什么是重测信度？ （定义&#038；示例）

研究人员经常希望使用某种类型的测试来衡量智力、能力、教育能力等概念。在特定人群的个体中。

在进行任何类型的测试时，测试的可靠性非常重要。换句话说，重要的是测试结果可以在相同条件下在两个不同时间重现。

重测可靠性是衡量测试可靠性的一种特定方法，是指测试随着时间的推移产生相似结果的程度。

我们使用Pearson 相关系数计算重测信度，该系数取 -1 到 1 之间的值，其中：

• -1 表示两个分数之间完全负线性相关
• 0 表示两个分数之间没有线性相关
• 1 表示两个分数之间存在完全正线性相关

例如，我们可能在 1 月 1 日对 50 名参与者进行智商测试，然后在一个月后对同一组 50 名参与者进行相同类型、难度相似的智商测试。

我们可以计算两次测试之间分数的相关性，以确定该测试是否具有良好的重测信度。

一般来说，至少0.80 或更高的重测可靠性相关性表明可靠性良好。

示例：计算重测可靠性

假设研究人员对 20 个人进行了测试，然后一个月后对这 20 个人进行了相同类型的测试。

他们的分数如下所示：

我们可以使用相关计算器发现两组分数之间的皮尔逊相关系数为0.836 。

由于这种相关性大于 0.80，研究人员可以得出结论，该测试具有良好的重测信度。

换句话说，测试产生可以在不同时间重现的可靠结果。

重测可靠性的潜在偏差

重测信度是一种有用的计算指标，但请注意以下可能影响该指标的潜在偏差：

1、实际效果

当参与者通过练习简单地改进测试时，就会产生练习效果。这意味着他们可能在后续测试中表现更好，因为他们有时间练习和改进。

避免这种偏见的方法是给个人提供同等难度但问题种类不同的测试，这样他们就无法记住第一次测试中提出的问题类型的答案。

2.疲劳效应

当参与者在进行之前的测试后精神疲惫或疲倦而在某些测试中状况恶化时，就会出现疲劳效应。

避免这种偏见的方法是在测试之间留出足够的时间（最好是几周甚至几个月），以便参与者在参加两次测试时保持新鲜感。

3、条件差异

当参与者在不同的条件下（即不同的光照、一天中的不同时间、不同的完成测试的时间等）进行两项测试时，他们有可能仅仅因为测试环境的差异而获得较低的不同测试结果。

避免这种偏差的方法是确保参与者在相同的条件下进行两项测试，即在一天中的同一时间、相同的一般照明和相同的环境下，并有相同的时间完成测试。

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