测验考试总结十篇

测验考试总结篇1

一、试卷的结构分析

主要包括：

1．内容结构分析：基本概念和化学原理、元素化合物知识、有机化学知识、化学计算、化学实验等方面的内容比例乃至每一方面的二级结构分析。

2．目标水平结构分析：按照考试大纲所列水平（通常分为知道、理解、应用、综合运用等）种类，分析它们的组成比例并且作内容—水平双向交叉分析。

3．题型结构分析：各类题型的比例分析。

4．分数结构分析：内容—分数和水平—分数的双向交叉分析。

5．难度和时限结构分析：对难度测验作难度分布描述，对速度测验作时限分布描述。

6．试卷特点及横向、纵向比较：就试卷是否符合考试（教学）大纲规定、是否反映化学学科特点和内在联系、符合学生实际水平、合理性、适宜性以及其他特点作出描述和判断。横向比较可以在学校—学校或地区—地区间进行，纵向比较可以在不同学年间进行。

进行结构分析时，分析者要对测验各项目逐一分析和作出判断，因而结构分析带有较强的主观色彩。分析者对项目的判断跟编制、设计者不一致的情况经常会发生，对于比较复杂的综合题尤其是这样。为此可以把试卷结构分析结果跟编制试卷的结构设计进行比较。

除了难度结构分析跟答卷情况有关，只有在考试实施之后才能进行外，其他各项分析跟答卷情况无关，在考试实施之前就可以进行，属于试卷的“静态”分析。

二、答卷情况描述

主要包括：

1．成绩分布情况描述：列出频数分布表或频数分布图。

2．统计量描述：列出平均分、标准差、优分率和低分率以及某些因素间的相关系数等数据，还可以进一步作各内容跟其平均得分率、标准差、优分率和低分率的双向交叉分析，各水平层次跟其平均得分率、标准差、优分率和低分率的双向交叉分析，以便从中发现问题。

3．分布形态判断：判断总体分布是正态还是偏态或其它形态。

4．由样本统计量推测总体参数（总体平均成绩、总体标准差等）。

三、试题及解答情况分析

1．题目的内容、水平分析：逐一分析各题的内容、水平和考核意图。

2．题目的难度、区分度、灵敏度、识别度和题目反应分布：具体方法参见文后所附题目分析部分。

四、试卷质量分析

1．试卷的信度分析和效度分析。参见文后所附“试卷的信度分析和效度分析。”

2．整卷难度分析。

3．试卷质量评价：就考试目的和试卷内容、结构、形式的合理性、适宜性、有效性和可行性等对试卷作出全面评价。

五、教学分析和教学建议

从得分、失分情况以及某些部分之间的比较、分析，发现教师、学生以及命题等方面的成功与不足之处，并针对存在问题提出改进意见。

为了使试卷分析全面、可靠和有效地发挥应有作用，试卷分析工作应实行教师分析和学生自我分析结合、“动态”分析和“静态”分析结合、定性分析和定量分析结合，在认真分析的基础上，简明、扼要、有重点地写出试卷分析报告。

附：题目和试卷的统计分析方法

一、常模参照性测验的题目分析

常模参照性测验题目的分析工作，主要是对测验结果进行统计分析，估计题目的难度、区分度，分析答案是否适宜等。

1．难度分析

所谓题目难度是指某一题目的难易程度，通常用答对率P来表示。

一般说来，题目的P值以0.2～0.8为宜。也有人用不通过率Q来表示难度。它们的计算方法如下表所示：

*X高为高分组的该题得分总和，X低为低分组的该题得分总和，H、L分别为该题的最高、最低得分。

P值无等距性，无法对试题之间的难度差异作精确的比较，也不能用于计算平均难度。为了对各题难度作比较，通常要把P转换成标准难度，使之等距化。

值越大，题目难度越大；=13时，题目难度为中等。

运用下表可以方便地由P值直接查得对应的值：

2．区分度分析

题目区分度是指某一题目对被测水平的区分能力。若某题目能使水平较高的被测得较高分、使水平较低的被测得较低分，该题就有较高的区分度。

区分度分析可以采用极端分组法，或者采用相关法。相关法比较复杂，这里从略，不作介绍。在极端分组法中，从总体中分出高分组和低分组（比例均为25％～33％且数值相同），然后计算区分指数D作为区分度的指标，如下表所示：

除了计算方法以外，还可以采用弗拉南根查表法：根据占总人数27%的高分组的答对率和占总体人数27％的低分组的答对率，从专门的表（附表5）中查得题目的区分度。

一般说来，当D＜0.20时，题目的区分度太低，必须淘汰或者加以修改；当D≥0.40时，题目的区分度非常好；通常题目的区分度指数D在0.2～0.4之间。题目难度跟题目区分度之间有着一定的联系。难度太大或者太小，都可能使区分度变小；只有难度适中时，才可能有较高的区分度。

3．题目反应分布分析

对于多重选择题等可能有多种答题情况（题目反应）的题型来说，仅仅作难度分析和区分度分析是不够的，还需要分析题目反应分布情况，检查它是否跟预期的反应分布模式符合，从而发现需要修改之处。题目的难度和区分度也可以从反应分布中得到反映。进行题目反应分布分析，先要制作题目反应分布表。下面是该表的示例，表中还列出了有关的分析和判断：

*为答对人数

二、目标参照性测验的题目分析

目标参照性测验题目试测后的分析工作主要是作灵敏度分析和识别度分析，有时也要作题目反应分布分析。

1.灵敏度分析所谓灵敏度是指题目能灵敏地反映教学作用的能力，通常用目标教学前后被测总体的通过率之差来估计。

设目标教学前、后通过试题的被测人数分别为R1、R2，被测总体人数为N，则试题对教学的灵敏度指数S可按下式计算：

当S＞0时，试题有效，S越大，试题对教学作用的感受越灵敏；当S≤0时，需要研究是否由教学不当而引起，如非教学不当引起，则可认为试题质量不佳。

2.识别度分析

题目识别度是指某试题能有效地识别达标者的能力，通常用合格者通过本题的百分比跟不合格者通过本题的百分比之差来估计。

设P1和P2分别为合格者和不合格者的本题通过率，则

识别度指标D=P1-P2

识别度指标的最大值为1.0，当D≤0时，该题无预期的识别能力。

题目识别度还可以用被测是否合格跟是否通过本题的φ相关系数来表示。设题目在总人数为N的被测总体中的试测结果如下表所示：

所得φ相关系数需进行检验，方法是：按下式算出φx2

x2=Nφ2

的，其犯错误可能性为0.05。

3．题目反应分布分析

目标参照性测验的题目反应分布分析方法跟常模参照性测验的分析方法相似。通过分析不但可以发现题目中存在的问题，还可以了解被测的错误类型及其分布，具有学习诊断作用。

三、试卷的信度分析

信度表示测量的一致性、稳定性和测量结果的可靠性。测量时的随机误差越小，测量结果就越接近真实值，其信度就越高；样本统计量越是接近总体参数，其信度也越高。

信度常用信度系数rxx表示，其值在0～1之间。若rxx=0，表明实得分数完全由偶然误差决定；若rxx=1，表明实得分数完全不受偶然误差的影响。一般说来，化学学业成绩测验的信度应在0.90以上，甚至达到0.95。

由于Sr和SR难于直接测得，所以rxx通常借助于某些特别方法进行计算。

（一）常模参照测验信度的计算

常模参照测验的信度系数可以用再测法、等价测验法和两半法等方法求得，所得信度系数意义略有不同，分别表示测量的再测稳定性、等价测量稳定性和内在一致性，故又分别称为稳定性系数、等价性系数和内部一致性系数。在化学教学测量中，常用下列方法计算内部一致性系数。

1．两半法，即在一次施测后，把试题分为对等、可比的两半，其内容、预测难度、总分和题数都大致相同；计分时把各被测的两半实得总分分开统计，计算两半间的积差相关系数；

式中，x、y分别为某被测实得的两半总分，N为被测总数。

再将rhh代入下式校正，即可得整卷的信度系数rxx。

采用这一校正公式时，两半的平均数、标准差、项目的组间相关、分布的形态和内容都应相近。否则，整个测验的信度估计rxx将有误差。此时可改用下式计算rxx：

式中，Sa、Sb分别为两半分数的标准差，St为整个测验总分方差，Sd为两半分数之差的标准差。

2．克龙巴赫法

方差。

影响测验信度的因素主要有：

（1）测验长度：测验越长，题量越大，信度越高。

（2）试题难度：当各题难度和平均难度为中等（P=0.25～0.75）时，有利于提高测验的信度。

（3）样本（或总体）大小：样本（或总体）越大，分数分布越广，信度越高。

（4）测验内容的复杂性：测验内容同质性高，信度也高；反之，内容越庞杂，信度就越低。

（5）施测条件的标准化，有利于减小随机误差的影响。

（6）评分的客观性。

（二）目标参照测验信度的计算

复本法：以等价的两份测验对同一被测群体施测，设测验结果的分布情况如下表所示：

四、试卷的效度分析

效度表示测量跟测量目的符合的程度，是测量准确性和有效性的指标。跟测验目的无关的因素影响越小，测验的有效性即效度就越高。

（一）常模参照测验的效标关联效度

在确定常模参照测验的效度时，通常以另一比较符合测量目的的测量结果作为检测效度的参照标准（即效标）。设被测总数为N，x和y分别为被测i的本次测得成绩和效标成绩，则

若已将成绩转换成Z标准分，则

rxy＞0时，说明两者相关（正相关），rxy值越大相关程度也越大；rxy=1时表示测量完全反映测量的目的；rxy=0时，表明两组分数完全不相关（零相关）测量结果跟测量目的无关；rxy＜0时为负相关，表明一测量得分高者另一测量得分低，测量结果跟测量目的完全相反。一般情况下，化学学业成绩测验的效度应在0.4～0.7之间

系统误差和随机误差跟实得分数方差比值的大小影响着效度的高低，要提高效度，就必须：

（1）提高测验的信度，减小随机误差的影响。

（2）施测标准化、评分标准化、采用适宜的分数合成方法，减少与测验的目的无关的因素，尽量降低系统误差的影响。题文难于理解、数学计算过于复杂等，均会降低测验的效度。

（3）提高命题质量。试题太少、偏、怪，覆盖面小、编排不当、过难过易等，都会影响效度。

（4）增大样本容量、使之具有较好的代表性。

（5）选择可靠（信度高）、符合测量目的的测验作效标。

效度系数也可以视具体情况改用二列相关系数或者点二列相关系数、φ相关系数等来表示。

（二）目标参照测验的效度

目标参照测验要求测量结果的变异最好为零，故不能用变异量来表示其效度。此时，可以通过内容适宜性来确定其效度。

五、试卷难度分析

试卷难度跟试题难度相似，可以用得分率表示：

测验考试总结篇2

Key words：Function experiment， MOOCs， Teaching method

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2016）11-0127-01

近些年来，我校将生理学、药理学和病理生理学实验合并成立了机能实验学一门将综合性实验课程。在教学过程中我们引入了慕课（Massive Open Online Courses，MOOCs）教学模式[1]，进行教学探索。在具体实践教学中，我们发现考核在慕课教学中是十分重要的一个环节。

一、考核形式 分为线下和在线考核两种形式

线下考核以笔试和操作技能考核相结合的形式进行。共进行三次，每次九十分钟。首先是笔试，试卷构成包括名词解释、单项选择、是非判断题、综合分析题。用时30分钟，满分100分，占期末总成绩的5%。然后进行操作技能考核，每次一位同学进行操作，由两位教师根据评分细则分别评判成绩。满分100分，两位教师评分的平均值就是该同学的最终操作成绩。操作成绩每次占期末总成绩的5%。三次平时测试占期末总成绩的30%。

在期末时，进行一次期末综合技能操作测试。选取一个实验项目，每个同学五分钟进行一步操作，然后下一位同学进行下一步操作，六位同学依次合作，共同完成实验项目。有三位教师同时依据评分细则评判成绩，满分100分。三位教师评分的平均值就是该同学的最终成绩。占期末总成绩的20%。

在线考核通过网络进行。每次实验课结束后开放下一侧实验的测试平台，全部为单项选择题，限时15分钟内完成。学生只有在学习了全部内容后才能登陆测试页面。测试平台于下一次实验课开始前一天关闭。测试结束后不会马上给出正确答案与解析，正确答案与解析会在正式实验结束后给出。每次测试题为10道，满分100分，占期末总成绩5%。共十次测试，总计成绩占期末总成绩的50%。

二、考核内容 包括基础知识、操作技能和实验分析能力考核[2]

基础知识考核主要考核学生对实验相关的学科的基础知识的掌握[3]。例如关于哺乳类动脉血压测量与失血性休克这个实验，要求学生具备生理学中的动脉血压的形成与影响因素和病理生理学中休克的知识。这些内容的考核通过线下和线上同时进行，以线上为主。

操作技能考核主要考核学生对实验器材是正确使用和实验操作的技巧的掌握。例如手术剪刀的正确拿持方法和正确的家兔颈部神经识别。这些考核通过线上和线下结合，以线下为主。

实验分析能力考核主要考核学生对实验现象的分析能力。例如对不同因素导致呼吸曲线的变化分析。这些考核主要通过线下考核。

三、考核效果

通过我校慕课教学实践发现，学生学习兴趣高涨，在实验中操作成功率明显上升。学生对实验分析考核特别感兴趣，认为有助于提高他们的实践能力，为成为一名合格的医务工作者奠定良好的基础。

通过成绩分析发现，线上成绩普遍得分率较高，线下成绩相对得分率较低。可能与线上试题侧重于基础知识的考核有关。

通过学生问卷调查统计发现，大部分学生认为慕课教学法对自己的实验课学习有帮助，同时认为有助于实验操作的掌握。

测验考试总结篇3

作者简介：姚正堂（1954-），男，技师，主要从事食品理化检验工作。

实验室检验是卫生监督、疾病控制工作的技术支撑，是开展卫生行政执法、疾病预防控制工作的重要基础和手段。实验室质量控制和参加能力验证，不仅能提高检测水平的重要途经，而且可以检查仪器设备的运行状态、标准物质的使用、化学试剂的纯度及实验用水是否符合要求，是对实验室能力进行合理性考核监督，确认和评价。保证检测值溯源到国家标准，有助于增加客户对实验室的信任提高实验室的竞争力，因此能力验证是作为评价实验室和检测机构技术能力的重要手段之一[1]参与实验室室间比对和能力验证活动，接受肓样检测工作能不断提高实验室处理各种样品和应对各种突发性事件的能力和水平。同时实验室质量控制是指分析测试结果的误差控制在允许限量内所采取的控制措施，包括实验室内质量控制和实验室间质量控制两部分内容。为了能及时发现检测仪器、设备、检验方法、人员检测技能、检测环境等随时随机和系统因素对检测质量的影响，及时采取相应的预防和纠正措施，同时考查实验室整体的检测质量，根据质量管理体系和上级主管部门工作要求。本中心每年都要参加质控考核并通过各种形式积极参加实验室能力验证和室间比对工作，同时认真做好实验室内部质量控制工作。

1 参加能力验证结果

①参加省疾病预防控制中心，环境保护部标准样品研究所具体实施的水中重金属元素检测，能力验证计划中铜、铅、镉、铁、锌等②参加省疾病预防控制中心组织，环境保护部标准样品研究所具体实施的水中无机盐检测，氟化物、氯化物、硝酸盐、硫酸盐等项目的能力验证，结果满意。③参加江苏省疾病预防控制中心组织的盐碘实验室质控：2008年，江苏省疾控制中心组织全省碘缺病实验室质量控制网络常规运行考核本中心合格。④2008年，参加江苏省疾病预防控制中心组织的水中总硬度检测室间比对，结果：总硬度考核本中心合格。

2 室内质控结果

①标准盲样考核：氰化物标准盲样考核，考核结果满意。②方法比对：PH标准盲样进行人员比对结果一致，比对结果满意。③仪器比对：用同一型号PH计进行仪器比对，测定样品，结果满意。④按质量控制要求，做好日常检测中平行样品、空白试验、加标回收试验、核查和量值溯源等工作。

3 结果评估

实验室室间比对是目前平价实验室检测能力的重要措施，是检测、校正报告质量控制和改进的有效手段，是计量认真和实验室认可现场评审、监督评审和复评审的重要补充形式[2]本中心按计划有序地进行实验室能力验证、室内质控结果较为满意。这说明，本中心实验室的检测质量是能够得到保证，检测人员的质量控制意识正在不断增强，同时检测水平也不断提高。

4 质量控制工作分析与体会

实验室的实验数据、实验室质量控制、质量保证方面应采取不同的方式进行室内质控（标准品检验、仪器比对、人员比对）实验室的检测质量控制点和检测质量控制计划的实施情况、适用性、有效性进行评价，将有利于实验室检测结果质量的不断提高。在检验过程中，影响结果的因素很多，现将对实验室的检测质量控制工作进行分析。

(1)影响检测结果质量因素：影响的因素有人员、检测仪器、实验材料、方法、检测环境、测量溯源、被检样品和样品处置、制定检测工作和程序等。(2)检测结果的质量保证措施：①实验室技术负责人、质量监督员负责对科室的检测工作各环节进行有效的监督，并识别、记录、报告和分析，使之得以及时纠正。②实验室应当采用统计技术对检测数据和结果进行分析或控制。③根据实验室工作量有计划、有目的通过空白试验、平行样测试、加标回收试验、对保留样品的再测试、工作曲线的核查、实验室人员比对和方法比对等采取质量控制措施。④对质量控制计划的实施情况、适用性、有效性进行评介并总结和平审，使检测结果质量得到不断改进和提高。(3)实验室质控制措施的实施。①内部质量控制：空白试验、平行样测试、加标回收试验、对保留样品的再测试、工作，曲线的核查、实验室人员比对和方法比对等采取质量控制措施。②外部质量控制：参加实验室室间比对或能力验证是实施实验室外部质量控制的措施。与同级或以上有资质的实验室进行比对和参加上级检验机构组织的区域范围内的考核称为实验室室间比对。由权威机构组织的实验室检测能力的考核称为能力验证。

综上所述，实验室管理必须做好以下原则：人员上岗要持证、仪器使用要校正、试剂质量要保证、方法选择要正确、测量溯源要经常、被检样品要均匀。通过实现质量管理的标准化管理，实验室出具的检验检出数据，结果的准确性、有效性和可比性就有保证。

参考文献

测验考试总结篇4

【关键词】光电测量设备；故障诊断；影响度；故障信息模型；样本抽取

从功能特征出发，构建功能模块——故障信息模型，利用该模型提出了基于影响度的样本抽取方法并给出试验抽取流程。此方法依据影响度比率，随机抽取出被测单元的故障样本，达到提高样本集代表性，确保试验结论可信度的目的。最后以某光电测量设备中的时统终端单元为例，利用基于影响度的方法进行样本抽取，比较分析抽取结果证明该方法有效可行。

1.引言

光电测量设备[1]是靶场测控装备的重要组成部分。随着现代控制技术和计算机技术的大量应用，其复杂程度越来越高，带来了故障诊断的困难。测试性[2]是产品能及时、准确地确定其状态（可工作、不可工作或性能下降）并隔离其内部故障的一种设计特性，为了提高设备故障检测与隔离能力，必须开展测试性工作。目前靶场光电测量设备的测试性工作开展较少，特别是如何抽取故障样本来进行故障诊断试验以提高样本集的代表性确保试验结论的可信性，这一问题国内外相关领域还没有很好地解决。

本文针对此种情况，提出了影响度的概念，并利用功能——故障信息模型研究一种基于影响度的样本抽取方法，来满足光电测量设备故障诊断试验的需要。

2.故障诊断中的样本抽取

光电测量设备的故障诊断试验，就是在研制的产品或样机中注入一定数量的故障，用测试性设计规定的测试方法进行故障检测与隔离，按照试验的结果来估计产品的测试性水平，判断其是否达到规定的要求，决定接收或拒收[3]。故障诊断试验过程可以概括为三个环节：故障样本分配与抽取；故障注入演示试验；接收/拒收判断。第一个环节中的故障样本抽取，是指当样本分配结束并确定出各UUT（被测单元）所需样本量后，从各UUT故障模式总集中随机抽取出具体的故障模式，构成该UUT的样本集。光电测量设备的故障模式总集、UUT故障模式总集、UUT的样本集的关系是包含关系，如图1所示。

图1 各故障模式集层次关系

经抽取出的UUT样本集要能较好地代表UUT故障模式总集，这样才能确保故障诊断试验结论的可信性。但不是所有的故障模式都可以被抽取出来作为试验样本，抽取过程必须遵守一定的准则，通过对国内外研究成果的分析，总结出如下几点准则[4]：

（1）所抽取的故障模式，在进行故障注入时不能破坏任何设备；（2）所抽取的故障模式，应具有较高的可注入性和注入准确性；（3）故障注入时，所需要的硬件研制开发方便，简单，通用性强，开销少；（4）所抽取的故障模式，能以较小的费用最大限度地激活测试；（5）所抽取出的样本集，能最大限度地充分覆盖故障模式总集，具有较好的代表性。

样本集的代表性[5]是指所抽取的故障模式构成的集合对故障模式总集特征的覆盖程度，覆盖程度越高代表性越好，越能充分地反映试验对象的测试性水平。

文献[6]提出了基于故障特征模型的样本抽取方法，本文借鉴其思想建立功能模块——故障信息模型，在不违反以上准则的前提下进行样本抽取，下面对功能模块——故障信息模型进行介绍。

3.功能模块——故障信息模型

功能特征是指UUT设计实现的各种功能，一般情况下UUT都具有多种功能，UUT的各种故障模式对其功能都具有不同的影响。建立光电测量设备的功能模块——故障信息模型，首先要提取出与故障诊断试验相关的功能特征，提取时应考虑以下3点因素：

（1）所抽取的试验样本能否考核设备全部故障检测的能力和要求；（2）所抽取的试验样本能否考核设备全部故障隔离的能力和要求；（3）所抽取的试验样本能否激活设备全部设计的测试项目。

从提取的功能特征的角度出发，UUT可以由若干个实现不同功能的模块所组成，所以可以构建如下的模型。

（1）

式中：Fu为UUT各待检测功能模块的集合；fuj为待检测功能模块。UUT的所有故障模式由集合Fm来表示，Fm可通过故障模式影响影响及危害性分析（FMECA）来获得。

（2）

式中：Fm为UUT故障模式总集；fmi为UUT的1个故障模式。则定义功能模块——故障信息模型为：

（3）

式中：RF为功能模块——故障相关矩阵。

（4）

其中aij为UUT的故障模式fmi与待检测功能模块fuj之间的相关性，由0或1表示，当aij=1表明fmi可以导致功能模块fuj发生故障即相关；当aij=0表明fmi不可以导致功能模块fuj发生故障即不相关。公式（4）还可以用下式来表示。

（5）

功能模块相关特征矩阵：将满足公式（5）的RiF定义为故障模式fmi的功能相关特征矩阵。

fuj的等价集合：将满足公式（6）的Efuj定义为关于fuj的等价集合，即Fm对应RFj中元素为1的故障模式，构成关于fuj的等价集合。

（6）

（7）

4.基于影响度的样本抽取方法

4.1 影响度

从以上分析可以得出，当进行试验样本抽取时，从等价集合Efuj中按照等概率的方式进行样本抽取，可以满足第2节中的3点因素，但是这种抽取方式，是在认为等价集合中全部故障模式的影响地位相同的前提下进行的，但实际上每个故障模式所带来的影响都不相同。文献[6]提出按重要程度比率进行样本抽取，解决了等概率抽取的弊端，但是其只单纯考虑重要程度即严酷度这一因素，这样可能会使试验结论的可信度下降，抽取时还应考虑故障扩散强度这一因素。传播型故障[7]是指一种故障率低，但一旦发生则会传播扩散到其它元件，造成很坏影响的故障模式。若对传播型故障的测试性设计不完备，一旦发生而没有正确检测和隔离，给使用方造成的风险将与常见故障风险总和相提并论。在光电测量设备测试性设计之初，会重点对这种传播型故障进行故障检测和故障隔离的设计，确保装备有较高的测试性。故障扩散强度是指故障传播的能力。扩散强度越大，则表示故障通过某线路越容易进行扩散，同时波及的范围也就越大。所以相应地进行样本抽取时，应保证扩散强度高的故障模式较可能地被抽中。综合考虑危害度和故障扩散强度这两个因素，本文提出一种基于影响度的样本抽取方法，来提高试验结论的可信度，下面对影响度进行定义。

影响度：设φi表示某故障模式fmi的影响度，φi等于该故障模式的危害度与故障扩散强度之和，其计算公式如下所示：

（8）

式中：危害度Cmi的计算结果可通过FMECA[8]来获得；Ii的计算结果可通过改进后的单步故障扩散算法[9]来获得。

影响度比率：设某等价集Efuj中的故障模式数为m，fmi为等价集中的某故障模式，，fmi对应的影响度值为φi，则定义fmi的影响度比率为rφi，如公式（9）所示。

（9）

4.2 按影响度比率进行样本抽取的方法

本节给出按影响度比率进行样本抽取的方法[10]。

设分配给等价集合Efuj的试验样本量为z，则在抽取过程fmi被抽中的概率为rφi，既有。抽取时令，其中，并设F（0）=0，从随机数序列{η}中，随机抽取出一个随机数ηj，，并计算出t使其满足如下条件：

（10）

如果满足该条件，就把下标为t的故障模式fmt抽中放入样本集中，便可得到一个样本。之后照此方法继续下一次抽取，反复进行直至从等价集合Efuj中得到z个试验样本，构成样本集Sj。

照此方法求出UUT中每个功能模块等价集合的样本集，并对这些样本集取并集，最终便得到该UUT的样本集：

5.案例分析

下面以某型光电测量设备为例，利用上述方法演示样本抽取过程，并将抽取结果与按重要度即危害度所抽取的结果进行比较分析。该设备由8个单元组成，分别是时统终端单元、主控计算机单元、伺服单元、光纤通信单元、视频存储单元、编码器单元、红外处理单元、调光调焦单元。

因考虑篇幅等问题，这里只具体给出时统终端单元的样本抽取过程。该单元有3个功能模块，如表1所示。

对能导致功能模块发生故障的所有故障模式进行FMECA分析和故障传播过程分析并运用公式（8）、（9）计算每个故障模式的影响度和影响度比率，同时利用文献[6]的思想得出每个故障模式的重要度和重要度比率，其结果如表2所示。

分析以上故障模式的故障树，并收集与功能特征相关的各种信息，按照本文的思想建立功能模块——故障信息模型。其中功能模块——故障相关矩阵RF为：

分析RF中的RFj得到关于Fu的等价集合为：

Efu1={fm1，fm2，fm3}

Efu2={fm4，fm5，fm6}

Efu3={fm7，fm8，fm9}

已知分配给时统单元的样本数为5，该单元的3个功能模块所分配到的样本数分别是2，1，2。按照本文所提出的影响度比率来对3个等价集合进行样本抽取，得到所属的样本集分别为S1={fm1，fm2}、S2={fm6，}、S3={fm7，fm8}，对它们取并集便得到该时统单元的样本集S={fm1，fm2，fm6，fm7，fm8}。之后按照文献[6]中的重要度比率来进行样本抽取得到样本为fm2，fm3，fm5，fm6，fm9。可以看出这两个样本集是不同的，原因是用重要度比率进行抽取只考虑了危害度一个因素，而本文所提出的按影响度比率进行样本抽取，不仅考虑危害度还考虑了故障扩散强度这一因素。通过以上分析可得知在理论上按影响度比率抽到的样本集代表性更好，试验结论可信度更高。

6.结束语

本文介绍了光电测量设备故障诊断中样本抽取的基本概念和抽取原则，构建了功能模块——故障信息模型。考虑危害度和故障扩散强度这两个影响故障诊断的关键因素，提出了影响度的概念。利用功能模块——故障信息模型，研究了一种基于影响度的试验样本抽取方法，并给出了具体的抽取流程。最后以某型光电测量设备的时统终端单元为例，对比按重要度比率的抽取方法，演示了按影响度比率进行样本抽取的操作过程，通过比较两种抽取方法所得到的不同结果，并分析原因可得证基于影响度的试验样本抽取方法能更好地提高样本集的代表性，确保试验结论的可信性。除了功能特征与故障诊断试验相关，结构特征、测试特征也是故障诊断试验的重要特征，但本文只针对功能这一特征构建了模型，在今后的研究中可以针对不同的验证对象，考虑其他两个特征来构建模型。

参考文献

[1]何照才，胡保安.光电测量[M].北京：国防工业出版社，2002.

[2]田仲，石君友.系统测试性设计与验证[M].北京：北京航空航天大学出版社，2003.

[3]GJB2547-1995，装备测试性大纲[S].北京：中国标准出版社，1995.

[4]石君友.测试性试验验证中的样本选取方法研究[D].北京：北京航空航天大学.

测验考试总结篇5

关键词： 英语口语学习 策略培训 口语成绩 影响

1.引言

20世纪70年代以来，有关语言学习策略方面的研究迄今已有30多年的历史，而且对于英语学习策略培训和英语学习之间的关系问题研究历来是研究者关注的焦点。专家们也一致认同语言学策略培训在提高学习效率上的有效性，大量的调查研究也表明学习策略对语言使用能产生积极的影响。但是，大部分研究更多地关注英语学习策略对于英语听（如Rubin & Thompson，1996）、读（如Wenistein，1978）、写（如Hopman，1989）三项技能的影响和作用，而对于口语的研究相对较少。而且在学习策略的研究方面，针对大学生（包括英语专业和非英语专业学生）的研究相对较多，而对于成人（尤指参加工作多年的高校毕业生）的研究就少很多，几乎没有相关的文献涉及通过策略培训来提高中国成人英语学习者的口语水平。本研究正是基于这样一种研究现状，从口语学习策略入手，分别选取计划、监控和评介（元认知策略），训练和拓展策略（认知策略），转述、副语言、拖延和减缩策略（交际策略），提问和协助策略（社会策略）和鼓励和减压策略（情感策略）对成人英语学习者进行训练，将训练融入日常教学中，考察其对口语学习成绩的影响。

2.调查研究

2.1调查对象

本项研究的受试是某人才培训中心的学员，总数为40人（实验班和控制班各20人）。年龄均在25岁以上、40岁以上的10人。实验班和控制班学员在年龄分布和学习英语的时间方面基本相同。

2.2研究问题

本研究旨在回答这一问题：口语学习策略培训是否有助于提高成人英语学习者的口语成绩？

2.3测试材料

测试材料分为前测和后测。

1）前测试卷是基于2005―2009年的雅思考试真题而自行设计的雅思模拟考试题。考试的题型、类型等和真题考试完全一致。考试试卷分为三部分：第一部分是介绍和采访（持续约4―5分钟），第二部分是卡片描述（持续约3―4分钟）和第三部分讨论（4―5分钟）。

2）后测试卷与前测试卷各方面与前测保持一致。

2.4训练材料

根据S.Weaver等（1994）和Oxford（1990）等所编撰的英语口语交际策略，作者采用自行编写的元认知、认知、交际、社会和情感策略的训练材料，进行专门的口语学习策略的训练。采用胡敏和Mark Griffiths（2004）编写的《雅思考试口语突破》作为口语策略的浸透教材，以该书内容为依据，结合具体的课文教学，浸透计划、训练、转述、提问和鼓励等具体策略的训练内容，并使之迁移到学生的学习活动中。

2.5训练方法

本实验主要采用显性训练，而非隐性训练方式。早期进行的学习策略隐性训练表明很少迁移到新的任务中（Brown et al.，1986）。O’Malley & Chamot（1990），Oxford（1990），Oxford & Leaver（1996）均推崇显性训练，因为显性训练的一个重要组成部分是“意识训练”，即培训学习者的策略意识。显性训练包括以下几个方面：①找出学生在完成具体任务时已经使用的策略；②介绍新策略，给出名称并讲明策略训练的依据（其重要性和价值）；③提供大量的练习把策略运用到真实的任务中。

2.6提供机会让学生讨论策略的使用情况

两个班由同一个教师授课，即进行得训练由同一个教师实施。训练时间为2010年8月10日至10月11日，共计八周的时间。教师在前五周时间里分别用一周的时间在实验班教授口语学习策略的五项分策略，在课上与教材结合，并提供相关练习，尝试将所学具体策略应用到实际教学中去。后三周安排学生自主地将所学策略应用到实际的口语对话当中去，并让学生课外进行针对所学策略的练习。控制班按常规进行教学和学习，控制班学生以自己常用的方式学习、练习口语。

3.结果与讨论

所得数据用SPSS12.0进行统计处理。前后测中的学生口语考试均被录音并誊写，以备研究分析使用。其具体结果如下：

3.1前测结果

控制班和实验班的前测平均成绩分别为67.05和66.85，两班的平均分差仅为0.2。而且两班不同英语水平的学生的分数分布差异不明显（控制班和实验班的标准差分别为7.444和6.604）。方差分析结果表明两个班的各项测试结果均不存在显著性差异（p=.929>.05）。总之，两班的前测英语口语水平各项结果无显著性差异，两班的前测英语口语水平相当。

3.2后测结果

控制班和实验班后测口语成绩的差距明显。首先，实验班的口语平均分（87.45）比控制班的（79.95）高出7.5分。刘润清（1999）指出，实验前的测试和实验后的测试同等重要。实验之后的平均分差与实验之前的平均分差相比较，就能看出实验的效果。在此实验中，前后测的平均分差为7.7分，分差明显，因此可以说明实验的有效性。还有，方差分析结果表明两个班的后测结果存在显著性差异（p=.033

为了进一步确定两班之间的差异，对两班的测试成绩进行了验后多重比较。控制班和实验班中低英语口语水平的学生数量分别为3（占班级总学生数的15%）和2（占班机总学生数的10%）人。表明两班低水平学生的数量和分布基本相当。然而，对比中等水平的学生，控制班和实验班的学生数量分别为11和4人，分别占了各班级总人数的55%和20%。两班人数差了一倍多。差距最悬殊的是两班的高分组。控制班是6人，占班级总人数的30%，而实验班则多很多，总人数为14人，占班级总人数的70%。这表明在后测成绩中，实验班比控制班成绩在各层次英语水平上提升了一大步。从而证明口语学习策略的培训在很大程度上提高了实验班学生英语口语的考试成绩。

4.结语

本研究表明，对成人英语学习者进行口语学习策略培训对提高学生的口语成绩有积极效果。本研究对成人英语教学的启示是：首先，英语口语学习策略与英语口语水平的正相关关系，表明可以通过口语策略培训的方式来提高成人学习者的口语水平。其次，口语学习策略培训的最终目的不是让学生习得某一策略，而是激发学生对口语策略探索的兴趣，掌握寻求适当的策略方法，以达到在学习中自主寻求和使用口语策略的目的，成为自己学习的主人。再者，经培训掌握的策略只有达到自动化的水平才能发挥最大效用，最大限度地增强学习效果。因此，口语学习策略训练不能只停留在掌握的程度上，而要在掌握之后进一步练习，达到自动化的程度。

参考文献：

［1］胡敏，Mark Griffiths.雅思考试口语突破［M］.北京：中国广播电视出版社，2004.

［2］刘润清.外语教学中的科研方法［M］.北京：外语教学与研究出版社，1999.

测验考试总结篇6

关键词：压水试验；压力计算零线；帷幕灌浆体

Abstract:The main task of water pressure test in borehole is the determination of the permeability of rock mass, provide basic data for the assessment of rock mass permeability characteristics and design of the seepage control measures. Some of the detection process for determining the pressure value is not accurate, leading to detection results generated controversy, this paper mainly discusses the water pressure test pressure values determined that some problems should be paid attention to.Key words:water pressure test; pressure calculation zero line; curtain grouting中图分类号： TV 文献标识码：A 文章编号：2095-2104（2013）

前言

钻孔压水试验是指用栓塞将钻孔隔离出一定长度的孔段，并向该孔段压水，根据压力和流量的关系确定岩体渗透特性的一种原位渗透试验。该试验的主要任务是测定岩体的透水性，为评估岩体的渗透特性和设计渗控措施提供基本资料。钻孔压水试验是目前水利检测工作中对水利工程基岩帷幕灌浆体渗透性能进行检测的常用方法。试验基本方法可参阅《水利水电工程钻孔压水试验规程》或相关文献，在此不做累述。本文主要针对目前检测工作中压水试验在压力确定出现的若干问题进行探讨。

1 问题

1.1 压力过大

在钻孔压水试验中压力值的确定是非常关键的，有些检测人员由于对试验目的及原理了解的不够透彻，未能将现场提供的资料与试验进行有机结合，人为确定试验所用压力，且在深孔分段试验中未能及时计算、调整压力，使试验压力超过帷幕灌浆总压力，可能会导致对已经达到设计要求的帷幕灌浆体遭到破坏，使达到设计要求的帷幕灌浆体失去防渗效用，造成不必要的损失。

1.2 压力过小

如果试验中压力达不到规范要求，就不能有效的对帷幕灌浆体进行有效的检测，可能会导致未达到设计要求的工程未被有效检测，为工程埋下隐患。

针对以上问题，本文用实例进行剖析，探讨试验中压力如何确定。

2 实例分析

2.1 针对1.1中的问题，我们看一个实例，再做具体分析。下面是某水库除险加固工程的压水试验部分试验数据：

某水库除险加固工程压水试验计算表

根据设计资料，该水库设计的基岩帷幕灌浆的最大灌浆压力为0.5MPa，依据检测规范要求，检测时的压力范围为最大灌浆压力的60%～80%，即检测压力范围为（0.3～0.4）MPa。但由以上数据可以看出：检测人员在检测时用的是规定压力的中间值70%，即0.35MPa。问题是检测人员在深孔压水试验检测时忽略了水柱产生的压力，使总压力超过规范要求的检测压力范围，甚至超过了设计要求的实际帷幕灌浆压力最大值。例如在“检4-4”检测孔，压力表无法加压。

当然，压力表无法加压可能的原因有：1、该试验段确实存在问题；2、过大压力使原本达到设计灌浆要求的该试验段产生裂隙或破碎。根据以上数据分析，第二种可能更大一些。因其在3号、5号、6号检查孔虽然也是检测时未考虑水柱压力，但试验结果是满足设计要求的。由此产生的问题是，施工方在了解整个试验过程后产生不必要的分歧，不认可该试验段数据有效。致使在检测结果数理统计时产生会使整个帷幕灌体浆发生完全不同检测结论的可能性。例如：设计要求是检测试验段合格率为90%，即可判定整个帷幕灌浆工程为合格，但可能就因为该有争议的该试验段使该帷幕灌浆工程的合格率大于或小于90%。由于由此产生争议时很难做出具体的判定，会给工程的最终验收带来不必要的麻烦。如果检测人员能够根据现场具体情况做出具体判断，理解检测压力是总压力，其中包括水柱压力，而不是单纯的压力表压力，该帷幕灌浆工程的结论判定就不会出现有争议的结果。

2.2 针对1.2中的问题我们再看一个实例：

某水库除险加固工程压水试验计算表（部分数据）

该帷幕灌浆工程因为检测时试验压力过小，未达到规范规定要求，不能有效的对帷幕灌浆体进行有效检测。在帷幕灌浆工程验收时，业主提出该次压水试验对帷幕灌浆体的检测结果不能有效说明帷幕灌浆体是否达到设计要求，不对该帷幕灌浆工程进行验收。经长时间的讨论，最终由第三方再次按规范进行检测，产生不必要的人力物力资源浪费，使该工程无法按预定时间交付验收，影响了其它后续工程的施工，整个工程工期被延误，给施工方和业主带来不必要的损失。

3 结论

综合以上分析可知，对帷幕灌浆体进行检测的压水试验中，压力表压力值的确定具有重要的作用。要根据现场的具体情况，并考虑水柱压力的影响（确定压力计算零线，根据P =ρ•g•h确定水柱压力），根据公式：总压力=压力表压力+水柱压力，使总压力在实际灌浆压力的60%～80%之间，最终确定压力表压力值。这样可以有效的对帷幕灌浆体进行检测，避免压力过大或过小的问题，杜绝不必要的技术上的纠纷。

【参考文献】

[1] SL 31—2003《水利水电工程钻孔压水试验规程》；

测验考试总结篇7

一、有关耐药的基本概念

1．对抗结核药物的耐药性：指原来对抗结核药物敏感的结核分支杆菌变得不敏感或产生了耐受性。对抗结核药物的耐药性又可分为原发性耐药、获得性耐药与初始耐药。

2．原发性耐药：指那些患结核病而从未被治疗过的病人，或曾经接受抗结核治疗而少于1个月的病人，他们带有对一种或多种抗结核药物耐药的结核分支杆菌。

3．获得性耐药：指结核病人开始接受抗结核药物治疗后，在治疗中（经抗结核治疗1个月以上）结核分支杆菌对一种或多种药物产生耐药性。

4．初始耐药：结核病人中不能肯定以往从未用过抗结核化疗药物者，他们带有对抗结核药物耐药性结核分支杆菌。

5．MDR-TB：指痰结核分支杆菌阳性病人，对异烟肼（H）、利福平（R）二药以及其他抗结核药物产生耐药性。

二、抽样调查

1．耐药监测的对象：监测地区某一期间内所有新登记涂阳肺结核病人，均应列为耐药监测对象。在实施监测抽样调查时，抽样调查对象主要包含无化疗史的涂阳病人，其次为有化疗史的涂阳病人。

2．样本与抽样方法：在结核病发病率低、人口少的国家或地区，由于新发病例少，监测点上（诊断中心）某一期间所有符合条件的新登记涂阳病人，均可列为耐药性检查的受检对象。我国人口众多，结核病发病率高。以省为耐药监测的单独区域，应采用WHO所推荐的整群随机抽样方法。对新登记涂（培）阳病人（以及一定比例有化疗史的涂阳病人）进行耐药性抽样调查，通常全省可随机抽取30个县（市）为监测点（具有诊断中心），以这一群体样本量所得耐药结果，代表本省的总体结果（耐药流行率等数值）。

WHO全球耐药监测工作组拟定，一定期间每个监测点耐药检查入选病例数累计约30名左右。如何确定应受检者的个体样本含量、抽样间距、入选病例的抽样方法等，参见结核病药物耐药性监测方针及其附表［2］。

三、实验室技术要点

1．涂片：对监测点上全部就诊病人进行痰涂片抗酸染色镜检，对于符合监测条件的应受检涂阳病人，收取另外两份痰标本（夜间痰和即时痰）作菌种鉴定和药物敏感性试验。

2．培养：在省参比试验室处理之前，标本保存于4℃冰箱中，要尽快再进行检查。标本要再次抗污染和匀化。加入等量4%的氢氧化钠，处理液经中和后，以2000～3 000 r/min离心20 min，再将沉淀物接种到培养基上。与氢氧化钠接触的总时间应在20 min以内。已被浓缩的标本应做抗酸染色镜检。将沉淀物接种在两试管的Loewenstein-Jensen培养基上和一个加有丙酮酸钠的鸡蛋培养基上。后者最适宜于牛分支杆菌的生长。置于暖箱中37℃培养。接种48 h后作首次观察，以后每周观察1次，或至少在21、28、42和63 h各观察1次。对每一个分离出来的菌株都要进行形态学和色素检查，必须记录菌落出现的日期。如果直至第63天（第9周）仍无菌落生长或发生污染，此培养基即被丢弃（所有培养阳性的菌株均应保存备用）。

3．菌种鉴定：要进行对分支杆菌复合群的鉴定，可通过分离菌株对ρ-硝基-α-乙酰氨基-β-羟基苯丙酮（NA P）或对硝基苯甲酸（PNB）的敏感度或标准的DNA探针试验。结核分支杆菌可通过菌落形态、烟酸试验和硝酸还原试验来确定。如果确认分离菌株烟酸试验和硝酸还原试验阴性，则进一步试验以确认是否存在牛分支杆菌。对其他分支杆菌菌种，在本调查中无须再进行别的试验。

4．药物敏感性试验：每一病人只用一株分离菌株作药敏试验即可。现在国际通用的药敏试验方法是比例法，采用Loewenstein-Jensen培养基。当然也可用绝对浓度法。检查实验菌株对H、R、链霉素(S)和乙胺丁醇(E)的耐药性。耐药性用在临界药物浓度时的生长菌落的百分数来表示。用Loewenstein-Jensen培养基时的临界药物浓度：异烟肼：0.2μg/ml、利福平40 μg/ml、链霉素4 μg/ml、乙胺丁醇2 μg/ml。结果的判定按常用耐药性标准，即所有药物均为1%。

5．耐药标准：比例法：含药培养基菌落数/对照管不含药培养基菌落数，＞1%为耐药。H、R、E、S四药用同一标准。绝对浓度法：含药培养基菌落数≥20为耐药。

四、耐药监测项目的实施

WHO耐药性监测项目实施分为2个步骤，首先在不同国家或地区按照标准方法抽样和选例，以获得有代表性的样本。之后，在当地参比实验室用标准化实验方法，进行结核分支杆菌的细菌学检查，主要是药物敏感性试验。每个国家或地区开展耐药监测项目之前，必须先由WHO耐药监测指导小组考察，认为条件具备后，指导小组负责统一抽样。由相应的跨国参比实验室对该国或地区的细菌实验室进行药敏试验的质量控制。

目前我国是以省为单位加入WHO结核病耐药监测项目。1995～1998年，河南、山东、浙江、广东、辽宁、湖北等省先后加入了该项目。加入该项目的省，建立省耐药监测领导组与技术指导组，制订实施方案。省参比实验室受WHO监测指导小组直接领导，并接受对本参比实验室业务人员、监测点（县、市）的检验人员进行培训。全面工作铺开前，通常先选择2个县进行预试验，随后各监测县同步开展工作。痰标本的收集、运送、保存等均须按WHO的指南进行。各监测县的痰标本直接送省结核病防治所参比室，作药敏试验等细菌学检查。

WHO已经根据Epi-info编制了一个简单的软件，供输入和分析耐药性调查的数据。软件名称是结核病耐药性监测(SDRTB)，由WHO提供。

五、评价考核指标

对新登记菌阳病人耐药试验总病例数及不同类别耐药试验者（如：初始耐药率与获得性耐药率）作总体与分类统计。以完成耐药试验病人数为基数，计算各耐药指标所占百分率。

1．主要统计、评价指标［3］：（1）S、H、R、E任一药的初始耐药率、获得性耐药率、总耐药率；（2）耐多药的初始耐药率、获得性耐药率、总耐药率；（3）其他抗结核药不同组合（三药、四药）的初始耐药率、获得性耐药率、总耐药率。

2．进行耐药率评价时，可进一步对不同年龄、性别、地区病人进行耐药率考评分析。在实施直接面视下的短程化疗（DOTS）管理下考评菌（涂）阳新病例抗结核化疗实施性研究的效果等。

3．对本地区耐药监测作长期、定期考察，以评价耐药流行率的动态发展趋势。

参考文献

1，Nunn P， felten M. Surveillance of resistance to anti-tuberculosis drugs in developing countries. Tuberc Lung Dis， 1994， 75:163-167.

2，WHO/IUATLD. Guidelines for surveillance of dug resistance in tuberculosis. Geneva：WHO，1996.216.

测验考试总结篇8

【论文关键词】高速公路；路基沉降；沉降计算

【论文摘要】在高速公路软土地基路段的建设过程中，考虑到软土地基的复杂性，为了控制施工进度，指导后期的施工组织与安排，如何正确计算路基的工后沉降是一个重要问题，本文介绍了用于路基沉降计算的常用方法和一些新方法，并对它们的优缺点进行了剖析，同时对各种方法的计算结果与实际情况作了比较，为准确计算路基的沉降量提供了方法上的参考。

1．前言

在公路施工过程中，为了控制施工进度，指导后期的施工组织与安排，同时保证路基的稳定与适用，需要对路基的最终沉降量进行计算预测。高速公路对地基要求甚高，为了实现其“安全、舒适、高速”的服务目的，在使用年限内不应出现较大的工后沉降，同时还应避免不均匀沉降的发生。随着我国“五纵七横”高速公路网的全面展开，高填方路堤和软土路基也越来越多，如何准确地预测它们的沉降量将会是高速公路建设中的一个重要课题。目前用于计算沉降的方法很多，主要有传统计算方法、根据现场实测资料推测的经验公式法、数值计算法等。本文拟在对传统的计算方法作一总结的同时，侧重于对新的计算方法作一介绍。

2．传统计算方法

经典的沉降计算方法将沉降分为瞬时沉降、固结沉降和次固结沉降三部分。瞬时沉降包括两部分：由地基的弹性变形产生的和由地基塑性区的开展，继而扩大所产生的侧向剪切位移引起的。对于固结沉降的计算，主要采用分层总和法。次固结沉降常采用分层总和法根据里蠕变试验确定参数求解。最终沉降量的计算通常采用固结沉降值乘以经验系数的方法。

2.1分层总和法

分层总和法是先求出路基土的竖向应力，然后用室内压缩曲线或相应的压缩性指标，压缩系数或压缩模量分层求算变形量再总和起来的方法，这种方法没有考虑路基土的前期应力。e-lgp曲线法可以克服这个不足，能够求出正常固结、超固结和欠固结情况下路基土的沉降。但这两者都是完全侧限条件下的变形计算方法，所以司开普顿和比利提出利用半经验的方法来解决这个问题。关于分层总和法的介绍比较多，这里不再赘述。使用该方法有一点必须引起重视，就是压缩层深度的选择，这可以从位移场角度和应力场角度加以考虑，具体可参见参考文献[1]。

2.2应力路径法

直接用有效应力路径法来计算沉降的步骤是：①在现场荷载下估计路基中某些有代表性(例如土层的中点)土体单元的有效应力路径；②在试验室做这些土体单元的室内试验，复制现场有效应力路径，并量取试验各阶段的垂直应变；③将各阶段的垂直应变乘上土层厚度即得初始及最后沉降。

有效应力路径法可以克服估计初始超孔隙压力以及固结沉降的街接上存在不够合理的地方这个缺点，但它无法避

免用弹性理论来计算土体中的应力增量。

3．现场实测资料推测沉降

由于荷载作用下路基沉降需要一段时间才能完成，所以通过前期的沉降观测资料可以推算路基的最终沉降量。

3.1对数配合法

由路基固结度常用式U=1-ae-bt及其定义式，在实测的初期沉降-时间曲线上任意取3点且使它们之间的时间间隔相等，可得最终沉降量。为了使推算结果精确一些，时间间隔值尽可能取大一些，这样对应的沉降差值就要大一些。

3.2双曲线配合法

该法认为时间沉降量为一双曲线，可由此确定路基的沉降量。但用该公式的计算结果与实测比较后发现偏离较大[3]，推算的最终沉降量也偏大，如果沉降过程的观测历时较长，而且在求算最终沉降量时着重于后一阶段的沉降曲线的话，就可得到较好的结果。

双曲线配合法模型简单实用，预测值较实测值稍微偏大，偏于保守，但对工程沉降预测有利。

3.3指数函数配合法

指数函数配合法即在沉降时间关系曲线上，取最大横载段内的三点，并使三点的时间间隔相等，将三点的时间与相应的沉降代入固结度的常用式U=1-ae-bt即可得指数函数配合法的具体表达式，由于上述方法中采用了实测的三点时间和对应沉降值，该方法又称三点法，三点的选择以沉降曲线趋于稳定的阶段，且三点间隔尽可能大最为有利，此时推算的沉降值最准确。

4．其他计算方法

4.1原位试验法

通过原位试验来确定沉降量的方法主要有：平板载荷试验法、静力触探法、标准贯入试验法和旁压试验法。其中平板载荷试验法主要适用于砂土地基，该方法是对一定面积逐级施加荷载增量，并测量由这些增量所引起的沉降，可得到荷载与沉降的关系曲线，该方法通常要进行尺寸效应修正。静力触探法如标准贯入试验法是利用由大量的资料分析所得到的这些试验结果与土的压缩性指标之间的关系来计算沉降。旁压试验法是用旁压试验得到的模量应用弹性理论得到预估沉降量，该方法将沉降分为二部分：由球形应力张量引起的沉降和由偏斜应力张量引起的沉降。

4.2有限单元法[5]

有限单元法是将地基和结构作为一个整体来分析，将其划分网格，形成离散体结构，在荷载作用下算得任一时刻地基和结构各点的位移和应力。该方法可以将地基作为二维甚至三维问题来考虑，反映了侧向变形的影响。它可以考虑土体应力应变关系的非线性特性，采用非线性弹性的本构模型，或者弹塑性本构模型。目前用得最广的是邓肯-张双曲线模型。它可以考虑应力历史对变形的影响，还可以考虑土与结构共同作用，考虑复杂的边界条件，考虑施工逐级加荷，考虑土层的各向异性等。从计算方法上来说，是一种较为完善的方法。它的缺点是计算工作量大，参数确定困难，要做三轴排水试验，目前主要用于重要工程、重点地段的计算。

4.3反分析法

反分析法是依靠在工程现场获取位移量测信息反演确定各类未知参数的理论和方法[6]。在反分析确定了路基参数后再根据所选择的模型能准确地求出路基的沉降量。进行反分析计算要注意的问题有：一个可靠的反分析必须依靠一套可靠和完整的数据测定；在反算某些参数时，总要对其他一些辅助参数进行实测，有时还需要估计；进行反分析首先要对整个数学模型某种假定，这些假定的可靠度将影响反分析的适用性；在反分析的模型选择、介质特性假定等方面，经验的工程判断将起到重要作用。

测验考试总结篇9

一、试卷质量的复合性检验

1.1试卷质量的评价指标

（1）效度（准确度）。试题测试结果是否符合于原先设计的教学目标，能否真正考核出学生是否达成教学目标的相关要求，以及现今已达怎样程度。（2）信度（可靠度）。所编制试题能够保证测试出的成绩一致于学生的真实水平。在实际考试时，要想完全一致不太现实，仅能将测试误差尽可能的降至最小。（3）全面性（覆盖度）。试卷需选取具有代表性且充足的样本，所制定的试题还具有较为宽阔的知识覆盖范围，便于准确、全面反馈、反映教学目标。（4）适应性（难度）。试题难度应适中，与考生实际相符，便于对学生真实水平予以准确区分，以便因材施教。

1.2试卷质量检验

1.2.1试题的效度检验。试题效度又称之为区分度，实际就是试题对各学生进行分等鉴别的能力，紧密相关于试题难度。试题效度可经题目得分曲线，而以一种比较直观的方式得以展现：依据为考试本身总分，对各试题的一致性进行考察，且对试题所测内容与学生实际水平间关系进行深入分析。最终便可获取得分曲线图，即其横坐标乃为考生水平（总分x），题目得分y为纵坐标，当具有越陡的得分曲线，那么便具有越大的斜律，由此可说明题目具有越大的区分能力。因测试总体囊括有各能力构成的考生，因此，对于得分曲线，通常为非线

性，试题效度的计算表达式：（1），则试卷效度为

，其中Hi表示为样本总体当中高分组第i题所得成绩平均值；Li表示整个样本总体当中低分组第i题的成绩平均值。通常E小于0.2为差，而大于0.4则为好。

1.2.2试题的信度检验。所谓试题信度实际就是对所要测量内容前后一致方面的实际程度进行测量。对信度造成影响的因素?^多，如评分者的主观因素、试题的难度与数量等，要尽可能规避上述因素对信度可能造成的影响与破坏。试题信度的计

算表达式：（2），公式中，B为试卷信度，S表示学生成绩的总体方差，Si表示第i题成绩的标准差，n表示试卷试题量，有效试卷的信度B需>0.7。

1.2.3试题的适应性检验。试题适应性实际就是试题的实际难度。通常运用试题被测后的答对律来对难度值进行计算。对于常规参照考试当中，要求成绩呈正态分布，也就是两侧低，中间高，左右对称的钟型分布。而只有难度适宜，翻耕达成此分布。经以往经验得知，运用难度为50%的试题所制成的试卷，对于其分数而言，最用以形成正态分布，其表达式：

（3），试卷难度为：d=，公式中，Xi表示为第i题的成绩均值，ai表示为第i题的满分值。通常需维持在0.3

二、试卷质量的拟合性检验

对于学生成绩而言，并非自动实现常态分布的。试卷实际次数分布与理论分布是否相服从，需经总体分布的X2进行拟合检验，以此来加以说明，步骤：（1）构建假设。原有假设H0，即观测数据相应次数分布，其与正态分布之间不存在明显性差别。备假设H1：观测数据相应次数分布，其与正态分布之间存在明显性差异。（2）计算出X2值。X2计算公式：

（4），公式中，f0表示实际频数，K表示组数，fe表示理论次数。（3）做出推断。选取有显著性差异的0.05或0.01，将自由度df=k=r-1确定下来，r表示理论分布参数的实际个数。如果X2

测验考试总结篇10

[摘要] 目的 编制适合于大学生考研复习阶段的考研焦虑量表，并检验该量表的信度和效度。方法对烟台师范学院的23C名被试进行施测，并对其结果进行分析。结果 项目分析正示。量表中的16个项目的区分度均很好；量表的内部一致性信度系数为0.8499，Spearnman－Brown分辨系数为0.7916；修正后的验证性因素分析的拟合指标CFI为0.988，RMSEA为0.072。结论 自编考研前焦虑量表具有较好的信、效度，可作为我国心理学研究的有效工具。

[关键词] 考研焦虑；信度，结构效度；因素分析

1 前言

考研焦虑是由硕士研究生入学考试这一重大考试所引起的一种具体的考试焦虑形式。它不但影响大学生的考研复习效果和考场发挥，而且影响其身心健康。近年来，随着社会用人单位对学历的高要求，国内掀起了一股考研热，并且在不断升温。考研热的不断升温，考研竞争的激烈使得越来越多的考生都产生了不同程度的考研焦虑。考研焦虑问题已成了我国由考研所带来的最主要的问题之一。然而，至今仍未见到有关考研焦虑方面的研究和测验考研焦虑的专门量表。为了使大学生更清楚地了解自己的考研焦虑状态，以便及时调整自己的心态，从而提高自己的复习效率和考场发挥水平，有必要结合我国的考研实际情况，编制一份适合我国大学生考研焦虑的量表。为了对我国大学生的考研焦虑有一个全面地了解，笔者编制了两个量表，分别用于测试考研复习阶段和考中、考后阶段的考研焦虑水平。本研究是结合我国大学生考研的实际情况所编制的测试考研复习阶段的考研焦虑量表。

2 对象与方法

2.1 量表的编制 参照国内外有关考试焦虑的4个量表：Sarason考试焦虑量表(TAS)、Spielberger考试焦虑量表(TAI)、Divine.JH&Kylen.DW考试焦虑自我检查表(SRI－TA)、郑日昌编制的考试焦虑诊断量表并结合本国大学生考研的实际情况初步形成考研焦虑量表，进而根据考研的不同阶段又形成了考试前阶段的考前考研前焦虑量表(量表1)和考试后阶段的考中、考后焦虑量表(量表2)两个量表。本研究主要检验的是考试前阶段的考研前焦虑量表，该量表共有16个项目，采用李克特5点评分法，1为很不符合；2为比较不符合；3为一般；4为比较符合；5为很符合。

2.2 量表的预测 随机抽取山东省烟台师范学院的大学生230名，收回有效问卷202份。以专业为单位分班做团体测试，各班的主试均为心理学研究生。测试采用统一的指导语，施测前主试先给被试分发量表并宣读指导语，然后，开始正式测试。测试完后。当场收回量表。

2.3 项目分析 把测试的数据输入计算机，采用SPSS 11.5对数据进行分析。

2.3.1 项目区分度分析根据被试在各项目上的得分，计算出量表的总分，然后对总分进行排序，以总分前27％和后27％为标准划分出高焦虑组和低焦虑组，进行独立样本的t检验，结果显示各个项目在高低分组得分差异显著(P=0.00)，这表明项目具有较好的鉴别度。

2.3.2 探索性因素分析采用正交旋转法进行主成分分析，KMO检验值为0.837，Bartlett球形检验统计量为954.230，P=0.000。说明该数据适合进行探索性因素分析。结合碎石图。共提取了4个主成分，见表1。来检验其内部一致性。结果见表2。

由表2见，各纬度及总的S－B分半佰厦・Cronbach a系数的内部一致性信度均表明该量表的信度较为理想。

3.2 效度的检验在探索性因素分析的基础上，我们根据抽取出的4个主成分以及原有的理论假设来构造因子结构的模型，并对其进行验证性因素分析。Amos 4.0运行结果见表3。

由表3可以看出，该量表的假设模型的各项拟合指标都还可以接受。修正后的模型的各项拟合指标都非常理想，这表明该量表具有较好的结构效度。