Ошибка измерения - это разница между истинным значением и наблюдаемым значением признака. Проблема в том, что мы не знаем истинной ценности; мы знаем только наблюдаемое значение. Обычный способ решения этой проблемы - вычислить статистику, известную как стандартная ошибка измерения, которая определяется как стандартное отклонение ошибок измерения.
Найдите или вычислите стандартное отклонение измерительного прибора. Многие измерительные устройства (например, большинство стандартизированных тестов) опубликовали стандартные отклонения. В противном случае вы можете рассчитать стандартное отклонение образца, который вы тестируете с помощью устройства. Вы можете рассчитать стандартное отклонение на многих калькуляторах или в Excel с помощью функции STDEV (нажмите «Формулы», затем «Дополнительные функции», затем «Статистические»).
Найдите или рассчитайте надежность. Опять же, это может быть опубликованная информация, но вы можете рассчитать ее, если она недоступна. Вы можете использовать любую меру надежности, в зависимости от типа устройства и того, что доступно. Возможно, лучше всего будет проверка надежности повторного тестирования, которая представляет собой соотношение двух вариантов использования устройства, поскольку идея ошибки измерения фиксируется, когда вы дважды смотрите на одних и тех же людей, чтобы увидеть, насколько велики различия находятся. Надежность повторного тестирования - это корреляция, которую можно вычислить на многих калькуляторах или в Excel с помощью функции CORREL (щелкните «Формулы», затем «Дополнительные функции», затем «Статистические данные»).
об авторе
Питер Флом - статистик, взрослый с трудностями в обучении. Он пишет много лет и был опубликован во многих академических журналах в таких областях, как психология, наркомания, эпидемиология и другие. Он имеет докторскую степень. по психометрии из Фордхэмского университета.
Фото Кредиты
изображение рулетки от MichMac из Fotolia.com