表中题（项目）的总数
σi2
第i个题（项目）得分的题内方差Βιβλιοθήκη Σσi2 K个题项的方差之和
B 当两个评分者（或编码员）判断同一现象时， 评价结果是否一致？
方法：计算两个评分者评分之间的相关；或计算两个 编码员编码结果一致的比例，用于评价信度
3、等价性分析
• 前一种应用A比较少见（构造等价的量表
非常困难）
• 后一种应用B比较常见，也称为
评分者内在信度
(inter-rater reliability)
（等于每个类别出现的相对频率的平方和）
量表的信度与效度分析报告
1.项目分析与信度估计
Item Analysis and Reliability Estimation
2
心理测验的量化分析
预试分析(pre-test)
– 目的在确认量表题目的堪用程度(适切性评估) – 最重要的工作为项目分析，并进行试探性的信
度分析，以作为题目改善的依据
鑑別指數(適用於成就測驗)
運用各題通過人數 1. 將全體樣本依某一總分區分極端的 27-33%
比率來檢驗項目的 受試者編入 k 變項
好壞
2. 計算各組每題通過人數百分比
3. 將兩組的兩個百分比數字相減得到鑑別係 數D
4. D 係數越高越好
14
信度分析的步骤
步骤一:选取统计分析 中的量尺法中的信度 分析 步骤二:选取所预分析 的变项移至清单中。 选择所需的信度估计 模式 步骤三:进入统计量对 话框，选择适当的统 计量。
Q4
.5066 .3812 .3532 .8128
Q5
.4329 .4183 .3476 .4871 .9013
Q7
.5914 .4787 .5274 .5268 .4769 .9397
Correlation Matrix
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q7
Q1
1.0000
Q2
.5740 1.0000
Q3
.5307 .4767 1.0000
70.2 .56 .57
129.6 .60 .62
55.6 .46 .51
3.0 .13 .08
16.3 .30 .28
65.2 .50 .50
137.5 .64 .69
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数学教学质量评估量表信度和效度分析
摘要：数学教学质量评估是教学管理的重要手段。
根据高职院校特征，设计了数学教学评估量表，通过测试发现该量表具有较好的信度和效度，适合于对高职院校数学教学课堂质量评估。
关键词：教学评估；数学；信度；效度
数学教学质量评估是指依照一定的标准对数学教师教学质量进
行观察，并做出价值判断的过程。
教学质量评估的结果将是被评价者提高自己各项技能和相关部门决策的重要依据。
目前各个大专院校都将教学质量评估作为教学管理的一项重要内容。
一、研究方法
根据国内外研究者对教学质量评估的研究资料，提炼出符合高职院校的数学教学质量评估量表，并在本校各个专业367人进行测试，其中男生191人，女生176人。
数学质量评估量表为选择题，当场测试并收卷，回收的数据用spss软件进行统计和处理。
二、因素分析
因素分析是处理多变量数据的一种统计方法，它可以揭示多变量之间的关系，因素分析的目的是通过寻找或者确定几个较少的假设“因子”来反映多个观察变量中蕴含的大部分信息，从而浓缩或化简观察数据。
浓缩后的因子代表了数据间的基本结构，通过得到的因子估计值使研究者更方便地掌握数据的本质特质以及因子和观
察变量之间的关系。
统计可以看出特征值大于1的因子共有5个，
累计贡献率为62.783%。
因此可以抽取5个因素。
5个因素中，变量的最高负荷值为0.835，最低的最高负荷值为0.307。
第一个因素包括4个变量：上课熟练、准备充分、按时上下课、有责任心，称为教学态度；第二个因素包括4个变量：讲述准确、重难点突出、进度适宜、针对性强，称为教学内容；第三个因素包括3个变量：善于启发、方法恰当、深入浅出，称为教学方法；第四个因素包括3个变量：板书整洁、逻辑思路清晰、语言精炼，称为教学能力；第五个因素包括2个变量：效果明显、学生兴趣浓厚，称为教学效果。
三、信度检验
使用量表来度量人们的意见和看法时，为了判断得到的结果是否准确、可靠、是否有适用性，这需要对评价量表进行信度和效度检验。
信度（reliability）即可靠性，是指采用同一种方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，也就是该量表能否稳定地测量所测事物或者变量。
信度指标多以相关系数表示，用信度系数来表示信度的大小。
信度系数越大，表明测量的可信程度越大。
究竟信度系数要多少才算有高的信度。
一般认为其值为0.60～0.65为最好；0.65～0.70是最小可接受值；0.70～0.80表示相当好；0.80～0.90表示非常好。
由此，一份信度系数好的量表或问卷，最好在0.80以上。
若分量表的内部一致性系数在0.60以下或者总量表的信度系数在0.80以下，应考虑重新修订量表或增
删题项。
采用的信度检验方法是折半信度法和克朗巴赫alpha系数法。
问卷所有变量的系数及在各个因素上的内部一致性系数和折半系数如表1所示，表中的两列分别是克朗巴赫alpha系数（cronbach’s alpha）和折半信度（split-half coefficient）。
可以看出，总量表的信度与另外五个因素的信度都比较高，总体来说，问卷具有较好的信度。
四、效度检验
效度也称为有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。
效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。
效度分析有多种方法，其测量结果反映效度的不同方面。
常用于调查问卷效度分析的方法主要是结构效度。
结构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。
结构效度分析所采用的方法是因子分析。
结构效度所关心的问题是“量表为什么有效”这一理论问题以及考虑从这一理论问题中能得出什么推论。
建构效度包括同质效度、异质效度和语意逻辑效度。
有的学者认为，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的结构效度。
因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。
通过因子分析可以考查问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。
根据因素分析理论，各个因子之间应该有中等程度的相关，如果相关太高，则说明因子之间
有重合，有些因子可能并不需要；如果因子之间相关太低，则说明有的因子可能测的是与所想要测量的完全不同的内容。
各因子与总分的相关应高于相互之间的相关，以保证各因子既有不同，但同时又能测的是同一心理特征。
从表2中可以看出，各因子之间相关均比较适合，各因子构成一个有机整体。
各因子之间的相关在
0.198~0.337之间，各因子与总分的相关在0.457~0.765之间，说明各因子既有一定的独立性，又反映出相应的归属性，问卷具有良好的结构效度。
本研究由357名学生的测试，通过因素分析得到了数学教学评估量表，共分5个因素，它们分别教学态度、教学内容、教学方法、教学能力和教学效果。
通过对该量表进行信度和效度分析，总量表的信度与另外五个因素的信度都比较高。
并且量表的各因子既有一定的独立性，又反映出相应的归属性，问卷具有良好的结构效度，可以用于对数学教学质量进行评估。
参考文献：
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[2]黄贵，上官军胜.发展性数学课堂教学评估的策略、方式及保障[j].通化师范学院学报，2009，（4）.
[3]沙基昌.生师比评价的一个数学模型及其在教学评估中的应用[j].高等教育研究学报，2008，（1）.
[4]韩欲青.教学质量评价的模糊数学模型及应用研究[j].淮北职业技术学院学报，2010，（5）.。