中文名
区分效度
外文名
discriminant validity
相对概念
聚合效度
定义检验方法TA说
定义
区分效度（discriminant validity）是构思效度的又一个证据，指的是在应用不同方法测量不同构念时，所观测到的数值之间应该能够加以区分。[1]
检验方法
构思效度要求一个有效的测验不仅应与其他测量同一构思的测验有相关，而且还必须与测量不同构思的测验无相关，前者即是聚合效度（convergent validity），后者则是区分效度。两种效度的检验都要用到相关分析的方法，需要检验构思效度的目标测验与其他测验的相关就是区分效度系数，相关系数越大，聚合效度越大，区分效度越小。
在检验聚合效度和区分效度时，最常用的统计方法是多特质-多方法模型（multi-traits multi-methods，MTMM）。MTMM方法得到的证据具有较强的说服力，但它的设计较为复杂，操作较为困难。而运用SEM方法则比较直接，对样本要求相对较低，尤其适用于在没有开发新量表时，检验研究模型中各个变量测量间的区分效度。[1]
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参考资料
[1] 戴海琦．心理测量学（第2版）．高等教育出版社．2015年10月
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TA说
1
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在
SD是标准偏差，反映的是样本变量值的离散程度。SEM是标准误差，反映的是样本均数之间的变异。
SD为样本标准差 ，根据标准差SD能反映变量值的离散程度 。正负值就是在计算好的SD上加个正负号， 表示在这个范围内波动；在平均值上加上或者减去这个数字，都认为在正常范围内 。
标准差的统计学常用符号为s，医学期刊常用SD表示。标准差是一个极为重要的离散度指标，常用于表示变量分布的离散程度 。对于一组变量，只用平均数来描写其集中趋势是不全面的，还需要用标准差来描写其离散趋势。标准差用公式表示为:s= ∑（x-ˉx） 2 n-1由上式可见，标准差的基本内容是离均差，即（x-ˉx）。它说明一组变量值（x）与其算术均数（ˉx）的距离，故能描述变异大小。s小表示个体间变异小，即变量值分布较集中、整齐s大表示个体间变异大，即各变量值分布较分散。
SEM是样品标准差，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误用来衡量抽样误差。标准误越小，表明样本统计量与总体参数的值越接近，样本对总体越有代表性，用样本统计量推断总体参数的可靠度越大。因此，标准误是统计推断可靠性的指标。
拓展资料
生物统计学是生物数学中最早形成的一大分支，它是在用统计学的原理和方法研究生物学的客观现象及问题的过程中形成的，生物学中的问题又促使生物统计学中大部分基本方法进一步发展。生物统计学是应用统计学的分支，它将统计方法应用到医学及生物学领域，在此，数理统计学和应用统计学有些重叠。
参考资料百度百科—生物统计学
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