单维测验合成信度三种区间估计的比较

已有许多研究建议使用合成信度来估计测验信度,并报告其置信区间。有三种方法或途径可以计算单维测验合成信度的置信区间,包括Bootstrap法、Delta法和直接用统计软件(如LISREL)输出的标准误进行计算。本文通过模拟研究进行比较,发现Delta法与Bootstrap法得到的置信区间相当接近,但用LISREL输出的标准误计算的与Bootstrap法得到的结果相差很大。推荐用Delta法估计合成信度的置信区间(使用Mplus容易实现),但不能直接用LISREL输出的标准误来计算。举例说明了如何计算单维测验的合成信度以及用Delta法计算其置信区间。

用Delta法估计多维测验合成信度的置信区间

大量研究表明,一般情况下用合成信度可以较好地估计测验信度。对于合成信度及其置信区间的估计方法,在单维测验的情形已有不少研究。但罕有研究讨论多维测验合成信度的区间估计方法。本文用Delta法推导出计算多维测验合成信度的标准误公式,进而计算置信区间,并用一个例子说明如何编程估计多维测验合成信度及其置信区间。

单维测验合成信度元分析

元分析是根据现有研究对感兴趣的主题得出比较准确和有代表性结论的一种重要方法,在心理、教育、管理、医学等社会科学研究中得到广泛应用。信度是衡量测验质量的重要指标,用合成信度能比较准确的估计测验信度。未见有文献提供合成信度元分析方法。本研究在比较对参数进行元分析的三种模型优劣的基础上,在变化系数模型下推出合成信度元分析点估计及区间估计的方法;以区间覆盖率为衡量指标,模拟研究表明本研究提出的合成信度元分析区间估计的方法得当;举例说明如何对单维测验的合成信度进行元分析。

结构方程模型下多因子非同质测量合成分数的信度估计

在Dillon提出的单因子同质测量合成分数信度估计公式的基础上,本文尝试推导出了一个结构方程模型下多因子非同质测量合成分数的信度估计公式,并进一步对该公式在权重不等、误差相关等条件下的扩展进行了推导和讨论。同时,本文采用一组多元正态的模拟数据,对推导出的信度估计公式进行了检验。结果发现,该公式相对Raykov提出的两因子非同质测量合成分数信度估计方法和α系数法具有较大的优越性。

bootstrap法在合成分数信度区间估计中的应用

在介绍bootstrap法原理的基础上,本文以一个同质测量模式的模拟数据为例,对结构方程模型下使用bootstrap法对合成分数信度的区间估计的应用中进行了演示。

两种估计多维测验合成信度置信区间方法比较

有两种方法可以估计多维测验合成信度的置信区间:Bootstrap法和Delta法。本文用模拟研究比较这两种方法,结果发现,Delta法与Bootstrap法得到结果的差异很小。因为Bootstrap法得到的是实证结果,通常被认为是真值的反映,而Delta法比Bootstrap法简单得多,所以可以用Delta法估计合成信度的置信区间。举例演示如何计算多维测验的合成信度以及用Delta法计算其置信区间。

用Delta法估计误差相关测验合成信度的置信区间：以FAD为例

诸多研究显示用合成信度可以较好地估计测验信度。文献上对合成信度置信区间估计的研究都假设题目测量误差不相关,而在实证研究中,也会遇到误差相关的情况,此时α系数往往高估测验信度,使用合成信度估计测验信度比较准确。本文给出用Delta法计算一般的单维测验合成信度的标准误公式,此公式无论测验误差是否相关都适用,据此可以计算合成信度的置信区间。通过对600名青少年调查发现,中文版FAD分测验"总的功能"的反向题测验误差存在相关,演示了如何估计此分测验的合成信度及其置信区间。

基于结构方程模型的合成信度及其使用问题研究

信度是问卷、量表、测验质量保障的核心要素,基于因素分析理论的合成信度估计方法近年来被讨论,并被统计学者推荐使用。合成信度比常用的信度计算方法α系数更为准确,且可用于多维测验和题目残差间存在相关的测验。通过文献分析及实例演示,分析了合成信度的特点和优点;同时,重点讨论了通过结构方程模型软件计算合成信度应注意的数据类型、数据分布、样本量以及模型收敛和拟合程度等问题,并比较了常用结构方程模型软件对合成信度计算的支持情况。

偏态分布下多维测验合成信度区间估计的比较

用合成信度能比α系数更准确地估计测验的合成信度。本文用模拟研究比较了两种估计多维测验合成信度置信区间的方法,结果发现用Delta法通过近似计算得到的标准误,与Bootstrap法的结果差别很小,而且比Bootstrap法简单得多,因此推荐使用Delta法估计多维测验合成信度的置信区间。

偏态分布下单维测验合成信度三种区间估计的比较

合成信度能比较准确地估计测验信度。本文通过模拟研究,比较偏态分布下三种计算单维测验合成信度的置信区间方法,发现Delta法与Bootstrap法得到的标准误差别不大,但用LISREL输出的标准误与Bootstrap法得到的结果有很大差别。根据比较结果,文章推荐用Delta法估计偏态分布下单维测验合成信度的置信区间。

重权关联因子可信度联想的疾病确诊方法研究

设计利用智能计算机系统协助人类专家求解人畜疾病诊断问题是医学人工智能的研究热点之一。传统诊断系统没有处理临床之间的时序相关性,漏诊率高,实用性低。为改进机器诊疗效率,以山羊为例,分析了疾病临床的关联性,在可信度知识规则表示方法中引入关联因子机制;用低值联想,高值联想,加权联想等算法修下重正关联因子可信度。实验表明:重权关联因子可信度联想显著地改进了推理规则激活率,大大降低了漏诊率。

证据相关对推理结果可信度影响研究

在可信度模型中,其结论不确定性合成公式要求两规则的证据是相互独立的,而在开发专家系统的实际过程中往往会碰到一些证据相关的情况,这就出现了公式不适用的问题.针对该问题,文中首先给出证据间相关性的定义,对证据间相关性进行数量化,然后把定义的相关性度量引入到原公式中,对可信度模型的结论不确定性合成公式进行了改进,之后给出了一个例子进行验证,将改进后的公式与可信度模型的结论不确定性合成公式进行了对比,结果说明了我们的改进是有效的,这样就解决了原公式的不适应问题,使推理的结果变得相对准确,提高了专家系统的应用效果.

测验信度估计:从α系数到内部一致性信度

沿用经典的测验信度定义,简介了信度与α系数的关系以及α系数的局限。为了推荐替代α系数的信度估计方法,深入讨论了与α系数关系密切的同质性信度和内部一致性信度。在很一般的条件下,证明了α系数和同质性信度都不超过内部一致性信度,后者不超过测验信度,说明内部一致性信度比较接近测验信度。总结出一个测验信度分析流程,说明什么情况下α系数还有参考价值;什么情况下α系数不再适用,应当使用内部一致性信度(文献上也常称为合成信度)。提供了计算同质性信度和内部一致性信度的计算程序,一般的应用工作者可以直接套用。

通过Mplus计算几种常用的测验信度

Cronbach’s alpha系数作为信度估计指标存在诸多弊端。为了克服其不足,研究者提出了多种信度估计,而流行的统计软件尚未直接提供这些参数,以致在实践中并未被广泛采用。为了缩小理论和实践的差距,文章通过具体实例给出几种常用的信度估计(合成信度,单个指标信度和ωh)的Mplus程序。

用验证性因子分析估计单维测验的信度

α系数可能会高估或低估单维测验的信度,用验证性因子分析可以更好地估计单维测验的信度。本文介绍并比较了用验证性因子分析估计单维测验信度的4个信度系数:合成信度、最大信度、RΛ系数、RT系数,并通过比较,推荐应用者在不同的情况下,用合适的信度系数估计单维测验的信度。

新世纪20年国内测验信度研究

随着验证性因子分析模型的应用,信度研究进入了崭新的发展阶段。新世纪前20年国内有关测验信度的研究有三条发展主线。一是基于验证性因子模型的信度发展,包括同质性系数、合成信度、最大信度等;二是数据类型的拓展,包括两水平和追踪数据的信度;三是信度用途的拓展,如评分者信度、编码者信度等。对于通常的测验(题目之间的测量误差不相关),如果α系数够高,信度就够高;否则使用合成信度。如果一个统计模型中所有变量的合成信度都很高(超过0.95),使用显变量建模与使用潜变量建模的结果差别不大;否则,使用潜变量建模较好。

不完备信息条件下的并发故障诊断方法

在实际的装备故障诊断过程中,经常存在测试信息不完整的情况,而此时对并发故障进行诊断,则更为困难。针对这种情况,首先,对目前应用于不完备信息条件下的故障诊断方法以及并发故障诊断方法进行了分析。定义了不完备并发故障诊断决策系统对存在缺失的测试信息进行表述。提出了不完备边界粗糙熵对决策系统的不确定性进行度量,给出每条测试属性的重要度,同时给出了不完备信息条件下属性值频率的计算方法。然后,为了对并发故障进行诊断,在DSm T框架下构建了并发故障诊断模型,在此模型下提出一种融合证据特征的区间信度合成规则。最后,通过故障诊断实例,验证了方法的有效性和适用性。

一种基于混合参数和DSmT的证据网络多连通结构推理方法

针对现有的证据网络推理模型无法进行复杂的多连通知识网络结构下的信度推理问题,提出一种基于混合参数和DSm T的证据网络推理方法,将条件信度函数和联合信度函数同时作为多连通证据网络的结点备选参数,并根据多连通网络结构的结点特点进行选择,并提出DSm T的证据网络信度合成方法,不仅可以有效地进行复杂多连通图结构的证据网络信度推理,并可有效解决证据网络的不确定性高冲突信息融合问题。最后通过典型的胸腔诊断问题实例,验证了本文方法的有效性。

用SPSS软件计算单维测验的合成信度

目的:提供更简单的计算单维测验或多维测验每个维度合成信度的方法。方法:用SPSS软件窗口操作计算单维测验或多维测验每个维度的合成信度。结果:与专业的结构方程软件(如LISREL,MPLUS)编写程序相比,用SPSS软件窗口操作能更简单的计算单维测验或多维测验每个维度的合成信度。结论:应用工作者可以用SPSS软件窗口操作计算单维测验或多维测验每个维度的合成信度。

高校教师教学水平评价多元概化理论权重效应分析

探讨高校教师教学水平评价多元概化理论合成信度的权重效应。使用"高校教师教学水平评价问卷",要求534名学生对16名教师进行评价,对收集到的数据作嵌套设计的多元概化理论分析。结果表明:(1)在高校教师教学水平评价中,多元概化理论合成信度估计权重、先验权重和效果权重产生不同效应;(2)结合高校教师教学水平评价,在充分分析三种权重对合成信度影响的基础上,提出了多元概化理论"合成信度三种权重效应分析模式图",能为正确使用多元概化理论权重提供科学参考。