Phạm vi và yêu cầu tiên quyết
Chủ đề GRE Tâm lý học 10 (MM.1). Sử dụng bài học tổng quan đo lường VI khi diễn giải bằng chứng nghiên cứu. Các bài tập thực hành dưới đây là nguyên bản, không phải câu hỏi chính thức của ETS.
Khái niệm và phương pháp
sai số đo lường: Độ phân tán dự kiến của các điểm quan sát quanh điểm thực, SD×sqrt(1−r). độ tin cậy của cấu trúc: Bằng chứng hội tụ và phân biệt cho thấy điểm số phản ánh đặc tính mong muốn.
Độ tin cậy là sự nhất quán, và loại của nó được đặt tên theo thiết kế tạo ra nó: cùng một bài kiểm tra hai lần cho độ tin cậy kiểm tra-trả lại; hai dạng tương đồng cho độ tin cậy dạng thay thế; sự nhất quán trong một phiên (cắt đôi, alpha Cronbach) là độ tin cậy nội bộ; sự đồng thuận giữa người chấm là độ tin cậy giữa người chấm. Công thức Spearman-Brown r_full=2r/(1+r) tái tỷ lệ hệ số tương quan nửa bài kiểm tra sang chiều dài toàn bài: r=.80 trở thành khoảng .89.
Độ tin cậy là bằng chứng cho diễn giải được đề xuất, chứ không phải của bản thân bài kiểm tra: độ tin cậy nội dung hỏi xem các mục có bao phủ lĩnh vực không; độ tin cậy tiêu chuẩn liên kết điểm số với một kết quả, đồng thời hoặc dự báo; độ tin cậy cấu trúc tập hợp bằng chứng hội tụ và phân biệt cho thấy điểm số theo dõi đặc tính mong muốn. Độ tin cậy giới hạn độ tin cậy nhưng không bao giờ thiết lập nó: một thang đo nhất quán có thể đo lường một thứ gì đó khác một cách hệ thống.
Điểm chuẩn hóa biểu diễn lại điểm thô dựa trên nhóm chuẩn: z=(X−mean)/SD, T=50+10z, và Chỉ số IQ lệch Wechsler=100+15z. Một z là +2 cho IQ 130 và khoảng percentile thứ 98. Sai số đo lường SEM=SD×sqrt(1−r) chuyển đổi độ tin cậy thành dải điểm: SD=15 với r=.91 cho SEM=15×sqrt(.09)=4.5.
Phân tích mục kiểm tra từng mục: độ khó p là tỷ lệ trả lời đúng, và độ phân biệt là tương quan mục-tổng. Các mục mà hầu hết mọi người hoặc không ai trả lời đúng đều chứa ít thông tin; độ phân biệt âm cảnh báo một mục có thể bị sai đáp án hoặc gây hiểu lầm.
Chọn hệ số độ tin cậy dựa trên nguồn biến động đang được nghiên cứu. Sai số đo lường liên quan đến sự bất định của phép đo dưới mô hình; nó không phải là sai số chuẩn của trung bình mẫu. Ước lượng Spearman–Brown giả định các nửa đủ tương đồng; một công thức không thể sửa chữa nội dung mục không liên quan. Điểm chuẩn hóa mô tả vị trí tương đối và không cho thấy bài kiểm tra đo lường cấu trúc mong muốn một cách công bằng qua các nhóm.
Ví dụ giải thích chi tiết
Hai bài kiểm tra từ vựng tương tự được tiến hành cách nhau một tuần với r=.90 cho thấy độ tin cậy dạng thay thế, không phải kiểm tra - kiểm tra lại, vì hình thức đã thay đổi. Với SD=15 và độ tin cậy .91, SEM=4.5 điểm. Một z bằng +2 tương ứng với IQ 130. Hệ số tương quan half-split của .80 được hiệu chỉnh thành 2×.80/1.80≈.89 ở độ dài đầy đủ.
Một thang đo giả tưởng có trung bình 50 điểm, SD 10 điểm và độ tin cậy .84. Một điểm số là 65. Tính z và SEM, trình bày các công thức.
z=(X−mean)/SD; z=(65 điểm −50 điểm)/(10 điểm)=1.5, không thứ nguyên. SEM=SD√(1−r); SEM=(10 điểm)√(1−.84)=4 điểm. SEM là thước đo bất định dựa trên mô hình, không phải bằng chứng về tính hợp lệ. T=50+10z; T=50+10(1.5)=65 trên thang T.
Chuyển giao độc lập
Hai người chấm nhiều lần không đồng ý chênh lệch năm điểm nhưng xếp hạng bài thi giống hệt nhau. Liệu hệ số tương quan cao có thiết lập sự đồng thuận không? Gợi ý một bước kiểm tra.
Thử tự mình, sau đó sử dụng tài liệu kỹ năng đối chiếu.
Đánh giá và giới hạn nguồn
Tránh lỗi này: Gọi hệ số tương quan giữa hai hình thức khác nhau là độ tin cậy kiểm tra - kiểm tra lại, hay trích dẫn độ tin cậy cao như thể đó là bằng chứng về tính hợp lệ.