Teoria testelor clasice

Un test este un Instrument științific În măsura în care măsoară ceea ce intenționează, adică este valabil și măsoară bine, adică este necesar sau fiabil. Dacă găsim un instrument în care nu putem avea încredere în măsurile pe care le oferă, deoarece variază de la o dată la altul atunci când măsurăm același obiect, atunci vom spune că nu este de încredere. Un instrument, de măsurat corect Ceva, trebuie să fie precis, pentru că, dacă nu, măsurați ce măsură, o va măsura prost. Prin urmare, a fi necesar este o condiție necesară, dar nu suficientă. În plus, trebuie să fie valabil, adică ce măsuri cu precizie vor fi ceea ce este destinat să măsoare și nimic altceva.

Fiabilitate:

Fiabilitate absolută și relativă: putem aborda problema fiabilității unui test în două moduri diferite, deși în fondul coincident.

Fiabilitatea ca inexactitate a măsurilor sale: Când un subiect răspunde la un test obține un scor empiric, care este afectat de o eroare. Dacă nu ar exista nicio greșeală, subiectul ar obține adevăratul său scor. Testul este inexact, deoarece scorul empiric nu se potrivește cu scorul adevărat autentic. Această diferență între ambele scoruri este eroarea de probă, eroarea de măsurare. El Eroare tipică de măsurare fi Abaterea tipică a erorilor de măsurare. El Eroare tipică de măsurare Indică precizia absolută a testului, deoarece permite estimarea diferenței dintre măsura obținută și cea care ar fi obținută dacă nu există nicio eroare.

Fiabilitatea ca stabilitatea măsurilor: un test va fi mai fiabil, cu atât sunt mai constante sau mai stabile rezultatele pe care le oferă atunci când sunt repetate sunt menținute. Cu cât rezultatele sunt mai stabile de două ori, cu atât este mai mare corelația dintre ele. Această corelație se numește Coeficient de fiabilitate. Acest lucru ne exprimă, nu cantitatea de eroare, ci coerența testului în sine și dovada informațiilor pe care le oferă. El Coeficient de fiabilitate exprimă fiabilitatea relativă a testului.

Coeficientul de fiabilitate și indicele de fiabilitate: - Coeficientul de fiabilitate a unui test este corelația testului în sine, obținută de exemplu, sub două forme paralele: RXX. - Indicele de precizie Este corelația dintre scorurile empirice ale unui test și scorurile sale adevărate: RXV Indicele de precizie va fi întotdeauna mai mare decât coeficientul de fiabilitate pentru a afla că coeficientul de fiabilitate este să evidențieze aceste trei metode clasice:

• Găsirea corelației dintre test și repetarea acestuia: metoda de repetare sau metoda test-retest: constă în aplicarea aceluiași test la același grup de două ori și corelația dintre cele două serii de scoruri este calculată. Această corelație este coeficientul de fiabilitate. Această metodă oferă, de obicei, un coeficient de fiabilitate mai mare decât cele obținute prin alte proceduri și poate fi contaminată de factorii tulburători.
• Găsiți corelația dintre două forme paralele ale testului: metoda formelor paralele: sunt pregătite două forme paralele ale aceluiași test, adică două forme echivalente care dau aceleași informații și se aplică aceluiași grup de subiecți. Corelația dintre cele două forme este coeficientul de fiabilitate. Cu această metodă, același test nu se repetă, sunt evitate sursele deranjante ale fiabilității re-testului.
• Găsiți corelația dintre două jumătăți paralele ale testului: metoda celor două jumătăți: testul este împărțit în două jumătăți echivalente și se găsește corelația dintre ele. Este metoda preferabilă, deoarece este simplă și evită limitările procedurilor anterioare. Puteți alege elementele ciudate ale testului, pentru a constitui o jumătate și elementele uniforme pentru a constitui celălalt.

Coeficientul de fiabilitate și corelația dintre testele paralele

El Coeficient de fiabilitate a unui test indică proporția că adevărata variație este a variației empirice: Grafic33 Coeficientul de fiabilitate al unui test variază între 0 și 1 . De exemplu: dacă corelația dintre două teste paralele este rxx´ = 0'80, înseamnă că 80% din variația testului se datorează măsurii autentice, iar restul, adică 20% din variația din Testul se datorează erorii. El Indicele de fiabilitate a unui test este corelația dintre scorurile sale empirice și adevăratele sale scoruri Fiabilitatea indicelui = Indicele de fiabilitate este egal cu rădăcina pătrată a coeficientului de fiabilitate

Odată ce două forme paralele ale unui test au fost elaborate, procedura de analiză a variației pentru a verifica omogenitatea variațiilor și se aplică diferența dintre măsuri. Dacă variațiile sunt omogene, diferența dintre ciorapi nu este semnificativă, iar cele două forme sunt construite cu același număr de elemente de același tip și conținut psihologic, se poate afirma că sunt paralele. Dacă nu, trebuie să le reformați până când sunt. Absența fiabilității este identificată cu valoarea rxx´ = 0 4.- Eroarea tipică de măsurare: diferența dintre scorul empiric și adevărat este eroarea aleatorie, numită eroare de măsurare. Abaterea tipică a erorilor de măsurare se numește eroarea tipică de măsurare. El Eroare tipică de măsurare Permite estimări cu privire la fiabilitatea absolută a testului, adică estimarea cât de multă eroare de măsurare afectează un scor.

Fiabilitate și lungime: lungimea testului se referă la numărul elementelor sale. Această lungime depinde de fiabilitatea dvs. Dacă un test este format din trei elemente, un subiect poate obține un scor de 1 și altul, sau într -o formă paralelă, un scor de

De la o ocazie la alta, scorul a variat un punct; Un punct peste trei este o variație de 33%, o variație ridicată. Dacă subiecții obțin variații casual de acest tip, corelația testului în sine sau a celor două forme paralele ale testului, va fi extrem de redusă și nu poate fi mare. Dacă testul este mult mai lung, dacă are, de exemplu, 100 de elemente, un subiect poate obține 70 de puncte cu o ocazie și 67 într -o formă paralelă. Din nou, a variat 3 puncte; Este o variație relativ mică în raport cu testul total, în special 3%. Aceste mici modificări casual ale acestei mărimi, care apar la subiecții subiecților, atunci când trec într -un mod la paralel, sunt relativ lipsite de importanță și nu vor scădea atât de mult ca înainte de corelația dintre cele două.

Coeficientul de fiabilitate va fi mult mai mare decât în ​​cazul anterior. Ecuația Spearman-Brown exprimă relația dintre fiabilitate și lungime. Precizia unui test este nulă când lungimea este 0 și crește pe măsură ce lungimea crește. Deși creșterea este relativ mai mică, deoarece lungimea a cărei este pusă este mai mare. Aceasta înseamnă că precizia crește mult la început și relativ mai puțin după. Când lungimea tinde la infinit, coeficientul de fiabilitate tinde

Prin creșterea lungimii unui test, precizia acestuia crește, deoarece variația adevărată crește cu o rată mai mare decât variația erorilor. Aceasta înseamnă că precizia testului crește, deoarece proporția de variație datorată erorii scade. Formula Rulon, precum și formula Flanagan și Guttman, sunt aplicabile în special atunci când coeficientul de fiabilitate este calculat de cele două jumătăți. Acestea sunt formule care sunt utilizate pentru calculul coeficientului de fiabilitate.

Fiabilitate și consecvență: coeficientul de fiabilitate poate fi găsit și într -un alt mod, este așa -numitul coeficient alfa fie Coeficient de generalizabilitate sau reprezentativ (Cronbach). Acest coeficient alfa indică precizia cu care unele elemente măsoară un aspect al personalității sau comportamentului. Poate fi interpretată ca: o estimare a corelației medii a tuturor elementelor posibile într -un anumit aspect. O măsură a preciziei testului bazată pe coerența sau consistența internă (interrelația dintre elementele sale; în ce măsură elementele testului măsoară toate aceleași) și lungimea acestuia. Indicând reprezentativitatea testului, adică cantitatea în care eșantionul de articole care îl compun este reprezentativ pentru populația posibilelor elemente de același tip și conținut psihologic. El coeficient alfa reflectă în principal două concepte de bază în precizia unui test: 1. Interrelația dintre elementele sale: măsura în care toată lumea măsoară același lucru bine.

Lungimea testului: prin creșterea numărului de cazuri ale unui eșantion și dacă sunt eliminate erori sistematice, eșantionul reprezintă mai bine populația extrasă și este mai puțin probabil să intervină eroarea casual. Dacă elementele testului sunt dicotomice, (da sau nu, 1 sau 0, acord sau dezacord, etc.), ecuația coeficientului alfa este simplificată, dând naștere ecuațiilor din Kuder-Richardson (KR20 și KR21). Având în vedere un anumit număr de articole, un test va fi cu atât mai fiabil, cu atât mai omogen. Coeficientul alfa indică fiabilitatea imediat ce reprezintă omogenitatea și coerența sau consistența internă a elementelor unui test.

Standarde și criterii de fiabilitate

Conform modelului de spațiu de eșantion al articolului, obiectivul testului este de a estima măsura care ar fi obținută dacă ar fi utilizate toate elementele spațiului de probă. Această măsură ar fi adevăratul scor, la care se apropie măsurile reale mai mult sau mai puțin. Conform gradului în care un eșantion de articole se corelează cu scorurile adevărate, testul este mai mult sau mai puțin fiabil. În acest model, matricea de corelație dintre toate elementele din spațiul de probă este centrală.Acest model de eșantion insistă mai direct pe consistența internă și, în măsura în care îl realizează, garantează indirect stabilitatea.

Modelul liniar al testelor paralele insistă mai mult pe stabilitatea scorurilor și, în măsura în care realizează stabilitatea, favorizează indirect consistența internă. Dacă aplicăm un test pentru a stabili diagnostice și prognoze individuale, coeficientul de fiabilitate trebuie să fie de 0,90 în sus. În prognoze și clasificări colective, cererea nu este așa.

Uneori, într -un anumit tip de teste, cum ar fi personalitatea, este dificil să se realizeze coeficienți de mai mult de 0'70. Dacă se aplică forme paralele sau jumătăți paralele, după un interval mai mult sau mai puțin mare, erorile casual pot fi mai numeroase decât cele care afectează coeficientul alfa. Acest lucru se datorează faptului că ceea ce reduce corelația nu sunt doar erorile aleatorii intrinseci la test și într -o singură ocazie, care sunt cele care iau în considerare coeficientul alfa, dar influențează și toate erorile care pot proveni din cele două situații diferite, care poate diferi în numeroase detalii. Prin urmare, coeficientul alfa este de obicei mai mare decât ceilalți coeficienți.

Cu excepția coeficientului găsit prin repetarea aceluiași test, deoarece există mai multe șanse ca erorile aleatorii ale primei aplicații să se repete în a doua și, în loc să reducă corelația dintre cele două, acestea o cresc. Trebuie să se asigure că a doua aplicație este complet independentă de prima. Dacă vom realiza acest lucru, aceasta va fi cea mai ușoară și mai economică și recomandabilă metodă atunci când vom încerca să aprecieze stabilitatea scorurilor, în special pentru perioade lungi de timp și cu teste complexe. > Următorul: Validitatea testelor

Acest articol este doar informativ, în psihologie-online nu avem puterea de a face un diagnostic sau de a recomanda un tratament. Vă invităm să mergeți la un psiholog pentru a vă trata cazul particular.

Dacă doriți să citiți mai multe articole similare cu Teoria testelor clasice, Vă recomandăm să introduceți categoria noastră de psihologie experimentală.