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二基于多元概化理论的分析16（第1页）

二、基于多元概化理论的分析[16]

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（一）研究目的

《量表》是在借鉴国际权威的托幼机构教育质量评价工具（如ECERS-R、CLASS等）的质量概念和框架结构的基础上，基于中国情境为测量中国托幼机构教育质量而研发的班级观察评价工具。

在其被我国的学前教育研究者和实践者大规模应用之前，对该工具的测量学特性进行系统性评估是当务之急。

作为整个研究项目的一部分，本研究致力于《量表》测量学特性的拓展性研究。

具体说来，本研究试图在多元概化理论（MGT）框架下检验《量表》的测量信度。

（二）概念框架

多元概化理论包括了评分者间信度、内部一致性信度、组内相关等信度方法，并提供了全面统一的框架，[17]特别是针对复杂的测量情境。

1.相对决断与绝对决断

经典测验理论关注常模参照性分数的解释，也就是说，信度是关于分数相对排名的一致性，而不是实际分数的一致性。

在多元概化理论的框架下，这种解释被称为“相对决断”

。

标准参照的分数解释是关于个体相对排名和实际得分的一致性，因此多元概化理论称其为“绝对决断”

。

这两种类型的概化（信度）系数相当于这两种类型的决断：相对决断概化系数ρ2和绝对决断概化系数φ[18]。

我们通常对评分者间信度系数熟悉，它是一个“相对决断”

的信度估计。

但是在使用量表时，不仅要关注评分的相对一致性，也应该关注实际评分的一致性，因为这些分数代表托幼机构的质量差异。

因此，最恰当的信度系数应该是“绝对决断”

的概化系数φ。

2.制订最优化测评方案

传统的信度方法通常是进行事后检验，也就是测量信度依据事实基础进行计算。

但是在制订最优化的测评方案上，多元概化理论可以充分发挥作用。

多元概化理论包括两个阶段：G研究和D研究。

G研究充当先行的研究用来提供信息（如不同来源的方差成分）并规划未来测量研究。

在D研究中，来自G研究的信息被用于规划最佳测评方案的信息，这样可以实现最好的信度并平衡其他因素（如成本和效果）。

这种便利性和预测能力在传统信度估计方法中一般无法实现。

[19]

多元概化理论从单变量发展到拥有先进的多变量的方法。

多元概化理论的应用适合于多维和复杂的测量情境。

多元概化理论的应用提供了方法论上的优越性：在分析和评估过程中不仅考虑了方差（方差分量），而且也考虑了维度的协方差结构。

所有维度的信度同时估计，而不是孤立地估计每个维度（单变量多元概化理论）。

显然，使用《量表》对托幼机构的班级教育质量进行观察评价是一个多维度的复杂测量过程。

传统的信度计算方法不能同时处理多个维度。

另外，传统的方法也不能处理不同测量情境的一致性信度，即不同数量的评分员嵌套在班级中——在学前教育质量评估中，这是一种常见情况。

正如前面的讨论所指出的，G研究和D研究的过程为探索最佳测评方案提供了便利。

基于这些考虑，多元概化理论更适合进行多维度的、涉及多个评分员的测量信度分析。