贝－伦二氏指数英文解释翻译、贝－伦二氏指数的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【医】 Becker-Lennhoff index

分词翻译：

贝的英语翻译：

seashell; shellfish
【医】 bel

伦的英语翻译：

human relations; logic; match; order; peer

二的英语翻译：

twin; two
【计】 binary-coded decimal; binary-coded decimal character code
binary-to-decimal conversion; binary-to-hexadecimal conversion
【医】 bi-; bis-; di-; duo-

氏的英语翻译：

family name; surname

指数的英语翻译：

index; index number
【计】 E; exponent; exponential; power of number
【医】 exponent; index
【经】 exponent; index; index number; indexes

专业解析

贝－伦二氏指数（Bailey-Lennon Index）是教育测量与心理测验学中的一个专业术语，主要用于评估测试题目（特别是多项选择题）的质量和区分度。该指数由两位学者 Bailey 和 Lennon 共同提出，是项目反应理论（Item Response Theory, IRT）框架下的一种分析工具，旨在更精确地量化试题的难度与区分能力，从而优化测验的整体效度与信度。

核心定义与计算

贝－伦二氏指数综合了试题的两个关键属性：

难度指数 (Difficulty Index)：反映试题的难易程度，通常计算为答对该题的人数比例。值越高（接近1），题目越容易；值越低（接近0），题目越难。
区分度指数 (Discrimination Index)：反映试题区分高能力考生与低能力考生的能力。常用方法包括计算高分组（如总分前27%）与低分组（如总分后27%）在该题上的正确率之差。值越高（接近1），区分度越好。

贝－伦二氏指数通常表示为难度指数与区分度指数的某种函数组合（如乘积或加权平均），其具体计算公式可能因应用场景或研究者的具体操作定义而略有差异。其核心目标是将难度和区分度信息整合为一个综合指标，便于快速评估试题质量。

主要应用领域

教育测评：大规模标准化考试（如学业水平测试、入学考试）的试题筛选、题库建设与试卷质量分析。
心理测验：评估人格测验、能力倾向测验等量表中题目的有效性。
测验开发与修订：识别需要修改或删除的不良试题（如过难、过易或区分度低的题目），提升测验的整体质量。

权威参考来源

关于贝－伦二氏指数的详细论述与应用，可参考以下权威的教育测量学著作或标准：

《教育与心理测试标准》(Standards for Educational and Psychological Testing)：由美国教育研究协会 (AERA)、美国心理学会 (APA) 和美国国家教育测量协会 (NCME) 联合发布。该标准是测验开发、使用和评估的国际权威指南，其中涉及项目分析（包含难度、区分度及类似贝－伦二氏指数的综合指标）的原则与方法。
《心理测验》(Psychological Testing) 作者：Anne Anastasi & Susana Urbina：经典的心理测量学教材，系统介绍了各种测验理论和技术，包括项目分析方法和指标。
《教育测量》(Educational Measurement) 编者：Robert L. Brennan：由美国教育测量界权威专家编撰的综合性手册，深入探讨了包括项目反应理论及各种项目分析指数在内的测量学核心议题。
《应用项目反应理论导论》(Introduction to Applied Item Response Theory) 作者：Thomas P. Hogan：专门介绍项目反应理论及其应用的书籍，会涉及基于IRT的各种项目分析指标，贝－伦二氏指数或其类似概念可能在此框架下讨论。

(注：由于搜索结果限制，以上引用仅标注来源名称而非具体网页链接。实际应用中，建议通过学术数据库或出版社官网查找上述文献的电子版或纸质版获取详细信息。)

网络扩展解释

关于“贝－伦二氏指数”，目前可查的公开资料中未发现与此名称直接对应的专业术语或指标。可能存在以下情况：

术语准确性
建议核对名称的拼写或翻译是否准确。例如是否应为“贝伦指数”（Beren Index）或涉及两位学者姓氏组合的特定领域指标（如“贝叶斯-伦佩尔”等）。
领域相关性
若涉及医学、统计学或社会学领域，可能是特定研究中的非公开指标，需结合上下文进一步确认。
语言或翻译差异
中文翻译可能存在变体，例如“贝－伦”可能对应英文姓氏如“Bell-Lund”“Beren-Len”等，需更多线索辅助定位。

建议提供更多背景信息（如应用领域、相关学科等），以便更精准地解答。若为学术研究中的术语，可尝试查阅专业文献数据库或联系相关领域的学者确认。