심리 측정학

Psychometrics
공기의 열 및 수증기 특성 측정과 혼동하지 마십시오.
이 용어와 유사한 용어의 다른 용도는 심리측정법(동음이의)을 참조하십시오.
이 기사는 심리적 속성의 측정 이론과 기술에 관한 것입니다.심리학의 연구 설계 및 방법론은 심리 통계학을 참조하십시오.심리학적 이론과 현상의 수학적 모델링은 수리심리학을 참조한다.
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심리측정학은 측정의 이론과 기술과 관련된 심리학 내의 연구 분야이다.심리측정학은 일반적으로 시험, 측정, 평가 및 관련 [1]활동에 전념하는 심리학과 교육 내의 전문 분야를 말한다.심리측정학은 직접 관찰할 수 없는 잠재적 구조의 객관적인 측정에 관련된다.잠재된 구성 요소의 예로는 지능, 내성, 정신 장애, 교육 [2]성취 등이 있습니다.관찰할 수 없는 잠재 변수에 대한 개인의 수준은 테스트 및 [2]척도에 대한 개인의 응답에서 관찰된 것에 기초한 수학적 모델링을 통해 추론된다.

사이코메트리 연구에 종사하는 모든 사람이 이 직함을 가진 것은 아니지만, 실무자들은 사이코메트리학자로 묘사된다.심리학자들은 보통 학위나 자격증 같은 특정한 자격증을 가지고 있으며, 대부분은 심리학과 측정 이론에 대한 고급 대학원 교육을 받은 심리학자들이다.전통적인 학술 기관 외에도, 실무자들은 교육 시험 서비스나 심리 회사와 같은 기관에서 일합니다.일부 사이코메트릭 연구자들은 조사, 척도, 개방형 또는 폐쇄형 설문지를 포함한 평가 도구의 구축과 검증에 초점을 맞추고 있다.다른 사람들은 측정 이론(예: 항목 반응 이론; 클래스 내 상관 관계)과 관련된 연구에 초점을 맞추거나 학습 및 개발 전문가로 전문화한다.

역사적 기반

심리 테스트는 두 가지 생각의 흐름에서 왔다.첫 번째는 다윈, 갈튼, 캐텔로부터 개인차이의 측정에 대한 것이고, 두 번째는 허브트, 베버, 페치너, 분트로부터 그리고 비슷한 구조의 정신물리학적 측정에 대한 것이다.두 번째 세트의 개인과 그들의 연구는 실험심리학의 발전과 표준화된 테스트의 [3]발전을 이끌었다.

빅토리아 시대의 흐름

찰스 다윈은 심리측정학의 발전을 이끈 과학자 프란시스 골튼 경의 영감이었다.1859년에 다윈은 종의 기원에 관한 책을 출판했어요.다윈은 시간이 지남에 따라 식물과 동물 종의 다른 개체군의 출현에서 자연 도태의 역할을 설명했다.이 책은 한 종의 개별 구성원들이 어떻게 다른지, 그리고 그들이 환경에 어느 정도 적응할 수 있는 특성을 어떻게 가지고 있는지를 보여주었다.보다 적응력이 높은 특성을 가진 사람들은 다음 세대를 낳기 위해 생존할 가능성이 더 높다.적응성이 떨어지는 특성이 있는 사람은 가능성이 낮다.이러한 생각들은 인간에 대한 연구, 그리고 그들이 다른 사람들과 어떻게 다른지, 그리고 더 중요한 것은, 어떻게 그 차이를 측정하느냐에 대한 갈튼의 관심을 자극했다.

Galton은 유전적인 천재라는 책을 썼다.이 책은 사람들이 가지고 있는 다른 특징들과 그 특징들이 어떻게 다른 것들보다 더 "적합"하게 만드는지 묘사했다.오늘날 감각과 운동기능과 같은 차이점들은 과학심리학에서 중요한 영역이다.초기 이론적이고 응용적인 심리측정학 연구의 대부분은 지능을 측정하기 위한 시도로 이루어졌다.종종 "심리측정학의 아버지"라고 불리는 갤튼은 그의 인체측정학 측정법에 정신검사를 고안하고 포함시켰다.심리측정학 분야의 선구자인 제임스 맥킨 캣텔은 갤튼의 연구를 계속 확장시켰다.Cattell은 멘탈 테스트라는 용어를 만들었고, 궁극적으로 현대 [4]테스트의 개발을 이끈 연구와 지식을 책임지고 있습니다.

독일 하천

심리측정학의 기원은 또한 정신물리학의 관련 분야와도 관련이 있다.다윈, 갈튼, 캣텔이 발견을 할 무렵, 허바트는 또한 과학적 [4]방법을 통해 "인간의 의식의 신비를 푸는" 것에 관심을 가졌다.Herbart는 미래의 교육적 실천에 영향을 미친 정신의 수학적 모델을 만드는 데 책임이 있었다.

E.H. Weber는 Herbart의 연구를 바탕으로 감각 체계를 활성화하기 위해서는 최소한의 자극이 필요하다며 심리적 역치의 존재를 증명하려고 했다.베버 이후, G.T. Fechner는 Herbart와 Weber로부터 얻은 지식을 확장하여 자극 강도의 대수에 따라 감각의 강도가 증가한다는 법칙을 고안했다.베버와 페치너의 추종자인 빌헬름 분트는 심리학 분야의 창시자로 알려져 있다.다른 사람들이 심리 테스트를 [4]발전시킬 수 있는 길을 열어준 것은 분트의 영향이다.

20세기

1936년, 사이코메트리 학회의 설립자이자 초대 회장인 사이코메트리학자 L. L. 서스톤은 비교 판단의 법칙이라고 불리는 이론적인 접근법을 개발하고 적용했는데, 이는 에른스트 하인리히 베버와 구스타프 페치너의 정신물리학 이론과 밀접한 관련이 있는 접근법이다.또한, 스피어맨과 서스톤은 둘 다 심리측정학에서 [5]개발되고 광범위하게 사용되는 통계적 방법인 인자 분석의 이론과 응용에 중요한 기여를 했다.1950년대 후반 레오폴드 손디는 과거 수십 년간 통계적 사고가 심리학에 미치는 영향에 대한 역사적 인식론적 평가를 했다. "지난 수십 년간, 구체적으로 심리적인 사고는 거의 완전히 억제되고 제거되었으며 통계적 사고로 대체되었다.바로 여기서 오늘날 [6]고환학과 고환증의 암을 볼 수 있습니다."

최근 사이코메트리 이론은 성격, 태도, 신념의 측정과 학업 성취도에 적용되고 있다.이러한 잠재적 구성 요소는 실제로 측정할 수 없으며, 이 분야의 많은 연구와 과학은 가능한 한 실제 점수에 가깝게 이러한 구성 요소를 측정하기 위해 개발되었습니다.

심리측정학에 중요한 기여를 한 인물로는 칼 피어슨, 헨리 F 등이 있다.카이저, 칼 브리검, 서스톤, E.L. 서스톤, E. L. 손다이크, 조지 래쉬, 유진 갤런터, 존슨 오코너, 프레데릭 로드, 레드야드 R 터커, 루이스 구트만, 제인 로빙거.

사회과학에서의 측정의 정의

사회과학에서 측정의 정의는 오랜 역사를 가지고 있다.Stanley Smith Stevens가 제안한 현재 널리 퍼져 있는 정의는 측정이 "어떤 규칙에 따라 물체나 사건에 숫자를 할당하는 것"이라는 것이다.이 정의는 1946년 스티븐스가 네 가지 수준의 [7]측정을 제안한 과학 기사에서 소개되었다.널리 채택되었지만, 이 정의는 물리학에서 채택된 측정의 보다 고전적인 정의와 다르다. 즉, 과학적 측정에는 "동일한 속성의 단위에 대한 정량적 속성의 일부 크기 비율의 추정 또는 발견"이 수반된다([8]358페이지).

실제로 스티븐스의 측정 정의는 영국 퍼거슨 위원회(British Ferguson Committee)의 의장 A에 대응하여 제시되었다.퍼거슨은 물리학자였다.이 위원회는 1932년 영국과학진보협회에 의해 감각 사건을 정량적으로 추정할 수 있는 가능성을 조사하기 위해 임명되었습니다.위원장과 다른 위원들은 물리학자였지만, 위원회에는 몇몇 심리학자들도 포함되어 있었다.위원회의 보고서는 측정의 정의의 중요성을 강조했다.스티븐스의 답변은 이 분야에서 상당한 영향력을 가지고 있는 새로운 정의를 제안하는 것이었지만, 보고서에 대한 답변은 결코 이것만이 아니었다.또 다른, 특히 다른 반응은 다음과 같은 문장에서 반영되는 고전적 정의를 수용하는 것이었다.

심리학과 물리학의 측정법은 전혀 다르지 않다.물리학자들은 그들이 필요한 기준을 충족시킬 수 있는 수술들을 언제 찾을 수 있는지를 측정할 수 있다; 심리학자들은 똑같이 할 수밖에 없다.그들은 두 과학에서 측정의 의미 사이의 불가사의한 차이에 대해 걱정할 필요가 없다. (Reese, 1943년, 페이지 [9]49)

이러한 상반된 반응은 측정에 대한 대안적 접근법에 반영된다.예를 들어, 공분산 행렬에 기초한 방법은 일반적으로 평가에서 도출된 원시 점수와 같은 숫자가 측정값이라는 전제 하에 사용된다.이러한 접근법은 암묵적으로 스티븐스의 측정 정의를 수반하며, 이는 어떤 규칙에 따라 숫자를 할당하는 것만을 요구한다.따라서 주요 연구 과제는 일반적으로 점수 간의 연관성 및 그러한 [10]연관성의 기초가 되는 요소의 발견으로 간주된다.

한편, Rasch 모델등의 측정 모델을 채용하고 있는 경우는, 룰에 근거해 번호가 할당되지 않습니다.대신, 위의 Reese의 진술에 따라 구체적인 측정 기준이 명시되어 있으며, 목표는 관련 기준에 부합하는 데이터를 제공하는 절차 또는 운영을 구축하는 것이다.측정치는 모델을 기반으로 추정되며, 관련 [citation needed]기준이 충족되었는지 확인하기 위해 테스트를 수행합니다.

기구 및 절차

최초의 사이코메트릭 기구는 [11]지능을 측정하기 위해 고안되었다.지능 측정에 대한 초기 접근법은 알프레드 비네와 테오도르 시몬에 의해 프랑스에서 개발된 실험이었다.이 테스트는 테스트 비넷-사이먼 [fr]으로 알려져 있습니다.프랑스 테스트는 스탠퍼드 대학의 루이스 터먼에 의해 미국에서 사용하기 위해 각색되었고 스탠포드-비넷 IQ 테스트라고 명명되었다.

심리 측정학의 또 다른 주요 초점은 성격 검사였다.비록 이론적으로 널리 합의된 것은 아니지만, 성격을 개념화하고 측정하는 데는 다양한 이론적 접근법이 있었다.더 잘 알려진 상품으로는 미네소타 다단계 성격 목록, 5가지 요인 모델(또는 "빅 5") 및 성격 및 선호도 목록, 마이어스-브릭스 유형 지표와 같은 도구가 있습니다.심리측정학적 [citation needed]접근법을 사용하여 태도도 광범위하게 연구되었다.다른 방법으로는 전개 측정 모델을 적용하는 방법이 있으며, 가장 일반적인 방법은 쌍곡 코사인 모델(Andrich & Luo, 1993)[12]이다.

이론적 접근법

사이코메트리학자들은 여러 가지 다른 측정 이론을 개발했다.여기에는 고전 검정 이론(CTT)과 항목 반응 이론(IRT)[13][14]이 포함됩니다.수학적으로 IRT와 비슷하지만 그 기원과 특징 면에서 상당히 독특한 접근방식은 측정을 위해 Rasch 모델로 표현된다.Rasch 모델 및 Rasch 모델이 속한 광범위한 모델의 개발은 분명히 물리 과학의 [15]측정 요건에 기초하고 있습니다.

심리학자들은 또한 상관관계와 공분산의 큰 행렬을 다루는 방법을 개발했다.이 일반적인 전통에는 데이터의 기본 크기를 결정하는 방법인 인자 [16]분석 기술이 포함됩니다.요인 분석 사용자가 직면한 주요 과제 중 하나는 잠재 요인의 [17]수를 결정하기 위한 적절한 절차에 대한 합의가 부족하다는 것이다.일반적인 절차는 고유값이 1 아래로 떨어지면 원래 구가 축소되기 때문에 인수 인수를 중지하는 것입니다.절단점이 부족하면 다른 다변량 방법도 [citation needed]고려됩니다.

다차원[18] 배율은 잠재 차원이 많은 데이터에 대한 간단한 표현을 찾는 방법입니다.클러스터 분석은 서로 유사한 개체를 찾는 방법입니다.인자 분석, 다차원 척도 조정 및 군집 분석은 모두 대량의 단순 데이터 구조에서 증류하는 데 사용되는 다변량 기술 방법입니다.

최근에는 구조 방정식[19] 모델링과 경로 분석이 대규모 공분산 행렬을 사용하는 보다 정교한 접근 방식을 나타냅니다.이러한 방법을 사용하면 통계적으로 정교한 모형을 데이터에 적합시키고 검정하여 적절한 적합 여부를 확인할 수 있습니다.세분화된 수준의 사이코메트릭 연구는 각 관심 항목에서 다차원성의 범위와 성격과 관련이 있기 때문에 이중 인자 분석으로[20][21][22] 알려진 비교적 새로운 절차가 유용할 수 있다.이인자 분석은 "이상적으로 두 가지 요인, 일반 요인 및 추가 시스템 [23]분산의 한 가지 요인에 대한 항목의 체계적 분산"을 분해할 수 있습니다.

주요 개념

고전적인 테스트 이론의 핵심 개념은 신뢰성과 타당성입니다.신뢰할 수 있는 측도는 시간, 개인 및 상황에 걸쳐 일관되게 구조를 측정하는 측도입니다.유효한 측정이란 측정하고자 하는 것을 측정하는 측정입니다.신뢰성은 필요하지만 타당성을 위해 충분하지는 않습니다.

신뢰성과 타당성 모두 통계적으로 평가할 수 있다.동일한 검정의 반복 측정값에 대한 일관성은 Pearson 상관 계수를 사용하여 평가할 수 있으며, 이를 검정-재시도 [24]신뢰성이라고 합니다.마찬가지로, 동일한 측정값의 서로 다른 버전의 동등성은 Pearson 상관 관계를 통해 색인화할 수 있으며, 동등한 형식의 신뢰성 또는 유사한 [24]항이라고 합니다.

단일 테스트 형식의 동질성을 다루는 내부 일관성은 테스트의 두 절반에 대한 성능을 상호 연관시켜 평가할 수 있으며, 이는 분할 신뢰도라고 불린다. 두 절반 테스트에 대한 이 피어슨 제품-모멘트 상관 계수의 값은 대응 관계에 해당하는 스피어만-브라운 예측 공식으로 조정된다.2개의 풀렝스 [24]테스트 사이의 레이션.아마도 가장 일반적으로 사용되는 신뢰성의 지수는 크론바흐의 α이며, 이는 가능한 모든 분할 반 계수의 평균과 같다.다른 접근법으로는 클래스 내 상관관계가 있는데, 이는 모든 목표값의 분산에 대한 특정 목표값의 측정값 분산 비율입니다.

타당성에는 여러 가지 다른 형태가 있다.기준 관련 유효성(criteria reliability)은 테스트 또는 척도가 "측정기 [25]자체의 외부"인 행동의 표본, 즉 기준을 예측하는 정도를 말한다.행동의 외부 샘플은 또 다른 테스트를 포함한 많은 것들이 될 수 있습니다; 고등학교 SAT가 대학에서의 성과를 예측하기 위해 사용될 때 대학 성적 평균; 그리고 심지어 과거의 심리적 증상에 대한 테스트가 과거의 희생의 발생을 예측하기 위해 사용될 때 과거에 일어난 행동들.ccurally는 사후판결을 나타냅니다).기준 측정치가 검증되는 측정치와 동시에 수집되는 경우 목표는 동시 타당성을 확립하는 것이며, 기준이 나중에 수집되는 경우 목표는 예측 타당성을 확립하는 것이다.조치란 이론상 요구되는 다른 구성의 조치와 관련된 경우에는 타당성을 갖는다.내용 유효성은 테스트 항목이 측정 대상 도메인을 커버하는 적절한 작업을 수행한다는 것을 증명하는 것입니다.인력 선발 예에서 테스트 내용은 직무 분석에서 얻은 지식, 기술, 능력 또는 기타 특징에 대한 정의된 진술 또는 진술 세트를 기반으로 합니다.

항목 반응 이론은 잠재적 특성과 테스트 항목에 대한 반응 사이의 관계를 모형화합니다.다른 장점 중 IRT는 주어진 잠재적 특성에서 시험 응시자의 위치를 추정할 뿐만 아니라 해당 위치의 표준 측정 오류를 얻을 수 있는 근거를 제공한다.예를 들어, 대학생의 역사 지식은 대학 시험의 점수로부터 추론될 수 있고, 그리고 나서 덜 어려운 시험에서 추론된 고등학생의 지식과 신뢰성 있게 비교될 수 있다.고전적인 시험 이론에 의해 도출된 점수는 이러한 특성을 가지고 있지 않으며, (다른 수험생에 대한 능력이 아닌) 실제 능력에 대한 평가는 모집단에서 무작위로 선택된 "표준 그룹"의 점수와 비교함으로써 평가되어야 한다.사실, 고전적인 테스트 이론에서 파생된 모든 척도는 테스트된 표본에 의존하지만, 원칙적으로 항목 반응 이론에서 파생된 척도는 그렇지 않다.

품질 기준

유효성 및 신뢰성에 대한 고려사항은 일반적으로 시험의 품질을 결정하는 데 필수적인 요소로 간주됩니다.그러나 전문가 및 의사 협회는 표준을 개발하고 주어진 맥락에서 테스트의 전체 품질에 대한 전반적인 판단을 내릴 때 이러한 우려를 더 넓은 맥락 내에 배치하는 경우가 많다.많은 응용 연구 환경에서 우려되는 사항은 주어진 심리적 인벤토리의 측정기준이 유의미한지 [26]또는 임의적인지 여부이다.

시험기준

2014년, 미국교육연구협회(AERA), 미국심리학협회(APA), 전국교육위원회(NCME)는 시험 개발, 평가 및 사용 기준을 기술한 교육 및 심리 테스트 [27]표준 개정안을 발표했다.이 표준은 유효성, 측정의 신뢰성/오차, 시험의 공정성 등 시험에 필수적인 주제를 다룬다.이 책은 또한 시험 설계와 개발, 점수, 척도, 규범, 점수 연계, 점수 삭감, 시험 관리, 점수 평가, 보고, 점수 해석, 시험 문서, 시험 응시자와 시험 이용자의 권리와 책임 등을 포함한 시험 운영과 관련된 표준을 제정하고 있다.마지막으로, 이 표준은 심리 테스트와 평가, 직장 테스트와 자격 증명, 교육 테스트와 평가, 프로그램 평가와 공공 정책의 테스트를 포함한 테스트 신청과 관련된 주제를 다룬다.

평가기준

평가 분야, 특히 교육 평가에서, 교육 평가[28] 기준 공동 위원회는 세 가지 평가 기준을 발표했습니다.인사평가기준은[29] 1988년, 프로그램평가기준(2판)[30]은 1994년[31], 학생평가기준은 2003년에 출판됐다.

각 출판물은 다양한 교육 환경에서 사용하기 위한 일련의 표준을 제시하고 상세하게 설명합니다.이 표준은 식별된 [32]평가 형식을 설계, 구현, 평가 및 개선하기 위한 지침을 제공합니다.각 표준은 적절하고 유용하며 실현 가능하고 정확한 교육 평가를 촉진하기 위해 네 가지 기본 범주 중 하나에 배치되었습니다.이러한 일련의 표준에서는 타당성과 신뢰성에 관한 고려사항이 정확도 토픽에 기재되어 있습니다.예를 들어, 학생 정확도 기준은 학생 평가가 학생 학습과 성과에 대한 건전하고 정확하며 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.

논란과 비판

심리측정학은 상관관계를 통해 측정된 잠재 심리학적 과정에 기초하기 때문에 일부 심리측정법에 [33][page needed]대한 논란이 있어왔다.물리과학 실무자들을 포함한 비평가들은 그러한 정의와 양화가 어렵고, 그러한 측정이 고용 절차에서 사용되는 인성 검사와 같은 평신도들에 의해 종종 오용된다고 주장해왔다.교육 및 심리 측정 표준은 시험 유효성에 대해 다음과 같은 진술을 제공한다. "유효성은 시험 사용에 따른 시험 점수의 해석을 뒷받침하는 증거와 이론을 말한다."[34]간단히 말해서,[35] 테스트는 의도된 방식으로 사용되고 해석되지 않는 한 유효하지 않습니다.

성격 특성을 측정하는 데 사용되는 두 가지 도구는 객관적 테스트와 투영적 측정입니다.그러한 시험의 예는:빅 파이브 물품 목록(BFI), 미네소타 다면적 인성 검사(MMPI-2), 로르샤흐 Inkblot 시험, Neurotic 성격 질문지 KON-2006,[36]이나 아이젠의 성격 질문지(EPQ-R). 그들 중의 일부 이러한 시험들 유익한이 그들이 적절한 신뢰성과 타당성, 두가지 요소 시험이 되는 것.곳에기본 구조의 정확한 반영.그러나 마이어스-브릭스 타입 인디케이터(MBTI)는 타당성이 의심스러우며 많은 비난을 받아왔다.사이코메트리 전문가 로버트 호건은 "대부분의 성격 심리학자들은 MBTI를 정교한 중국의 포춘 [37]쿠키에 지나지 않는다고 생각한다"고 이 측정치에 대해 썼다.

리 크론바흐는 "상관심리학은 실험만큼 오래되었지만 성숙하는 데 더디다.그러나 그것은 독특한 유형의 질문을 하고 질문이 적절하게 제시되었는지, 데이터가 올바르게 해석되었는지 여부를 조사하는 기술적 방법을 가지고 있기 때문에 하나의 분야와 동등하게 자격이 있습니다."그는 "상관법은 인간이 조종하는 법을 배우지 않았거나 조종하기를 바라지 않는 것을 연구할 수 있다.진정한 규율 연합이 필요하다.독립적으로 유지되면 특정 중요한 [38]문제에 대해 오답만 하거나 아예 답을 하지 않을 수 있습니다.

비인간: 동물 및 기계

심리학은 인간의 능력, 태도, 특성, 그리고 교육적 진화를 다룬다.특히, 인간이 아닌 동물의 행동, 정신 과정, 능력에 대한 연구는 보통 비교 심리학에 의해 다루어지거나 진화 심리학에 의해 인간이 아닌 동물과 나머지 동물 사이의 연속체로 다루어진다.그럼에도 불구하고, 인간을 위한 접근법과 인간이 아닌 [39][40][41][42]동물을 위한 접근법 사이의 보다 점진적인 전환을 옹호하는 사람들이 있다.

기계의 능력, 특성 및 학습 진화에 대한 평가는 인공지능 분야에서 특정한 접근방식을 가지고 인간과 비인간 동물의 경우와 대부분 관련이 없었다.보편적 심리측정학이라는 이름으로 보다 통합된 접근법도 [43]제안되었다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ "Glossary1". 22 July 2017. Archived from the original on 2017-07-22. Retrieved 28 June 2022.
  2. ^ a b Tabachnick, B.G.; Fidell, L.S. (2001). Using Multivariate Analysis. Boston: Allyn and Bacon. ISBN 978-0-321-05677-1.[페이지 필요]
  3. ^ 카플란, R.M., & Saccuzo, D.P. (2010년)심리 테스트: 원칙, 응용 프로그램 및 문제.(제8판).Belmont, CA: Wadsworth, Cengage Learning.
  4. ^ a b c 카플란, R.M., & Saccuzo, D.P. (2010년)심리 테스트: 원칙, 응용 프로그램 및 문제 (제8판).Belmont, CA: Wadsworth, Cengage Learning.
  5. ^ Nunnally, J. & Berstein, I. H.(1994)사이코메트리 이론 (제3판)뉴욕: 맥그로힐
  6. ^ 레오폴드 손디(1960년) 다스 츠바이트 부크: 레르부크 데 익스페리멘탈렌 트리에브진단스틱.휴버, 베른, 슈투트가르트 2판27장 스페인어 번역본 B)II 라스콘디시온, 396페이지. 페이지 396견적:

    el pensamiento psicologico especifico, en las ultima decadas, fues suprimido y elemado casi totalmente, siendo sustituido por un pensamiento estico estico.프레시사멘테 아퀴 베모스 엘 칸세르 데 라 테스토마니아 데 호이.
  7. ^ Stevens, S. S. (7 June 1946). "On the Theory of Scales of Measurement". Science. 103 (2684): 677–680. Bibcode:1946Sci...103..677S. doi:10.1126/science.103.2684.677. PMID 17750512. S2CID 4667599.
  8. ^ Michell, Joel (August 1997). "Quantitative science and the definition of measurement in psychology". British Journal of Psychology. 88 (3): 355–383. doi:10.1111/j.2044-8295.1997.tb02641.x.
  9. ^ 리스, T.W.(1943)신체적 측정이론의 심리적 크기 측정에 대한 응용으로 세 가지 실험 예를 들 수 있다.Psychological Monographes, 55, 1~89.doi:10.1037/h0061367
  10. ^ "Psychometrics". Assessmentpsychology.com. Retrieved 28 June 2022.
  11. ^ Stern, Theodore A.; Fava, Maurizio; Wilens, Timothy E.; Rosenbaum, Jerrold F. (2016). Massachusetts General Hospital comprehensive clinical psychiatry (Second ed.). London. p. 73. ISBN 978-0323295079. Retrieved 31 October 2021.
  12. ^ Andrich, D. & Luo, G. (1993)이분 단일 자극 응답을 전개하기 위한 쌍곡선 코사인 잠재 특성 모델입니다.Applied Psychological Measurement, 17, 253–276.
  13. ^ Embretson, S.E., & Reise, S.P. (2000년)심리학자를 위한 항목 반응 이론.마와, 뉴저지 주: 얼바움.
  14. ^ 햄블턴, R.K. & 스와미나단, H. (1985년)항목 반응 이론: 원칙과 응용 프로그램.보스턴: 클루어-니호프.
  15. ^ Rasch, G. (1960/1980)일부 지능 및 달성 테스트의 확률론적 모델.덴마크 교육 연구소의 코펜하겐, B.D.에 의한 서문과 후문으로 확장판(1980년).장인.시카고:시카고 대학 출판부입니다.
  16. ^ 톰슨, B.R. (2004)탐색적 및 확인적 요인 분석: 개념 및 응용 프로그램에 대해미국 심리학회
  17. ^ Zwick, William R.; Velicer, Wayne F. (1986). "Comparison of five rules for determining the number of components to retain". Psychological Bulletin. 99 (3): 432–442. doi:10.1037//0033-2909.99.3.432.
  18. ^ 데이비슨, M.L. (1992)다차원 스케일링크리거.
  19. ^ 카플란, D. (2008)구조 방정식 모델링: 기초와 확장, 제2판세이지.
  20. ^ DeMars, C. E. (2013)이인자 모형 점수 해석에 대한 자습서입니다.International Journal of Testing, 13, 354–378.http://dx.doi.org/10 .1080/15305058.2013.799067
  21. ^ 리스, S. P. (2012년)이중 요인 모델링의 재발견.다변량 행동 연구, 47, 667–696.http://dx.doi.org/10.1080/00273171.2012.715555
  22. ^ 로드리게스, A., 리스, S. P., & Haviland, M. G. (2016).분기 요인 모델 평가: 통계 지수를 계산하고 해석합니다.Psychological Methods, 21, 137–150.http://dx.doi.org/10.1037/met0000045
  23. ^ 숀펠트, I.S., 베르쿠일렌, J. & 비앙치, R. (2019년)연소, 우울증 및 불안 척도가 측정하는 것을 밝혀내기 위한 이중 요인 분석 접근방식을 모델링하는 탐색적 구조 방정식입니다.심리평가, 31, 1073–1079. http://dx.doi.org/10.1037/pas0000721 페이지 1075
  24. ^ a b c "Home – Educational Research Basics by Del Siegle". www.gifted.uconn.edu. 17 February 2015.
  25. ^ Nunnally, J.C.(1978년)사이코메트리 이론 (제2판)뉴욕: 맥그로힐
  26. ^ Blanton, H. 및 Jaccard, J. (2006) 심리학의 임의적 측정지표.2006-05-10년 Wayback Machine American Psychology, 61(1), 27-41에 보관.
  27. ^ "The Standards for Educational and Psychological Testing". apa.org.
  28. ^ "Joint Committee on Standards for Educational Evaluation". Archived from the original on 15 October 2009. Retrieved 28 June 2022.
  29. ^ 교육 평가 기준에 관한 공동 위원회(1988).인사 평가 기준: 교육자 평가 시스템 평가 방법 2005-12-12년 캘리포니아 주 웨이백 머신 뉴베리 파크에서 아카이브: Sage Publications.
  30. ^ 교육 평가 기준에 관한 공동 위원회(1994).프로그램 평가 기준, 제2판 2006년 2월 22일 캘리포니아 주 웨이백 머신 뉴베리 파크에서 아카이브 완료: Sage Publications.
  31. ^ 교육 평가 기준 위원회(2003).학생 평가 기준: 학생의 평가를 향상시키는 방법. 2006년 5월 24일 캘리포니아 주, Wayback Machine Newbury Park에서 보관: Corwin Press.
  32. ^ [E. Cabrera-Nguyen (2010). "Author guidelines for reporting scale development and validation results in the Journal of the Society for Social Work and Research]". Academia.edu. 1 (2): 99–103. ]
  33. ^ Tabachnick, B.G.; Fidell, L.S. (2001). Using Multivariate Analysis. Boston: Allyn and Bacon. ISBN 978-0-321-05677-1.
  34. ^ 미국 교육 연구 협회, 미국 심리학 협회 및 전국 교육 측정 위원회.(1999년) 교육 및 심리검사의 기준워싱턴 DC: 미국 교육 연구 협회.
  35. ^ Bandalos, Deborah L. (2018). Measurement theory and applications for the social sciences. New York. p. 261. ISBN 978-1-4625-3215-5. OCLC 1015955756.
  36. ^ Aleksandrowicz JW, Klasa K, Sobański JA, Stolarska D (2009). "KON-2006 Neurotic Personality Questionnaire" (PDF). Archives of Psychiatry and Psychotherapy. 1: 21–22.
  37. ^ Hogan, Robert (2007). Personality and the fate of organizations. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. p. 28. ISBN 978-0-8058-4142-8. OCLC 65400436.
  38. ^ Cronbach, L. J. (1957). "The two disciplines of scientific psychology". American Psychologist. 12 (11): 671–684. doi:10.1037/h0043943 – via EBSCO.
  39. ^ Humphreys, L.G. (1987). "Psychometrics considerations in the evaluation of intraspecies differences in intelligence". Behav Brain Sci. 10 (4): 668–669. doi:10.1017/s0140525x0005514x.
  40. ^ Eysenck, H.J. (1987). "The several meanings of intelligence". Behav Brain Sci. 10 (4): 663. doi:10.1017/s0140525x00055060.
  41. ^ Locurto, C. & Scanlon, C (1987). "Individual differences and spatial learning factor in two strains of mice". Behav Brain Sci. 112: 344–352.
  42. ^ King, James E & Figueredo, Aurelio Jose (1997). "The five-factor model plus dominance in chimpanzee personality". Journal of Research in Personality. 31 (2): 257–271. doi:10.1006/jrpe.1997.2179.
  43. ^ J. Hernández-Orallo; D.L. Dowe; M.V. Hernández-Lloreda (2013). "Universal Psychometrics: Measuring Cognitive Abilities in the Machine Kingdom" (PDF). Cognitive Systems Research. 27: 50–74. doi:10.1016/j.cogsys.2013.06.001. hdl:10251/50244. S2CID 26440282.

참고 문헌

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