The true score theory is a good sim

The true score theory is a good simple model for measurement, but it may not always be an accurate reflection of reality. In particular, it assumes that any observation is composed of the true value plus some random error value. But is that reasonable? What if all error is not random? Isn't it possible that some errors are systematic, that they hold across most or all of the members of a group? One way to deal with this notion is to revise the simple true score model by dividing the error component into two subcomponents, random error and systematic error. here, we'll look at the differences between these two types of errors and try to diagnose their effects on our research.

Kết quả (Việt) 1:

Sự thật được điểm lý thuyết là một mô hình đơn giản tốt để đo lường, nhưng nó không luôn luôn có một sự phản ánh chính xác thực tế. Đặc biệt, nó giả định rằng bất kỳ sự quan sát bao gồm đúng giá trị cộng thêm một số giá trị lỗi ngẫu nhiên. Nhưng đó là hợp lý? Điều gì nếu tất cả lỗi không phải là ngẫu nhiên? Không phải là nó có thể là một số lỗi hệ thống, họ giữ trên hầu hết hoặc tất cả thành viên của một nhóm? Một cách để đối phó với khái niệm này là để sửa đổi đơn giản đúng mô hình điểm bằng cách chia thành phần lỗi thành hai subcomponents, lỗi ngẫu nhiên và có hệ thống báo lỗi. ở đây, chúng tôi sẽ xem xét những khác biệt giữa hai loại lỗi và thử để chẩn đoán hiệu ứng của họ về nghiên cứu của chúng tôi.

Kết quả (Việt) 2:

Lý thuyết số thật sự là một mô hình đơn giản tốt cho đo lường, nhưng nó có thể không phải luôn luôn phản ánh chính xác thực tế. Đặc biệt, nó giả định rằng bất kỳ quan sát bao gồm giá trị thực sự cộng với một số giá trị sai số ngẫu nhiên. Nhưng đó là hợp lý? Điều gì nếu tất cả các lỗi không phải là ngẫu nhiên? Không phải là nó có thể là một số sai sót này có hệ thống, mà họ nắm giữ trên hầu hết hoặc tất cả các thành viên của một nhóm? Một cách để đối phó với khái niệm này là để sửa đổi các mô hình điểm thật đơn giản bằng cách chia các thành phần lỗi thành hai phần phụ, sai số ngẫu nhiên và sai số hệ thống. ở đây, chúng ta sẽ xem xét sự khác biệt giữa hai loại lỗi và cố gắng để chẩn đoán tác động của chúng trên nghiên cứu của chúng tôi.