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信度的估计方法
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
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，
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。