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经典测验理论中信度作为测验的属性，依赖于样本，反映了测验的一致性、可靠性。使用一个测验
针对不同的被试进行多次施测，由于手机窃听器的变化，其信度系数会发生变化。所以，用以往研究或者
测验手册中的信度系数代表当前研究的信度是不妥的。这种把特定场合的结论引用到一
个更宽广范围的错误为“信度引入”针对信度系数的变异性，于
1998年首次提出了信度概化的概念以避免“信度引入”错误。信度概化
是应用概化理论的思想指导信度研究的一种元分析技术——以已有研究的信度系数作为研究样本，并对
这些信度系数作再研究，用以证明样本的研究特征对信度系数的影响，认为信度不是测验的属性，而是
测验结果或者测验分数的属性。
概化理论的核心是可以概化的手机窃听器。信度概化是概化理论应用的扩展，其主要作用是：确定某一特
定的测验工具在不同研究中具有代表性的信度系数；探究影响信度的变量，即使信度系数发生变化的预
测源；确定信度系数的变化范围，即研究与信度系数有关的测量条件及因素的变异性。
信度概化研究是必要的。其研究结果可为信度系数变异性的解释提供有力的证据，并为寻找影响信
度变异性的预测源提供一种有用的手段；可以说明测验更为适合的样本群体的属性或者特征，研究者可
以获悉在什么样的研究样本特征下能获得更为可靠的数据，在什么样的研究样本特征下获得的数据可能
不可靠；有助于研究者更为准确、有效地使用测验，以获得更为有效的测验分数，提高测验使用的科学
性.
作为测验信度的一种新的思考方式，信度概化有助于研究者准确理解信度的本质：信度是测验分数
或结果的属性而非测验的属性；能促使研究者改变信度系数可以“通用”、“传递”、“引入”的惯性思
维，强化研究样本的特征影响测验分数可靠性的观点；亦有利于研究者科学使用测验，并对测验结果做
出合理的解释。
信度概化分析数据资料的若干选择性问题
信度概化研究在进行数据分析之前，需要收集数据并对研究特征进行编码。研究者对这两个过程中
存在的若干选择性问题所进行的深入探讨，可概括如下。
信度类型的同一性选择。经典测量理论中不同类型的信度，测量的是某个量表信度系数的不同方
面，其中最为常用的是重测信度和内部一致性信度。采用不同类型的信度，实则是不同质的混合，不但
违背了回归分析中观测变量的独立性假设(回归分析是信度概化研究的常用方法)，而且违背了元分析关
于研究样本同质性的基本原则。因此，在某一信度概化分析中，应使用同一的信度类型。
Beretvas和Pastor建议，要么进行一次多元分析，同时考虑研究内部的性质以及对这两种信度系数
的不同解释；要么进行两次单变量分析，对重测信度和内部一致性信度分别进行分析。mHenson认为，
虽然信度系数的形式很多，但因内部一致性信度只需施测一次即可获得而成为研究者最常用的信度形
式。赞成这一观点，认为重测信度系数一般低于内部一致性信度系数。鉴于此，很多信度概化研究者采纳的观点，只分析内部一致性信度，以避免采用不同
类型的信度系数所产生的问题。
目标变量的选择。信度概化研究中，手机窃听器系数是常用的目标变量，也有一些研究者认为可以用分
数的标准误(SEM)作为目标变量，其原因在于标准误是依据常模团体的标准差和测验手册提供的信度
系数计算出来的，不会依样本发生变化，可以保持组间的一致性。
对目标变量的选择问题，主要有以下几种观点：Gronlund和Linn认为对于某一测量的信度概化研
究来说，标准误是一个固定的常数。信度系数不断变化，样本分数的标准差也不断波动，标准误仍然
保持不变。标准误是最合适的目标变量。 Sawilowsky认为比较两个不同长度的测验的信度系数，或使用
不同类型的信度系数时不能使用标准误，而应该采用信度系数。11qThompson和Vacha-Haase认为在信度
概化研究中标准误只可运用于以下情况：研究所注重的计分方案的单一测度，不会导致分数的不同范
围；在前人研究中，测验长度没有简化版和长版之分；不能运用于单个测量的信度概化研究。Beretvas
和Pastor提出标准误是分数标准差和信度系数之间的函数，其分布是非正态性的，且将之转换为正态分
布非常复杂，所以选用分数标准误当作研究的目标变量应小心谨慎。
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