半方差函数-半方差函数模型

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于半方差函数的问题，于是小编就整理了4个相关介绍半方差函数的解答，让我们一起看看吧。

分半信度的计算公式？

分半信度，具体分析是在测验后将测验项目分成相等的两组（两半），通常采用奇偶分组方法，即将测验题目按照序号的奇数和偶数分成两半，然后计算两项项目分之间的相关。相关越高表示信度高，或内部一致性程度高。

计算方法

分半信度

当两部分方差相等（方差齐性检验呈齐性时），可以用斯皮尔曼-布朗公式加以校正：r=2r'/(1+r') r‘为两半分数间的相关系数，r为整个测验的信度值。

如若方差齐性检验呈不齐性，则可采用以下公式：

（1）弗朗那根公式：r=2（1-（S1+S2)/S

S1 和S2 分别表示被试两半测验上分数的变异值，S 表示全体被试在整个测验上总得分的变异数

（2）卢纶公式：S'/S

r为整个测验的信度值，S为同一组被试在两半测验上得分之差的变异数，S表示全体被试在整个测验上的总得分的变异数。

分半信度还不是简单两半问卷的相关系数，计算方式参考斯皮尔曼布朗公式：r=2r'/(1+r') r‘。r‘代表的是两半问卷的相关，而r才是分半信度。不同分半方法得到的结果当然不同，所以分半信度是会将所有可能的分半进行平均的。

分半信度计算公式推导？

如若方差齐性检验呈不齐性，则可采用以下公式：

（1）弗朗那根公式：r=2（1-（S1+S2)/S

S1 和S2 分别表示被试两半测验上分数的变异值，S 表示全体被试在整个测验上总得分的变异数

（2）卢纶公式：S'/S

r为整个测验的信度值，S为同一组被试在两半测验上得分之差的变异数，S表示全体被试在整个测验上的总得分的变异数。

半正态图原理？

当 x < ${某一阈值} 时，概率密度为零；而 x >= ${某一阈值} 时，概率密度又符合以该阈值为均值，方差不定的某一正态分布。例子中的 ${某一阈值} 为 0。

不确定度合成计算公式？

合成不确定度的计算公式：S^2＝（x1－X）^2+（x2-X）/（n-1）。注：X为平均值，n为测量的次数。方差越大，其不确定度则越大；方差越小，其不确定度就越小。

不确定度的含义是指由于测量误差的存在，对被测量值的不能肯定的程度。反过来，也表明该结果的可信赖程度。它是测量结果质量的指标。

定义：

根据所用到的信息，表征赋予被测量量值分散性的非负参数。

注：

1、测量不确定度包括由系统影响引起的分量，如与修正量和测量标准所赋量值有关的分量及定义的不确定度。有时对估计的系统影响未作修正，而是当作不确定度分量处理。

2、此参数可以是诸如称为标准测量不确定度的标准偏差（或其特定倍数），或是说明了包含概率的区间半宽度。

3、测量不确定度一般由若干分量组成。其中一些分量可根据一系列测量值的统计分布，按测量不确定度的A类评定进行评定，并可用标准差表征。而另一些分量则可根据基于经验或其他信息所获得的概率密度函数，按测量不确定度B类评定进行评定，也是用标准差表征。

4、通常，对于一组给定的信息，测量不确定度是相应于所赋予被测量的值的。该值的改变将导致相应的不确定度的改变。

到此，以上就是小编对于半方差函数的问题就介绍到这了，希望介绍关于半方差函数的4点解答对大家有用。