高校教师教学水平评价概化理论预算限制下最佳样本量估计

使用“高校教师教学水平评价问卷”,要求566名学生对19名教师进行评价,对收集到的数据作不同的概化设计,包括t×i、（s：t）×i、（s：t）×（i：v）和（s：t）×（i：v）×o四种设计。基于概化理论,结合预算限制,统一LaGrange乘法公式,自行推导不同设计的最佳样本量公式,联合估计的方差分量,计算出不同设计的最佳样本量。结果表明：（1）LaGrange乘法统一公式表现出较强的通用性,能够适用于预算限制下各种概化设计;（2）评价场合是影响高校教师教学水平评价一个相当重要的因素;（3）（s：t）×（i：v）×o是高校教师教学水平评价概化理论预算限制下最优概化设计;（4）高校教师教学水平评价概化理论预算限制下,每位教师最佳评价学生人数为20人,每个维度最佳评价题目数为3题。     

表现性评价中评分者信度估计方法的比较研究--从相关法、百分比法到概化理论

随着素质教育的推进．表现性评价受到越来越多的重视。影响表现性评价结果信度的一个重要因素是评分者之间的不一致。文章使用模拟数据,在对比评分者一致性的相关法、一致性百分比法和概化系数等各种估计方法的基础上,提出概化理论在表现性评价中评分者信度问题上的应用是理论和实践发展的有益方向。     

On Similarity Coefficients for 2×2 Tables and Correction for Chance

This paper studies correction for chance in coefficients that are linear functions of the observed proportion of agreement. The paper unifies and extends various results on correction for chance in the literature. A specific class of coefficients is used to illustrate the results derived in this paper. Coefficients in this class, e.g. the simple matching coefficient and the Dice/Sørenson coefficient, become equivalent after correction for chance, irrespective of what expectation is used. The coefficients become either Cohen’s kappa, Scott’s pi, Mak’s rho, Goodman and Kruskal’s lambda, or Hamann’s eta, depending on what expectation is considered appropriate. Both a multicategorical generalization and a multivariate generalization are discussed.     

Coefficients Alpha,Beta, Omega,and the glb: Comments on Sijtsma

There are three fundamental problems in Sijtsma (Psychometrika, 2008): (1) contrary to the name, the glb is not the greatest lower bound of reliability but rather is systematically less than ω _t (McDonald, Test theory: A unified treatment, Erlbaum, Hillsdale, 1999), (2) we agree with Sijtsma that when considering how well a test measures one concept, α is not appropriate, but recommend ω _t rather than the glb, and (3) the end user needs procedures that are readily available in open source software.     

Minimizing the number of observations: A generalization of the spearman-brown formula

A new method for determining the minimum number of observations per subject needed to achieve a specific generalizability coefficient is presented. This method, which consists of a branch-and-bound algorithm, allows for the employment of constraints specified by the investigator.     

中文版无手机恐惧量表的修订

该研究以国外学者Caglar Yildirim和Ana-Paula Correia于2015年编制的Nomophobia量表为基础,修订出了适用于国内的中文版无手机恐惧量表。研究首先使用探索性结构方程模型对量表结构进行初探; 其次使用项目反应模型进行项目分析并根据其分析结果对项目进行修改和筛选,最终形成正式版量表; 最后对正式版量表其进行信效度检验,并再次对量表题目进行项目分析。最终量表共16道题目,包括害怕无法获得信息、害怕失去便利、害怕失去联系和害怕失去网络连接4个维度; 总量表的Cronbach α系数为0.931,四维度的α系数分别为:0.789,0.816,0.887和0.896。CFA验证性结果显示量表结构较好(χ2/df=3.91,RMSEA=0.067,TLI=0.941,CFI=0.952,SRMR=0.04); 使用手机成瘾倾向量表作为校标的结果显示二者之间相关为0.626,效度良好。最终量表项目区分度在[1.734,4.806]之间,四维度区分度均值为2.1765,2.72,3.2925和3.883,项目难度参数在[-1.830,4.806]之间。综上结果显示该研究编制的无手机恐惧量表各项指标均达到了心理测量学要求,可供后续研究使用     

大五人格测验在中国应用的信度概化分析

对过去20年(1994~2013年)间国内有关大五人格测验的研究文献进行信度概化分析。结果表明:(1)检索到的文献中约68.15%存在\"信度引入\"现象;(2)未加权估计中,A和O的均值最低,N和C的均值最高,国内所得结果均略低于国外(O除外),而后者的变异性略大(E除外);采用α系数效果量方法,在随机效应模型中,N的估计值最高,O和A的估计值最低;(3)回归分析显示,分数均值、量表来源和南北地域差异是N维度信度的预测变量;量表来源、文章专业类型、测验版本和测验记分对E维度信度具有预测作用;样本量、文章专业类型和量表来源是O维度信度的预测变量;量表来源、文章专业类型、项目数和样本类型对A维度信度具有预测作用;量表来源、项目数、文章专业类型和测验记分是C维度信度的预测变量。