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特殊的教育和训练，而其他人没有，在这种情况下，第二次测验所得到的分数，既反映了第一次施测时所测量的东西，也反映了在两次施测之间所学到的东西。由于受测者所受的训练量不同，他们的分数就会受到不同的影响，而表现出随机误差。
（四）测验经验
受测者对测验的经验也会影响成绩，对测验的程序和技能熟悉程度不同，所得分数便不能直接比较。
任何时候只要引入一种新的题目形式或一种新的反应程序，就有可能造成理解上的错误并最终在测验中带来误差。因此，当使用一种新的、不寻常的测验形式或反应方式时，需要提供练习题和演示。在大多数情况下，少量的练习就足够了，但对于很少接触测验的人，练习应稍多一些。总之，在测验前，应尽可能使每个被试都对测验程序有所了解。
也有另外一种情况，有些人经历过多次测验，发展了测验技能，成为“测验油子”。他们在觉察正确答案与错误答案的细微差别，合理分配时间，以及适应新的测验形式等方面具有丰富的经验，因此常比那些能力相差不多、但缺乏测验经验和技巧的人获得更多的分数。
（五）练习效应
任何一个测验在第二次应用时，都会有练习效应而使成绩提高。
在能力测验方面，练习效果的研究大体获得下列结论：
1．练习对于智力较高者，效果较为显著。
2．着重速度的测验，练习效果较明显。
3．再作同—个测验比作复本的练习效果显著．
4。两次测验之间的时距愈大，练习效果愈小，相距三个月以上，练习效果可忽略不计。
5。一般的平均练习效果，约在1／5个标准差以下，但第二次再测后，练习效果即接近于零。
以上结论只是某些人使用某些测验的研究结果，不一定具普遍意义。
（六）反应方式
反应方式是指独立于测验内容的反应倾向。例如，在速度性测验中，有的人“快而不准”，有的人却“宁慢勿错”；在是非题中，有的人有—种“默认反应方式”，即不管内容如何都答“是”，有时甚至会自相矛盾。为了纠正此种误差，应使“是”“非”答案大体相等。
（七）生理变因
不但心理因素会影响测验成绩，生病，疲劳、失眠等生理因素也会影响测验成绩而带来误差。能影响测验分数的变因还有许多，实际上任何与测量目的无关的变因都可能引起误差，这里介绍的只是几种主要的，这些变因既能引起随机误差，也能产生系统误差。
某些情况如计时错误或指导语不当，很明显会产生可变误 差。其它变因，如个人在有关内容方面的知识或技能，通常产生恒定的效果。然而，当两测验施测时距长，在两次测验当中可能产生不同的学习或遗忘效果，这不仅会使分数不稳定，而且还可能是个人的永久改变。测验的标准化就是为了控制这些因素，以减少误差，使测验分数更可信，更有效。
第五章 测量的信度
第一节 什么是信度
一、信度的定义
信度又叫可靠性，指的是测量的一致性程度。一个好的测量工具必须稳定可靠，即多次测量的结果要保持一致，否则便不可信。信度只受随机误差影响。随机误差越大，信度越低。因此，信度亦可视为测量结果受机遇影响的程度。系统误差产生恒定效应，不影响信度。
在测量理论中，信度被定义为：一组测量分数的真变异数与总变异数（实得变异数）的比率。即，
（5。1）
式中rxx代表测量的信度，S 代表真分数的变异数， 代表实得分数的变异数，即总变异数。
根据公式（4．3），信度还可表示为
（5。2）
该定义有两点要注意： 1）信度指的是一组测验分数或一列测量的特性，而不是个人分数的特性。2）真分数的变异数是不能直接测量的，因此信度是一个理论上构想的概念，只能根据一组实得分数作出估计。
任何测验只能包含特定样本的题目，由特定的施测者，对特定的被式，在特定的时间、地点施测，情况不同便会得到不同的分数。信度涉及的主要问题是对测验分数的意义的概化能力，即从一次测量来推论总体（真实分数）能达到何种正确程度。
根据现代信息论，每组信息可包括一些真正信息（信号）和一些错误的信息（噪音）。为了提供有用的数据，任何测量必须有高的信号噪音比率——即提供更多真正的信息。信号可由真实分数的变异数表示，噪音可由误差分数的变异数表示。
信噪比与信度有如下关系：
信号／噪音= （5。3）
公式（5．3）并不难证明，将 代入上式的右端可得：
=信号／噪音
假如一个测验的信度为0。90，则信噪比为0。90／（1—0。90）=9。0即真正变异数对误差变异数的比率为9：1。
一个测验的信度只要稍微增加一点就会使信噪比大大改变。例如，信度从0。90增为0。91，可使信噪比从9：1；变为10。1：1。因此，即使一个相当可靠的测验也应努力改善其信度。
二、信度系数
大部分的信度指标都以相关系数表示，即用同一被试样本所得的两组资料的相关作为测量一致性的指标，称作信度系数。
与信度系数有关的一个概念叫信度指数，是实得分数与真分数的相关，这是部分与整体的相关，可用下式表示：
信度指数的平方就是信度系数，可用下列公式表示，
（5。4）
换言之，信度系数是实得分数与真正分数相关的平方。相关系数的平方表示两个变量间共有的变异数比例。因此，信度系数实际是真正分数与实得分数之间的决定系数。可以解释为在实得分数的变异数中有多少比例是由真分数的变异决定的。例如，当rxx =0．90时，我们可以说实得分数中有90％的变异数是来自真正分数的差别，仅有10％是来自测量误差，在极端例子中，如rxx=1．00，则无测量误差，所有的变异都来自真分数，若rxx=0，则所有的变异均反映了测量误差。
对信度系数也要注意三点，1）在不同情况下，对不同样本，采用不同方法会得到不同的信度系数，因此一个测验可能不止一个信度系数。2）信度系数只是对测量分数不一致性程度的估计，并没有指出不一致的原因。3）获得较高的信度系数并不是心理测量追求的最终目的，它只是迈向目标的一步，是使测验有效的一个必要条件。
信度系数达到多高才可以接受呢？最理想的情况是 rxx=1．00m，但这是办不到的。不过我们可用已有的同类测验作为比较的基准。一般能力与学绩测验的信度系数在0。90以上，有的可以达0。95，至于性格、兴趣、价值观等人格测验的信度系数，通常在0。80到0。85或更高些。当 rxx0。70时，可用于团体间比较；当 rxx》0。85时，可用于鉴别个人。
由于信度系数总是在特定情况下获得的，因此只有当一个测验在很多情况下都被证实具有较高的信度时，才可以说它是比较可靠的测验。
三、信度与测验分数的解释
信度系数有两个实际用处：一是用来解释个人分数的意义，二是用来比较不同测验分数的差异．
（一）个人测验分数的误差
信度仅表明一组测量的实得分数与真分数的符合程度，但并没直接指出个人测验分数的变异量。由于存在测量误差，一个人所得分数有时比真分数高，有时比真分数低，有时二者相等。理论上我们可对一个人施测无限多次，然后求所得分数的平均数与标准差。在这个假设的分布里，平均数就是这个人的真分数，而标准差则为测量误差大小的指标。这在实际上是行不通的。然而，我们可以用一组被试（人数足够多）两次施测的结果来代替对同一个人反复施测，、以估计测量误差的变异数。此时，个人在两次测验中的分数差异就是测量误差。据此可制成误差分数的分布。这个分布的标准差就是测量的标准误，是表示测量误差大小的指标。
测量的标准误可用下式求出：
SE=S
这里SE为测量的标准误， 为所的分数的标准差， 为测量信度。从式中可以看出，测量的标准差与信度之间有互为消长的关系：信度越高，标准误越小；信度越低，标准误越大。
测量的标准误实际上是在一组测量分数中误差分布的标准差，可以象其它标准差一样地解释。因此，个人每次测量所得分数（X）有68％的可能性落在真分数（T）�