1、1,第7章 人力资源测评有效性的验证方法,学习目标：理解人力资源测评有效性的验证方法 学习重点：理解信度与效度，并能知道影响测试信度和效度的因素。 学习难点：关于信度与效度设计到的数学知识。,2,相关分析,3,真分数理论回顾,真分数模型基本假设：（1）误差的平均数为零。（2）误差分数与真分数相互独立。（3）两次的测量的误差分数之间的相关为零。,4,统计学理论回顾,方差 右图为计算公式 Variances formula 样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数
2、据的波动就越大。 数学上一般用EX-E(X)2来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度，称为X的方差。 定义 设X是一个随机变量，若EX-E(X)2存在，则称EX-E(X)2为X的方差，记为D(X)或DX。即D(X)=EX-E(X)2，而(X)=D(X)0.5（与X有相同的量纲）称为标准差或均方差。 由方差的定义可以得到以下常用计算公式： D(X)=E(X2)-E(X)2 方差的几个重要性质（设一下各个方差均存在）。 （1）设c是常数，则D(c)=0。 （2）设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=(c2)D(X)。 （3）设X，Y是两个相互独立的随机变量，则D(X+Y)=D(X)+D(Y
3、)。 （4）D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即PX=c=1，其中E(X)=c。 方差的性质 相关 积差相关 回归 方差分析,5,信度的定义,操作定义对测量一致性程度的估计 理论定义对一组测验分数中真分数方差与实测分数方差的比率。,6,信度与 的关系,信度指的是一组测验之间的一致性，而不是个人的分数的一致性。,7,测量误差的来源,测验本身测验题目取样不当；测验题目格式不妥；测题的难度过高或过低；测题的指导语用词不当；测验时限过短。 测验实施物理环境；主试方面；意外干扰；评分不客观，计算、登记分数出错。 被试应试动机；焦虑；生理因素；学习、发展和教育；测验经验。,8,信度估计的
4、不同方法,重测信度误差来源：测验本身；被试；实施。 复本信度误差来源：测验是否等值；被试；实施。 内在一致性信度误差来源：测验内容抽样误差。 评分者信度,9,内部一致性系数,分半法斯皮尔曼布朗公式斯皮尔曼布朗通式费拉南根公式卢龙公式 基于项目协方差的方法库德理查逊公式克隆巴赫系数,不要求两个分半测验分数的变异数相等,10,影响信度系数的因素,分数分布范围的影响要求：使测量团体呈异质性。 测验长度的影响可以通过增加测验长度的方式提高信度值。 测验难度的影响应该有一个适当的难度水平，以产生最广的分数分布。,11,测量的标准误差,测量的标准误差就是测量误差分布的标准差，表示测量误差的大小。（有别于抽
5、样当中的参数标准差，即标准误。） 测量的标准误差指向的是一个群体中个人两次分数差异所形成的误差分数的分布。 计算公式：,12,主要内容,相关的概述 相关分析的几种方法 相关分析的SPSS过程,13,一、相关的概述,两个变量之间不精确、不稳定的变化关系称为相关关系。,14,相关散布图,在直角坐标系中（也可以以（X，Y）为零点），以横轴为X，纵轴为Y，根据两个变量成对的数据（X，Y）描点，即构成相关散布图。,15,相关的种类,按变量关系的表现形态，可分为： 线性相关 曲线相关,16,17,从变化的方向看，两个变量的关系有： 正相关（如智力与学习成绩，非智力因素基本相同的情况下） 负相关（如解题能力
6、与解题时间）,18,19,按相关程度分： 高度相关 中度相关 零相关,20,21,相关系数,用来描述两个变量相互之间变化方向及密切程度的数字特征量称为相关系数，一般用r表示。 r的范围-1+1之间，符号表示变化方向，绝对值表示变量之间的密切程度。,22,相关系数只能描述两个变量之间的变化方向及密切程度，并不能解释两者之间的内在本质联系。 注意：存在相关的两个变量，也不一定存在因果关系。,23,主要内容,相关的概述 相关分析的几种方法 相关分析的SPSS过程,24,二、相关分析的几种方法,积差相关 等级相关 质与量的相关 偏相关分析,25,1、积差相关,又称皮尔逊（Pearson）相关； 当两个
7、变量都是正态连续变量，而且两个变量之间呈线性关系时，表示这两个变量之间的相关称为积差相关。,26,积差相关使用条件,两个变量都是由测量获得的连续性数据； 两个变量的总体都呈正态分布或接近正态分布； 必须是成对数据，而且每对数据之间相互独立； 两个变量之间呈线性关系； 要排除共变因素的影响； 样本容量n=30，计算出的积差相关系数才具有有效意义。,27,积差相关系数的计算,28,2、等级相关,指以等级次序排列或以等级次序表示的变量之间的关系。 主要包括斯皮尔曼（Spearman）二列等级相关及肯德尔和谐系数（the kandall coefficient of concordace）多列等级相关
8、。,29,（1）斯皮尔曼等级相关,当两个变量值以等级次序排列或以两个等级次序表示时，两个相应总体并不一定呈正态分布，样本容量也不一定大于30，表示这两个 变量之间的相关，称为等级相关。,30,除了两个变量（或其中一个变量）的原始资料本身就属于等级性资料，或者难以判断资料所属总体呈何种分布形态，一般以采用积差相关为宜。,31,相关系数的计算,D表示两个变量每对数据等级之差,32,（2）肯德尔和谐系数,当多个（两个以上）变量值以等级次序排列或以等级次序表示，描述这几个变量之间的一致性程度（即相关）的量，称为肯德尔和谐系数。,33,常用来表示几个评定者对同一组学生学习成绩等级评定的一致性程度，或同一
9、个评定者对同一组学生的学习成绩用等级先后评定多次之间的一致性程度。,34,3、质与量的相关,指一个变量为质，另一个变量为量，这两个变量之间的相关。 如智商、学科分数、身高、体重等是表现为量的变量；男与女、优与劣、及格与不及格等是表现为质的变量。 质与量的相关主要包括二列相关、点二列相关、多系列相关。,35,（1）二列相关,当两个变量都是正态连续变量，其中一个变量被人为地划分成二分变量，表示这两个变量之间的相关，称为二列相关(T检验)。,36,适用条件,两个变量都是连续变量，且总体呈正态分布，或总体接近正态分布； 两个变量之间是线性关系； 二分变量是人为划分的，其分界点应尽量靠近中值； 样本容量
10、应大于80。,37,（2）点二列相关,当两个变量其中一个是正态连续变量，另一个是真正的二分称名变量时，表示这两个变量之间的相关，称为点二列相关,38,（3）多系列相关,当两个变量都是正态连续变量，其中一个变量按不同质被人为地分成多种类别（两类以上）的正态称名变量，表示正态连续变量与多类正态称名变量之间的相关，称为多系列相关(单因素方差分析)。,39,4、偏相关分析,研究在消除第三变量（或其他多个变量）影响后的两个变量之间相关程度。,40,计算公式,41,例子,数学系某班34人，数学分析（X1）、高等代数（X2）、解析几何（X3）的考试成绩如表所示，试通过该班情况分析这三门课之间的相关系数。,42,主要内容,相关的概述 相关分析的几种方法 相关分析的SPSS过程,43,相关分析的SPSS过程,Analyze-Correlate-Bivariate相关分析 Analyze-Correlate-Partial偏相关分析,
