測定誤差と信頼性
古典的なテスト理論の第1の公理テスト理論の第XNUMXの公理は、測定値は常に真の値と測定誤差で構成されると述べています。 X = W + ex完璧な場合のみ 信頼性 測定誤差= 0であり、測定値は真の値になります。 ただし、実際には、これはほとんど発生しません。 測定誤差が不明であるため、測定の真の値がわかりません。
標準測定誤差
Status 信頼性 測定方法の既知の場合、いわゆる標準測定誤差を決定できます。標準測定誤差：ex =±sx？1-rrel誤差の68％がこの間隔で発生します。 さらに大きなエラーは32％でしか予想できません。 より重要なデータを取得するには、 信頼性 増やす必要があります。
中心の退行現象
テスト手順では、一部の値が特に良いまたは特に悪いことが判明する場合があります。 これらの値の場合、高い真の値は、誤った高い測定誤差に関連付けられるか、真の低い値が誤った低い測定誤差に関連付けられる可能性があります。 この現象が測定の繰り返しで再び発生するという事実は非常に小さいです。
したがって、真ん中への回帰は、偽高と偽低の測定が測定の繰り返し中に真ん中にある傾向があることを意味します。 これらの変更値は、トレーニングによって引き起こされた変更を評価するのに役立ちません。
