Klasična teorija testiranja

Test je a znanstveni instrument V kolikor meri, kaj namerava, to je veljavno, in dobro meri, to je potrebno ali zanesljivo. Če najdemo instrument, ki mu ne moremo zaupati ukrepom, ki jih izvajajo, saj se od enkrat razlikujejo od drugega, ko izmerimo isti predmet, potem bomo rekli, da ni zanesljiv. Instrument za merjenje pravilno Nekaj, mora biti natančno, ker če ne, izmerite, kakšen ukrep, ga bo slabo izmeril. Zato je potrebno nujno, vendar ne zadostno stanje. Poleg tega mora biti veljavno, to je, kakšni ukrepi natančno bodo izmeriti, in nič drugega.

Zanesljivost:

Absolutna in relativna zanesljivost: problem zanesljivosti testa lahko obravnavamo na dva različna načina, čeprav v naključnem ozadju.

Zanesljivost kot netočnost njegovih ukrepov: Ko se subjekt odzove na test, dobi empirično oceno, na katero vpliva napaka. Če ni pomote, bi subjekt dobil svojo resnično oceno. Test je netočen, ker se empirični rezultat ne ujema z avtentičnim resničnim rezultatom. Ta razlika med obema rezultati je vzorčna napaka, napaka merjenja. On Tipična napaka merjenja biti Tipično odstopanje napak pri merjenju. On Tipična napaka merjenja Označuje absolutno natančnost testa, saj omogoča oceno razlike med pridobljenim ukrepom in tistim, ki bi ga dobili, če ne bi bilo napake.

Zanesljivost kot stabilnost ukrepov: test bo bolj zanesljiv, bolj konstantni ali stabilni rezultati, ki jih zagotavljajo ob ponovitvi. Bolj kot so stabilni rezultati dvakrat, večja je korelacija med njimi. Ta korelacija se imenuje koeficient zanesljivosti. To nas izraža, ne količina napak, ampak tudi skladnost samega testa in dokaz informacij, ki jih ponuja. On koeficient zanesljivosti izraža relativno zanesljivost testa.

Koeficient zanesljivosti in indeks zanesljivosti: - Koeficient zanesljivosti testa je povezava samega testa, dobljen na primer v dveh vzporednih oblikah: rxx. - Indeks natančnosti To je povezava med empiričnimi rezultati testa in njegovimi resničnimi rezultati: RXV indeks natančnosti bo vedno večji od koeficienta zanesljivosti, da ugotovimo, da je koeficient zanesljivosti izpostavljenih teh treh klasičnih metodah:

• Iskanje korelacije med testom in njegovo ponovitvijo: metoda ponovitve ali metoda ponovnega testiranja: dvakrat je sestavljen iz uporabe istega testa v isti skupini in se izračuna korelacija med dvema serijama rezultatov. Ta korelacija je koeficient zanesljivosti. Ta metoda ponavadi daje večji koeficient zanesljivosti od tiste, ki jo dobijo drugi postopki, in jo lahko onesnažijo moteči dejavniki.
• Poiščite korelacijo med dvema vzporednima oblikama testa: metoda vzporednih oblik: Pripravljeni sta dve vzporedni obliki istega testa, torej dve enakovredni obliki, ki dajeta iste informacije, in veljata za isto skupino subjektov. Povezava med obema oblikama je koeficient zanesljivosti. S to metodo se istega testa ne ponovi, moteči viri zanesljivosti ponovnega testa se izognejo.
• Poiščite korelacijo med dvema vzporednima polovicama preskusa: metoda obeh polovic: test je razdeljen na dve enakovredni polovici in najdemo korelacijo med njima. To je prednostna metoda, saj je preprosta in se izogne ​​omejitvam prejšnjih postopkov. Lahko izberete nenavadne elemente testa, da predstavljate polovico, in celo elemente, ki jih predstavljajo drugi.

Koeficient zanesljivosti in korelacija med vzporednimi testi

On koeficient zanesljivosti testa kaže na delež, da je resnična varianca empirične variance: Graf33 Koeficient zanesljivosti testa se giblje med 0 in 1 . Na primer: Če je korelacija med dvema vzporednima testoma rxx´ = 0'80, to pomeni, da je 80% variance testa posledica pristne ukrepe, preostali test je posledica napake. On Indeks zanesljivosti testa je povezava med njegovimi empiričnimi ocenami in zanesljivostjo indeksa resničnih rezultatov = indeks zanesljivosti je enak kvadratnemu korenu koeficienta zanesljivosti

Ko sta bili oblikovani dve vzporedni obliki testa, postopek analize odstopanja za preverjanje homogenosti odstopanj in razlika med ukrepi. Če so odstopanja homogene, razlika med nogavicami ni pomembna in obe obliki sta zgrajeni z enakim številom elementov iste vrste in psihološke vsebine, je mogoče potrditi, da so vzporedne. Če ne, jih morate reformirati, dokler niso. Odsotnost zanesljivosti je identificirana z vrednostjo rxx´ = 0 4.- Tipična napaka merjenja: razlika med empiričnim in resničnim rezultatom je naključna napaka, imenovana napaka merjenja. Tipično odstopanje napak pri merjenju se imenuje tipična napaka pri merilu. On Tipična napaka merjenja Omogoča ocene o absolutni zanesljivosti testa, to je ocena, koliko meritev vpliva na oceno.

Zanesljivost in dolžina: Dolžina preskusa se nanaša na število njegovih elementov. Ta dolžina je odvisna od vaše zanesljivosti. Če je test sestavljen iz treh elementov, lahko subjekt pridobi oceno 1 in drugega ali v vzporedni obliki, oceno

Od ene do druge priložnosti je rezultat spreminjal točko; Točka nad tremi je različica 33%, kar je velika sprememba. Če preiskovanci dobijo priložnostne variacije te vrste, bo korelacija samega testa ali povezave obeh vzporednih oblik testa zelo zmanjšana in ne moreta biti visoka. Če je test veliko daljši, če ima na primer 100 elementov, lahko subjekt ob eni priložnosti dobi 70 točk in 67 v vzporedni obliki. Ponovno ima raznoliko 3 točke; Gre za razmeroma majhno odstopanje glede na skupni test, zlasti 3%. Te majhne priložnostne spremembe te razsežnosti, ki se pojavljajo pri osebah oseb, ko prehajajo na način vzporednega, so razmeroma nepomembne in se ne bodo zmanjšale toliko kot pred korelacijo med obema.

Koeficient zanesljivosti bo veliko večji kot v prejšnjem primeru. Spearman-rjava enačba izraža razmerje med zanesljivostjo in dolžino. Natančnost testa je nična, kadar je dolžina 0, in se poveča, ko se dolžina poveča. Čeprav je povečanje razmeroma nižje, saj je dolžina položena večja. To pomeni, da natančnost na začetku veliko raste in relativno manj po. Ko se dolžina nagiba k neskončnosti, se koeficient zanesljivosti ponavadi

S povečanjem dolžine preskusa se njegova natančnost poveča, ker se resnična odstopanje poveča z višjo hitrostjo kot odstopanje napak. To pomeni, da se natančnost preskusa povečuje, ker se delež odstopanja zaradi napake zmanjšuje. Formula Rulona, ​​pa tudi formula Flanagan in Guttman, sta še posebej uporabna, kadar se koeficient zanesljivosti izračuna z obema polovicama. To so formule, ki se uporabljajo za izračun koeficienta zanesljivosti.

Zanesljivost in doslednost: koeficient zanesljivosti je mogoče najti tudi na drug način, to je tako imenovano koeficient alfa tudi Koeficient splošnosti ali reprezentativnosti (Cronbach). Ta alfa koeficient kaže na natančnost, s katero nekateri predmeti merijo vidik osebnosti ali vedenja. Lahko ga razlagamo kot: ocena povprečne korelacije vseh možnih postavk v določenem vidiku. Ukrep natančnosti testa, ki temelji na njegovi skladnosti ali notranji skladnosti (medsebojna povezava med njegovimi elementi; v kolikšni meri elementi testa merijo vse enako) in njeno dolžino. Pokaže reprezentativnost testa, to je znesek, v kateri je vzorec predmetov, ki ga sestavljajo. On koeficient alfa v glavnem odraža dva osnovna koncepta v natančnosti testa: 1. Medsebojno povezanost med njegovimi elementi: v kolikšni meri vsi dobro merijo.

Dolžina testa: s povečanjem števila primerov vzorca in če se sistematične napake odpravijo. Če so predmeti testa dihotomika (da ali ne, 1 ali 0, dogovor ali nesoglasje itd.), Je poenostavljena enačba koeficienta alfa, kar povzroči enačbe Kuder-Richardson (KR20 in KR21). Glede na določeno število postavk bo test še toliko bolj zanesljiv, bolj homogeni. Koeficient alfa označuje zanesljivost takoj, ko predstavlja homogenost in skladnost ali notranjo skladnost elementov testa.

Standardi in merila zanesljivosti

V skladu z modelom vzorčnega prostora za element je cilj preskusa oceniti ukrep, ki bi ga dobili, če bi bili uporabljeni vsi elementi vzorčnega prostora. Ta ukrep bi bil resnični rezultat, na katerega se resnični ukrepi približujejo bolj ali manj. Glede na stopnjo, do katere je vzorec predmetov povezan z resničnimi rezultati, je test bolj ali manj zanesljiv. V tem modelu je korelacijska matrika med vsemi predmeti vzorčnega prostora osrednja.Ta vzorčni model bolj neposredno vztraja pri notranji doslednosti in kolikor ga doseže, posredno zagotavlja stabilnost.

Linearni model vzporednih testov bolj vztraja pri stabilnosti rezultatov in kolikor doseže stabilnost, posredno daje prednost notranji doslednosti. Če uporabimo test za vzpostavitev posameznih diagnoz in napovedi, mora biti koeficient zanesljivosti 0,90 navzgor. V kolektivnih napovedih in klasifikacijah povpraševanje ni tako.

Včasih je v določenih vrstah testov, kot je osebnost, težko doseči koeficiente več kot 0'70. Če se uporabljajo vzporedne oblike ali vzporedne polovice, so po bolj ali manj velikem intervalu lahko priložnostne napake številčnejše od tistih, ki vplivajo na alfa koeficient. To je zato, ker zmanjšuje korelacijo ne le naključne napake, ki so bistvene za test, in ob eni priložnosti, ki so tiste, ki upoštevajo alfa koeficient, ampak tudi vplivajo na vse napake, ki lahko izhajajo iz obeh različnih situacij, ki se lahko razlikuje v številnih podrobnostih. Zato je koeficient alfa običajno večji od drugih koeficientov.

Z izjemo koeficienta, ki ga najdemo s ponavljanjem istega testa, saj obstaja večja verjetnost, da se naključne napake prve aplikacije ponovijo v drugem, namesto da bi zmanjšali korelacijo med njima, pa ga povečajo. Zagotoviti je treba, da je druga aplikacija popolnoma neodvisna od prve. Če to dosežemo, bo to najlažja in najbolj ekonomična in priporočljiva metoda, ko poskušamo ceniti stabilnost rezultatov, zlasti za daljša obdobja in s kompleksnimi testi. > Naprej: Veljavnost testov

Ta članek je zgolj informativen, v psihologiji-online nimamo moči za diagnozo ali priporočiti zdravljenje. Vabimo vas, da greste k psihologu, da zdravite vaš primer.

Če želite prebrati več člankov, podobnih Klasična teorija testiranja, Priporočamo, da vnesete našo kategorijo eksperimentalne psihologije.