多特质——多方法检验是一种对检验的聚合效度和区分效度进行的检验方法,请回答下列问题: (1)请检验如何用多特质一多方法检验效度和区分度。 (2)除多特质一多方法外,还有哪些方法可以评估测验的构想效度?请至少列出5种并简要说明。 (3)为什么构想效度的检验不

admin2021-12-31  43

问题 多特质——多方法检验是一种对检验的聚合效度和区分效度进行的检验方法,请回答下列问题:
(1)请检验如何用多特质一多方法检验效度和区分度。
(2)除多特质一多方法外,还有哪些方法可以评估测验的构想效度?请至少列出5种并简要说明。
(3)为什么构想效度的检验不能依赖单一指标。

选项

答案(1)坎贝尔和菲斯克提出多特质——多方法矩阵法,是一种适合对聚合效度和区分效度进行检验的方法。这种方法是采用多种方法(指内容和形式不同的测验)测量表多种特质,并计算出不同测验结果之间的相关,生成相关系数矩阵。测量同一特质的不同方法(不同形式的测验)之间的相关系数,被视为聚合效度的指标;测量不同特质的同一种方法(同一种测验形式)间的相关系数,则被视为区分效度,一个构想效度较好的测验,应该同时具备较好的聚合效度和区分效度。 (2)构想效度的评估方法: ①内部一致性。同质测验的各个项目分数之间、项目分数与总分之间都有正相关,这说明项目所测量的心理特质是一致的。计算同质性的方法有分半法、K-R20公式、克龙巴赫α系数及分测验与总测验相关法。 ②与同类测验的相关。一个新测验与类似的旧测验之间的相关,有时可以用来证明新测验与其他类似测验大体测量相同的领域。这些旧测验一般是公认的、具有较高构想效度的权威测验。 ③因素分析。因素分析将为数众多的观测变量缩减为少数不可观测的潜变量(又称因素,或共同因素、公共因素、公因子等),用最少的因素概括和解释大量的观测数据,从而达到简化观测数据、建立起简单结构的目的。因素分析所发现的因素是高度概括的,用它们能够描述观测变量中的大部分信息,而且使观测数据更容易解释。 ④结构方程模型。结构方程模型是一种验证性的统计技术,可帮助研究检验已建立的理论假设,分析多个变量间复杂的因果关系。结构方程模型由验证性因素分析模型和因果结构模型两部分组成,可进行观测变量和潜变量的因果关系检验,以及验证性因素分析等统计分析。结构方程模型在构想效度上可以考虑构想之间典型的相关系数,检验假定的因果关系模型,而不是计算孤立的测量变量之间的因果关系。 ⑤认知心理学的方法。认知心理学认为应该把构想效度的估计看成一种实验,即把每一试题看成是一种实验处理,对这些试题经过适当的实验控制或处理后,将所得结果进行分析,才能了解测验的构想效度。 (3)构想是根据理论推导出来的,无法直接去证明,而只能根据理论构想建立假设并用事实验证假设以获得关于这个构想的证据。因此,对于一个构想可提出多方面的假设,并使用多方面的证据去证明它,这就是说,对构想效度的确定不能依赖单一的指标。事实上,构想效度的确定是一个多方面资料长期收集的过程。

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