首先声明仅仅是个人理解而已,看到了论坛上把多年前的题目挖出来,好多人也在讨论,我就结合自己看书的理解来阐述下个人观点,如下:
首先看一下定义,从戴海琦的书来看,信度Rxx=St2/Sx2,其中Rxx代表测量的信度St代表真分数的变异,Sx代表总变异数。这是信度的定义。后面的关于信度的估计,所用的计算均为估计Rxx,也就是信度。
效度定义:效度=Sv2/Sx2=Rxy2,其中Rxy代表测量的效度系数,Sv2代表有效变异数,Sx2代表总变异数,所以这样来看效度是效度系数的平方,也就是Rxy2,而后面效度的估计,其实估计的是效度系数,不论哪种效度估计的方法,计算的均为Rxy,也就是效度系数,并不是真正意义上的效度。
效度和信度的平方所表示的也就是我们普遍意义上的决定系数,至于怎么解释,我就不啰嗦了,大家应该都知道。
好,下面来看一下具体的题目,借用下,在习题板讨论的题目:http://bbs.freekaoyan.com/thread-588070-1-1.html
1、如果某测验的效度为0.70,则在测验中无法作出的正确预测的比例是()
A 0.30 B 0.51 C 0.49 D 0.70
2,如果某测验的信度系数为0.8,那么该测验中测量误差(笔版曾经说这里要改成“随机误差”,我赞同!这里姑且不细究!就当它是随机误差)造成的变异占总变异的()
A 80% B 20% C 64% D 36%
3,如果某测验的信度系数为0.8,那么该测验中真分数造成的变异占()
A 80% B 20% C 64% D 36%