第二章语言测试的功能与分类
x = 70
x = 78
。
5
2
x 0 不同标准差的正态分布
求综合成绩排名
如下表所示,已知某两位毕业生的三科成绩、各科成绩的平均 分和标准差、综合标准化成绩的平均分和标准差。试结合概率 分布表求两人在100名毕业生中的排名。
成绩 课程 甲 乙 平均分μ 标准差σ 标准分 甲 乙 -.38 1.5 2.5 3.62 .62
信息 尺度 定类 定序 定距 定比 类别 √ √ √ √
信息类型 顺序 间距 √ √ √
比例
√ √
√
数值——集中趋势(central tendency)和 离散程度(dispersion)
集中趋势
N
离散程度
平均数(Mean)
极差/全距(Range)
1 N
x
i 1
i
总体平均数,
C1
C2
70
55
69
53
72
50
8
2
-.25 2.5 1.9 4.15 1.15
C3
综合标准化 成绩
89
95
70
3
10
1
(1-.75)/2 排名+1 ×100=13
(1-.47)/2 ×100=26
F(z)甲 =.75
F(z)乙 =.47
实验设计、测量工具、变量及类型、分析方法
研究结果与讨论(Results & Discussions)
描述(统计图表)、解读(结果及原因)
二、语言测试的类别
测试目的
测量形式
水平测试(Proficiency Test) 学业测试(Achievement Test) 学能测试(Scholastic aptitude Test)
Measurement
Evaluation
一、语言结业
入学
考试
课程
考试
结业
一、语言测试的功能
2 研究功能
研究问题及假设(Questions & Hypotheses) 研究对象及抽样(Objects & Sampling)
研究方法与过程(Methods & Procedures)
第二章 语言测试的功能与分类
湖南师范大学外国语学院 邓 杰 教授
教学目标
1. 2. 3.
了解语言测试的两大功能及具体用途
了解语言测试的分类及种类测试的特点与性质
了解常模及差异显著性的含义
数据的类型 数据分布的集中趋势与离散程度 常模、标准化及差异的显著性
2.1 考试、测量与评估
Test
1 n x xi n i 1
R xmax xmin
平均差(Average deviation)
样本平均数, N总体容量,n样本容量, i 第i次观测值
x
x
1 n AD = å xi - x n i=1
2
众数(Mode)
方差(Variance)
Mo: 数列中出现次数最多的数
中位数(Median) Me: 位于数列中间位置的数
考分解释
分级测试(Placement Test)
诊断测试(Diagnostic Test)
考试时间
测试方式
直接测试(Direct Test)
间接测试(Indirect Test)
影响力度
三、数据类型及分布
定类(nominal scale):“=”或“≠”,如姓名、学号 定序(ordinal scale):“>”或“<”,如排名、等级 定距(interval scale):“+”或“-”,如年龄、成绩 定比(ratio scale):“×”或“÷”,如比率、权重 SPSS(统计产品及服务解决方案,Statistical Product and Service Solutions)软件中仅有三种:名义、序号和度量
分离式测试(Discrete-point Test) 综合式测试(Integrative Test) 常模参照测试(Norm-referenced Test) 标准参照测试(Criterionreferenced Test) 速度测试(Speed Test) 难度测试(Power Test) 高风险测试(High-stakes Test) 低风险测试(Low-stakes Test)
1
α/2 -3
x 0
。
Z ?
α/2
x 0 x 5 x 5 不同平均值的正态分布
Z=
-2 -1 1 2 3 标准正态分布
T 10 Z 50
x - x 78 - 70 = = 1.6 s 5
0.5
GRE = 100 Z + 500 IQ = 15Z + 100
1
标准差(Standard deviation)
s =
n 1 ( xi - x )2 å n - 1 i=1
1 n s = ( xi - x )2 å n - 1 i=1
频数——概率(probability)及正态分布 (normal distribution)
常模(Norm) •量大 •面广 •均值
三值归一,对称分布 峰度值越大, 标准差越小
x Me Mo
0
x
x
Mo < Me < x 正偏移
x Me Mo 负偏移
标准正态分布、标准化和标准分(Z Score)、T Score、 GRE、IQ
|Z|=1, F(Z)=0.68(双侧) |Z|=1.96, F(Z)=0.95(双侧)
f ( x)
0.5%
预测时,置信度与准确度、精确度(说服力)的关系怎样? 2% 13.5% 34% 34% 13.5% 2% 0.5%
概率、置信度 (Confidence level) • [-1,1] 68% • [-2,2] 95%,0.95 • [-3,3] 99%,0.99
显著水平(Sig.) * •α=0.05 * * * •α=0.01 ** * * * xmin x 3 x 2 •α=0.001
* * * * * * * * * * * x
* * * * * * * *
* * * * * * * * *
x
* * * * * * * * *
* * * * * * * *
x
* * * * * * *
* * * * * * *
x 2
* * * *
* *
x 3
xmax
概率分布的正态性 (normality)、偏度 (skewness)和峰度(kur`tosis)