Формула Спирмена-Брауна: определение и пример


Формула Спирмена-Брауна используется для прогнозирования надежности теста после изменения его длины.

Формула:

Прогнозируемая надежность = kr / (1 + (k-1)r)

куда:

  • k : Коэффициент изменения длины теста. Например, если в исходном тесте 10 вопросов, а в новом тесте 15 вопросов, k = 15/10 = 1,5 .
  • r : Надежность исходного теста. Обычно для этого мы используем Альфу Кронбаха , которая представляет собой значение в диапазоне от 0 до 1, причем более высокие значения указывают на более высокую надежность.

В следующем примере показано, как использовать эту формулу на практике.

Пример: как использовать формулу Спирмена-Брауна

Предположим, что компания использует тест из 15 пунктов для оценки удовлетворенности сотрудников, и известно, что тест имеет надежность 0,74.

Если компания увеличит длину теста до 30 пунктов, какова прогнозируемая надежность нового теста?

Мы можем использовать формулу Спирмена-Брауна для расчета прогнозируемой надежности:

  • Прогнозируемая надежность = kr / (1 + (k-1)r)
  • Прогнозируемая надежность = 2 * 0,74 / (1 + (2-1) * 0,74)
  • Прогнозируемая надежность = 0,85

Новый тест имеет прогнозируемую надежность 0,85 .

Примечание.Мы рассчитали k как 30/15 = 2.

Предостережения относительно использования формулы Спирмена-Брауна

Основываясь на формуле Спирмена-Брауна, мы видим, что увеличение количества заданий в тесте на любое число повысит прогнозируемую надежность теста.

Например, предположим, что мы увеличили количество заданий в тесте по сравнению с предыдущим примером с 15 до 16. Тогда мы рассчитали бы k как 16/15 = 1,067.

Прогнозируемая надежность будет:

  • Прогнозируемая надежность = kr / (1 + (k-1)r)
  • Прогнозируемая надежность = 1,067 * 0,74 / (1 + (1,067-1) * 0,74)
  • Прогнозируемая надежность = 0,752

Новый тест имеет прогнозируемую надежность 0,752 , что выше, чем надежность исходного теста 0,74 .

Используя эту логику, мы могли бы подумать, что увеличение длины теста за счет большого количества элементов — хорошая идея, потому что мы могли бы приближать надежность все ближе и ближе к 1.

Однако мы должны иметь в виду следующее:

1. Использование слишком большого количества предметов может вызвать эффект усталости.

Если в тесте слишком много вопросов, люди могут устать, отвечая на все больше и больше вопросов, что приведет к тому, что они будут давать менее надежные ответы по мере того, как тест затягивается.

2. Новые задания, добавленные в тест, должны быть одинаковой сложности с существующими заданиями.

Важно, чтобы, если мы решим увеличить продолжительность теста, убедиться, что новые элементы/вопросы, которые мы добавляем, имеют одинаковую сложность с существующими элементами, иначе прогнозируемая надежность не будет точной.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняются другие часто используемые термины в статистике:

Что такое внутренняя согласованность?
Что такое половинная надежность?
Что такое надежность повторных испытаний?
Что такое надежность параллельных форм?

Замечательно! Вы успешно подписались.
Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли
Вы успешно подписались на кодкамп.
Срок действия вашей ссылки истек.
Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.
Успех! Ваша платежная информация обновлена.
Ваша платежная информация не была обновлена.