誤差最小化で信頼性アップ!テスト改善の秘訣【東京情報大学・嵜山陽二郎博士のAIデータサイエンス講座】 | Google Gemini・Python・エクセルを使った講義で最速マスター

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誤差最小化で信頼性アップ!テスト改善の秘訣【東京情報大学・嵜山陽二郎博士のAIデータサイエンス講座】

誤差最小化で信頼性アップ!テスト改善の秘訣【東京情報大学・嵜山陽二郎博士のAIデータサイエンス講座】
誤差得点は特性による誤差と方法による誤差の合計であり、信頼性の高い測定ではこの誤差得点を最小限に抑えることが求められます。特性による誤差は受験者の個人差に関連し、方法による誤差はテストの実施条件など外部要因によるものです。実際には方法による誤差の方が対処しやすく、信頼性を向上させるためにはテスト項目を増やすことも効果的です。これにより、より多様な項目から成る標本を得ることができ、観測得点を真の得点に近づけることが可能となります。

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目次  誤差最小化で信頼性アップ!テスト改善の秘訣【東京情報大学・嵜山陽二郎博士のAIデータサイエンス講座】


誤差得点=特性による誤差+方法による誤差


信頼性の式は次のように表すことができます。


信頼性=真の得点の分散/(真の得点の分散+誤差得点の分散)


この式において、誤差得点の分散が小さくなるほど、より完璧な測定となります。


以下の式から、誤差得点は、2つの要素からなることがわかります。


特性による誤差と、方法による誤差です。


誤差得点=特性による誤差+方法による誤差


特性による誤差は、テスト受験者間の個別的な差異によるものです。


たとえば、彼らの勉強時間、準備状態、健康状態、モチベーションなどです。


方法による誤差は、個人の特定によらない差異によって生じます。


たとえば、テストの物理的な特質、テストの実施場所、テストの実施状況がどれくらい快適か、などです。



誤差得点を可能な限り最小化


信頼性を高めるための最も有効な方法は、誤差得点を減らすことです。


つまり、特性による誤差と方法による誤差を、可能な限り最小化することです。


実用的な見地からは、特性による誤差の分散を減らすよりも、方法による誤差の分散を減らす方が簡単です。


たとえば、テスト実施の説明を明確に記述し、テスト会場の説明を適切に調整する方が、テスト受検者の不安を低減するよりも簡単です。


以下は、特性による誤差について考えられる、いくつかの原因です。


@健康障害


A不十分な準備


Bモチベーションの欠如


C興味の欠如


方法による誤差には、次のような原因が考えられます。


@不十分な説明


Aわかりにくい項目


B構成が不十分な項目


Cなじみのないテスト形式


D相互に依存した項目(それらが独立していない)


E妥当でない選択肢


最後に、テストの項目を増やせば、テストの信頼性も高めることができます


なぜなら、テスト項目の数が多いほど、考えうるすべての項目からのより適切な標本となるからです。


このようにして、観測得点を真の得点に近づけることができます。



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