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SPSS分析技術(shù):裁判(打分者)的信度分析
2016-12-08
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SPSS分析技術(shù):裁判(打分者)的信度分析

奧運(yùn)會(huì)的很多比賽項(xiàng)目都是通過裁判的打分來決定名次的歸屬，例如，跳水，花樣游泳，體操等項(xiàng)目。為了比賽的公平，奧運(yùn)會(huì)的組委會(huì)會(huì)以合適的比例選擇來自不同地區(qū)和國家的裁判組成裁判小組，避免裁判有意識(shí)或無意識(shí)的傾向于來自于同一地區(qū)或國家的運(yùn)動(dòng)員。除了這樣人為安排以外，有沒有數(shù)據(jù)分析技術(shù)從數(shù)據(jù)的角度對裁判的打分進(jìn)行監(jiān)督和評價(jià)，從而保證比賽公平呢？其實(shí)是有的，這就是評分者的信度分析。

評分者信度分析

評分者信度分析是指多個(gè)評分者對同一批受考核者進(jìn)行評分時(shí)的一致性程度。在日常工作中，政治教師閱卷，評委打分之類的難免受到主觀因素影響，如何評判他們的評分是否公正合理，這就需要用到評分者信度分析。

評分者信度考察采用相關(guān)分析。如果評分者是兩人，可以采用Pearson或Spearman等級相關(guān)；如果評分者是三人及以上，并且采用等級評分方式，可以采用Kendall協(xié)同系數(shù)來分析。Kendall協(xié)同系數(shù)的公式為：

協(xié)同系數(shù)W表示變量之間的協(xié)同程度，取值在0~1之間，W越接近于1，表示變量之間的差異性越大，說明裁判的打分差異顯著。SPSS將自動(dòng)計(jì)算W，并給出對應(yīng)的相伴概率值，如果相伴概率值小于或等于顯著性水平α，則拒絕零假設(shè)，認(rèn)為裁判打分越不一致，反之，則認(rèn)為打分標(biāo)準(zhǔn)一致。

范例分析

現(xiàn)在有一份某屆奧運(yùn)會(huì)8位裁判對200名運(yùn)動(dòng)員的打分?jǐn)?shù)據(jù)資料。根據(jù)這些數(shù)據(jù)分析這8位裁判的打分標(biāo)準(zhǔn)是否公平。

（例題數(shù)據(jù)文件已經(jīng)上傳到QQ群中，需要的朋友可以前往下載）

分析步驟

選擇菜單【分析】-【非參數(shù)檢驗(yàn)】-【舊對話框】-【K個(gè)相關(guān)樣本】，在打開的對話框中按照下圖輸入信息；在檢驗(yàn)類型中，選擇Kendall W，點(diǎn)擊【確定】。

結(jié)果解讀

左邊的等級表格展示8位裁判在對200名運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行打分時(shí)，每位裁判的打分分?jǐn)?shù)在所有裁判中的平均排名，可以發(fā)現(xiàn)8位裁判分成三類，A裁判和H裁判打分比較一致，給分比較客觀；B裁判、D裁判和F裁判的打分一致性高，分?jǐn)?shù)給得較低；剩下的C裁判、E裁判和G裁判結(jié)為一類，給的分?jǐn)?shù)較高。右側(cè)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)表格顯示了W系數(shù)為0.580，說明裁判之間的打分差異性比較大，這個(gè)結(jié)論也可以從顯著性水平為0.000得出。

我們可以將B裁判、D裁判和F裁判的打分?jǐn)?shù)據(jù)再進(jìn)行一次K關(guān)聯(lián)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)，得出的結(jié)果如下圖所示：


從這個(gè)結(jié)果可以印證我們上面的結(jié)論，從等級表格可以知道，三位裁判打分的平均排名是差不多的。Kendall W系數(shù)為0.000，說明三位裁判的打分差異很小，顯著性水平為0.000，也說明了三位裁判的打分差異性很小，一致性很高。


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