单选题同时采用几个预测源来预测一个效标,且效标量之间具有互偿性的方法是指()。A 临床判断B 推理方法C 多重分段D 特殊方法E 多重回归

题目
单选题
同时采用几个预测源来预测一个效标,且效标量之间具有互偿性的方法是指()。
A

临床判断

B

推理方法

C

多重分段

D

特殊方法

E

多重回归


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更多“单选题同时采用几个预测源来预测一个效标,且效标量之间具有互偿性的方法是指()。A 临床判断B 推理方法C 多重分段D 特殊方法E 多重回归”相关问题
  • 第1题:

    单位加权和等量加权法属于A.临床判断

    B.推理方法

    C.多重分段

    D.特殊方法

    E.多重回归

    同时采用几个预测源来预测一个效标,且效标量之间具有互偿性的方法是指A.临床判断

    B.推理方法

    C.多重分段

    D.特殊方法

    E.多重回归

    根据直觉经验,主观的将各种因素组合得出结论或预测的方法是A.临床判断

    B.推理方法

    C.多重分段

    D.特殊方法

    E.多重回归

    请帮忙给出每个问题的正确答案和分析,谢谢!


    问题 1 答案解析:B


    问题 2 答案解析:E


    问题 3 答案解析:A

  • 第2题:

    关于各自分数合成的方法,说法错误的是

    A、测验分数不能互相代替时适宜采用多重回归方法合成分数

    B、临床判断可能受到经验和偏见的影响

    C、预测源少时,进行多重回归后差异加权比推理的等量加权更能有效预测

    D、预测源与效标测量之间没有线性关系时,多重分段比多重线性回归更有效

    E、多重回归合成分数预测低概率事件价值不如临床判断


    参考答案:A

  • 第3题:

    ()方法在用于安置与分类问题时,要分别为每个组确定单独的回归直线,然后将每个人分派至能使预测效标分数达到最高的组内。

    A、临床判断

    B、多重回归

    C、推理方法

    D、多重分段


    参考答案:B

  • 第4题:

    能够真正测出工作绩效的某些重要因素的测验方法具有较高的()。

    A: 效标关联效度
    B: 预测效度
    C: 内容效度
    D: 构想效度

    答案:C
    解析:

  • 第5题:

    同时采用几个预测源来预测一个效标,且效标量之间具有互偿性的方法是指()。

    • A、临床判断
    • B、推理方法
    • C、多重分段
    • D、特殊方法
    • E、多重回归

    正确答案:E

  • 第6题:

    根据直觉经验,主观的将各种因素组合得出结论或预测的方法是()。

    • A、临床判断
    • B、推理方法
    • C、多重分段
    • D、特殊方法
    • E、多重回归

    正确答案:A

  • 第7题:

    测量效度的方法有()。

    • A、内容效度
    • B、结构效度
    • C、效标关联效度
    • D、同时效度
    • E、预测效度

    正确答案:A,B,C

  • 第8题:

    单选题
    同时采用几个预测源来预测一个效标,且效标量之间具有互偿性的方法是指()。
    A

    临床判断

    B

    推理方法

    C

    多重分段

    D

    特殊方法

    E

    多重回归


    正确答案: C
    解析: 暂无解析

  • 第9题:

    多选题
    由于测量目的和所用资料不同,分数合成的方法主要包括()。
    A

    临床判断

    B

    推理方法

    C

    多重分段

    D

    多重回归


    正确答案: A,C
    解析: 暂无解析

  • 第10题:

    单选题
    能够真正测出工作绩效的某些重要因素的测验方法具有较高的(  )。
    A

    效标关联效度

    B

    预测效度

    C

    内容效度

    D

    构想效度


    正确答案: A
    解析:

  • 第11题:

    单选题
    分析测试内容与预测内容之间的一致性程度,这种测试效度的方法叫()
    A

    效标关联度

    B

    内容效度

    C

    结构效度

    D

    预测效度


    正确答案: D
    解析: 暂无解析

  • 第12题:

    单选题
    单位加权和等量加权法属于()。
    A

    临床判断

    B

    推理方法

    C

    多重分段

    D

    特殊方法

    E

    多重回归


    正确答案: E
    解析: 暂无解析

  • 第13题:

    当用测验来决定人员选拔时,如果有多个预测源且这些预测源之间不具备互补偿性时,为每个预测源确定一个最低可以接受的分数线,如果低于任何一个分数线就被拒绝。这种方法是

    A、临床判断

    B、推理方法

    C、多重分段

    D、效标关联

    E、多重回归


    正确答案:C

  • 第14题:

    由于测量目的和所用资料不同,分数合成的方法主要包括()。

    A、临床判断

    B、推理方法

    C、多重分段

    D、多重回归


    参考答案:ABCD

  • 第15题:

    分数合成的方法包括____。

    A、临床判断

    B、推理方法

    C、多重回归

    D、多重划分


    参考答案:ABCD

  • 第16题:

    分析测试内容与预测内容之间的一致性程度,这种测试效度的方法叫()

    • A、效标关联度
    • B、内容效度
    • C、结构效度
    • D、预测效度

    正确答案:B

  • 第17题:

    单位加权和等量加权法属于()。

    • A、临床判断
    • B、推理方法
    • C、多重分段
    • D、特殊方法
    • E、多重回归

    正确答案:B

  • 第18题:

    建立效标关联效度的最常用方法是关联法,即求测验分数与效标测量间的相关系数,其方法有()。

    • A、内容效度
    • B、预测效度
    • C、同时效度
    • D、目标效度

    正确答案:B,C

  • 第19题:

    下列关于预测效度的论述,哪项是正确的?()。

    • A、预测效度是指具有预测能力的效度
    • B、预测效度是内容效度的一种特殊类型
    • C、预测效度的测验分数和效标材料同一时间采集
    • D、预测效度反映的是由测验分数对任一段时间间隔后被试行为表现的预测程度

    正确答案:D

  • 第20题:

    单选题
    关于各自分数合成的方法,说法不正确的是(  )。
    A

    预测源与效标测量之间没有线性关系时,多重分段比多重线性回归更有效

    B

    测验分数不能互相代替时适宜采用多重回归方法合成分数

    C

    预测源少时,进行多重回归后差异加权比推理的等量加权更能有效预测

    D

    临床判断可能受到经验和偏见的影响

    E

    多重回归合成分数预测低概率事件价值不如临床判断


    正确答案: B
    解析:
    应用多重回归合成分数的假设前提是测验分数具有互偿性,且与效标测量将呈线性关系。此外,多重回归适用于预测一般的典型事件。

  • 第21题:

    多选题
    建立效标关联效度的最常用方法是关联法,即求测验分数与效标测量间的相关系数,其方法有()。
    A

    内容效度

    B

    预测效度

    C

    同时效度

    D

    目标效度


    正确答案: A,C
    解析: 暂无解析

  • 第22题:

    单选题
    根据直觉经验,主观的将各种因素组合得出结论或预测的方法是()。
    A

    临床判断

    B

    推理方法

    C

    多重分段

    D

    特殊方法

    E

    多重回归


    正确答案: A
    解析: 暂无解析

  • 第23题:

    单选题
    下列关于预测效度的论述,哪项是正确的?()。
    A

    预测效度是指具有预测能力的效度

    B

    预测效度是内容效度的一种特殊类型

    C

    预测效度的测验分数和效标材料同一时间采集

    D

    预测效度反映的是由测验分数对任一段时间间隔后被试行为表现的预测程度


    正确答案: D
    解析: 暂无解析

  • 第24题:

    多选题
    测量效度的方法有()。
    A

    内容效度

    B

    结构效度

    C

    效标关联效度

    D

    同时效度

    E

    预测效度


    正确答案: D,E
    解析: 暂无解析