概化理论
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概化理论（Generalizability Theory; GT）
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概化理论是克伦巴赫(Cronbach)等人在二十世纪六十至七十年代初提出的理论，其基本思想是任何测量都处在一定的情境关系之中，应该从测量的情境关系中具体地考察测量工作，提出了多种真分数与多种不同的信度系数的观念，并设计了一套方法去系统辩明与实验性研究多种误差方差的来源。并用“全域分数”(Universe Score)代替“真分数”(True Score)，用“概括化系数，G系数”(Generalizability Coefficent)代替了“信度”(Reliabilty)。
概化理论认为，测量的总方差可以分解为代表目标测量的方差成分和构成误差的种种方差成分。测量工作中要加以认识和予应用的心理特质水平是测量目标。而构成测量条件与具体情境关系的因素，称为测量侧面(Facets of Measurement)。
概化理论是用方差分析的方法来全面估计出各种方差成分的相对大小，并可直接比较其大小。它既能估计出主效应，也能估计出交互作用效应，并能对各估计值的大小进行直接比较。在概化理论中，理论估出各方差成分相对大小的过程，叫概化理论的概括分研究阶段或称G－研究阶段。
概化理论并不内静止地分析各种误差来源，还要在G－研究的基础上，通过实验性研究，进一步考察不同测验设计条件下的概括力系数的变化状况，如固定侧面或增加侧面水平下的变化状况，从而探求到最佳的控制误差的方法，作出最佳的设计决策，从而改进测验的内容、方式方法提供了有价值的信息。这一阶段称作决策研究或称D－研究阶段。
GT在研究测量误差方面有更大的优越性，它能针对不同测量情境估计测量误差的多种来源，为改善测验，提高测量质量有用的信息。其缺陷是统计计算相当繁杂，如果借助一些统计分析软件可以解决这一问题。GT理论目前在我国还处于实验研究阶段，在面试、考核等主观性测评中有一些应用。
概化理论把全域分数方差对总变差的比称为概括力系数（简称G系数）。而总方差可以分成全域分数方差(δ2 (p)和误差分数方差(δ2(δ))，如果测验是常模参照性测验，则G系数E2ρ是评价测验稳定性程度的最佳指标： E2ρ=(δ2(p))/[ δ2(p) +(δ2(δ))]。
若该测验是标准参照性测验，则其依存性j指标是测验稳定一致性的最好指标：j=(δ2(p))/[ δ2(p) +(δ2(△))]
上两式中，误差方差δ2(δ)可能是很多项的和
学生阅读能力测验，其目的是对学生阅读能力的测量，因此，阅读能力就成为测量目标，除此外试题的水平和评分者等因素也会影响测验的总变异。
对学生阅读能力的测量是在双侧面情境的条件下进行的，测量侧面中的单个事例叫侧面的水平。如有两个评分者甲和乙，则评分者这一侧面就有两个水平。测量侧面又分为随机侧面和固定侧面。随机侧面是指测量侧面中所包含的各水平中是类似水平的随机样本，而非固定不变的侧面，如大规模考试中评分者每次都有可能不同，由这样变化的评分者所组成的测量侧面就称为随机侧面。固定侧面是指在各次实施中测量侧面的所在水平一直保持不变的测量侧面，如标准化的心理测验中测验的项目总是一样，这样的侧面就叫固定侧面。因此，进行测验的标准化就是对某些测量侧面进行固定。固定测量侧面可以减少测量误差，但却会使测量目标变得更为局限。比如，把阅读理解题定为对科技说明文，这时，所测的特质就不再是一般的阅读理解能力，而是特定的对科技说明文的理解能力了。这样，测验所得的分数就不能再推广到原来那么宽广的范围了。
