측정 오류는 특성의 실제 값과 관찰 된 값의 차이입니다. 문제는 우리가 진정한 가치가 무엇인지 모른다는 것입니다. 우리는 관찰 된 값만 알고 있습니다. 이 문제를 다루는 일반적인 방법은 측정 오류의 표준 편차로 정의되는 측정 표준 오류로 알려진 통계를 계산하는 것입니다.
측정 장치의 표준 편차를 찾거나 계산합니다. 많은 측정 장치 (예: 대부분의 표준화 된 테스트)에서 표준 편차를 발표했습니다. 그렇지 않은 경우 장치로 테스트하는 샘플의 표준 편차를 계산할 수 있습니다. 많은 계산기 또는 Excel에서 STDEV 함수를 사용하여 표준 편차를 계산할 수 있습니다 ( "공식", "추가 기능", "통계"를 차례로 클릭).
신뢰성을 찾거나 계산하십시오. 다시 말하지만 이것은 게시 된 정보 일 수 있지만 사용할 수없는 경우 계산할 수 있습니다. 장치 유형 및 사용 가능한 항목에 따라 모든 신뢰성 측정을 사용할 수 있습니다. 아마도 가장 좋은 것은 테스트-재 테스트 신뢰성 일 것입니다. 같은 사람을 두 번보고 차이가 얼마나 큰지 확인할 때 측정 오류의 아르. 테스트-재 테스트 신뢰성은 많은 계산기 또는 CORREL 함수를 사용하여 Excel에서 계산할 수있는 상관 관계입니다 ( "수식", "추가 기능", "통계"를 차례로 클릭).
저자 정보
Peter Flom은 통계 학자이자 학습 장애가있는 성인입니다. 그는 수년 동안 글을 쓰고 있으며 심리학, 마약 중독, 전염병학 및 기타 분야의 많은 학술지에 발표되었습니다. 그는 박사 학위를 보유하고 있습니다. Fordham University에서 심리학 박사.
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