SPSS分析技術:裁判(打分者)的信度分析

奧運會的很多比賽項目都是通過裁判的打分來決定名次的歸屬，例如，跳水，花樣游泳，體操等項目。為了比賽的公平，奧運會的組委會會以合適的比例選擇來自不同地區和國家的裁判組成裁判小組，避免裁判有意識或無意識的傾向于來自于同一地區或國家的運動員。除了這樣人為安排以外，有沒有數據分析技術從數據的角度對裁判的打分進行監督和評價，從而保證比賽公平呢？其實是有的，這就是評分者的信度分析。

評分者信度分析

評分者信度分析是指多個評分者對同一批受考核者進行評分時的一致性程度。在日常工作中，政治教師閱卷，評委打分之類的難免受到主觀因素影響，如何評判他們的評分是否公正合理，這就需要用到評分者信度分析。

評分者信度考察采用相關分析。如果評分者是兩人，可以采用Pearson或Spearman等級相關；如果評分者是三人及以上，并且采用等級評分方式，可以采用Kendall協同系數來分析。Kendall協同系數的公式為：

協同系數W表示變量之間的協同程度，取值在0~1之間，W越接近于1，表示變量之間的差異性越大，說明裁判的打分差異顯著。SPSS將自動計算W，并給出對應的相伴概率值，如果相伴概率值小于或等于顯著性水平α，則拒絕零假設，認為裁判打分越不一致，反之，則認為打分標準一致。

范例分析

現在有一份某屆奧運會8位裁判對200名運動員的打分數據資料。根據這些數據分析這8位裁判的打分標準是否公平。

（例題數據文件已經上傳到QQ群中，需要的朋友可以前往下載）

分析步驟

選擇菜單【分析】-【非參數檢驗】-【舊對話框】-【K個相關樣本】，在打開的對話框中按照下圖輸入信息；在檢驗類型中，選擇Kendall W，點擊【確定】。

結果解讀

左邊的等級表格展示8位裁判在對200名運動員進行打分時，每位裁判的打分分數在所有裁判中的平均排名，可以發現8位裁判分成三類，A裁判和H裁判打分比較一致，給分比較客觀；B裁判、D裁判和F裁判的打分一致性高，分數給得較低；剩下的C裁判、E裁判和G裁判結為一類，給的分數較高。右側的檢驗統計表格顯示了W系數為0.580，說明裁判之間的打分差異性比較大，這個結論也可以從顯著性水平為0.000得出。

我們可以將B裁判、D裁判和F裁判的打分數據再進行一次K關聯樣本的非參數檢驗，得出的結果如下圖所示：

從這個結果可以印證我們上面的結論，從等級表格可以知道，三位裁判打分的平均排名是差不多的。Kendall W系數為0.000，說明三位裁判的打分差異很小，顯著性水平為0.000，也說明了三位裁判的打分差異性很小，一致性很高。

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