so in case of a 4-choice question, your guess chance is 0.25). Your instructor 
offers you the opportunity to choose amongst the following exam formats: I. 6 
questions of the 4-choice type; you pass when 5 or more answers are correct; 
II. 5 questions of the 5-choice type; you pass when 4 or more answers are 
correct; III. 4 questions of the 10-choice type; you pass when 3 or more 
answers are correct. Rank the three exam formats according to their 
attractiveness. It should be clear that the format with the highest probability to 
pass is the most attractive format. Which would you choose and why?
26. Consider the question of whether the home team wins more than half of its 
games in the National Basketball Association. Suppose that you study a simple 
random sample of 80 professional basketball games and find that 52 of them 
are won by the home team.
a. Assuming that there is no home court advantage and that the home team 
therefore wins 50% of its games in the long run, determine the probability that 
the home team would win 65% or more of its games in a simple random 
sample of 80 games.
b. Does the sample information (that 52 of a random sample of 80 games are 
won by the home team) provide strong evidence that the home team wins more 
than half of its games in the long run? Explain.
27. A refrigerator contains 6 apples, 5 oranges, 10 bananas, 3 pears, 7 peaches, 11 
plums, and 2 mangos.
a. Imagine you stick your hand in this refrigerator and pull out a piece of fruit 
at random. What is the probability that you will pull out a pear?
b. Imagine now that you put your hand in the refrigerator and pull out a piece 
of fruit. You decide you do not want to eat that fruit so you put it back into the 
refrigerator and pull out another piece of fruit. What is the probability that the 
first piece of fruit you pull out is a banana and the second piece you pull out is 
an apple?
c. What is the probability that you stick your hand in the refrigerator one time 
and pull out a mango or an orange?
221
Pdf file thumbnail preview - Draw thumbnail images for PDF in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Thumbnail Generation with Various Options for Quick PDF Navigation
pdf thumbnail html; pdf no thumbnail
Pdf file thumbnail preview - VB.NET PDF Thumbnail Create SDK: Draw thumbnail images for PDF in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Thumbnail Generation with Various Options for Quick PDF Navigation
cannot view pdf thumbnails in; create thumbnail from pdf c#
6. Research Design
A. Scientific Method
B. Measurement
C. Basics of Data Collection
D. Sampling Bias
E.  Experimental Designs
F.  Causation
G. Exercises 
222
How to C#: Preview Document Content Using XDoc.Word
RasterEdge XDoc.Word provide you with APIs to get a thumbnail bitmap of the first page in the word document file. You can be able to get a preview of this word
create thumbnail jpg from pdf; pdf thumbnail generator
How to C#: Preview Document Content Using XDoc.PowerPoint
XDoc.PowerPoint provide you with APIs to get a thumbnail bitmap of the first page in the PowerPoint document file. You can be able to get a preview of this
thumbnail view in for pdf files; create pdf thumbnail image
Scientific Method
by David M. Lane
Prerequisites
none 
This section contains a brief discussion of the most important principles of the 
scientific method. A thorough treatment of the philosophy of science is beyond the 
scope of this work.
One of the hallmarks of the scientific method is that it depends on empirical 
data. To be a proper scientific investigation, the data must be collected 
systematically. However, scientific investigation does not necessarily require 
experimentation in the sense of manipulating variables and observing the results. 
Observational studies in the fields of astronomy, developmental psychology, and 
ethology are common and provide valuable scientific information.
Theories and explanations are very important in science. Theories in science 
can never be proved since one can never be 100% certain that a new empirical 
finding inconsistent with the theory will never be found.
Scientific theories must be potentially disconfirmable. If a theory can 
accommodate all possible results then it is not a scientific theory. Therefore, a 
scientific theory should lead to testable hypotheses. If a hypothesis is disconfirmed, 
then the theory from which the hypothesis was deduced is incorrect. For example, 
the secondary reinforcement theory of attachment states that an infant becomes 
attached to its parent by means of a pairing of the parent with a primary reinforcer 
(food). It is through this “secondary reinforcement” that the child-parent bond 
forms. The secondary reinforcement theory has been disconfirmed by numerous 
experiments. Perhaps the most notable is one in which infant monkeys were fed by 
a surrogate wire mother while a surrogate cloth mother was available. The infant 
monkeys formed no attachment to the wire monkeys and frequently clung to the 
cloth surrogate mothers (Harlow, 1958).
If a hypothesis derived from a theory is confirmed, then the theory has 
survived a test and it becomes more useful and better thought of by the researchers 
in the field. A theory is not confirmed when correct hypotheses are derived from it.
A key difference between scientific explanations and faith-based 
explanations is simply that faith-based explanations are based on faith and do not 
223
How to C#: Set Image Thumbnail in C#.NET
PDF to text, C#.NET convert PDF to images, C#.NET PDF file & pages VB.NET How-to, VB.NET PDF, VB.NET Word, VB.NET Excel How to C#: Set Image Thumbnail in C#.NET.
enable pdf thumbnail preview; show pdf thumbnail in
How to C#: Preview Document Content Using XDoc.excel
RasterEdge XDoc.Excel provide you with APIs to get a thumbnail bitmap of the first page in the Excel document file. You can be able to get a preview of this
how to show pdf thumbnails in; show pdf thumbnails in
need to be testable. This does not mean that an explanation that cannot be tested is 
incorrect in some cosmic sense. It just means that it is not a scientific explanation.
The method of investigation in which a hypothesis is developed from a 
theory and then confirmed or disconfirmed involves deductive reasoning. However, 
deductive reasoning does not explain where the theory came from in the first place. 
In general, a theory is developed by a scientist who is aware of many empirical 
findings on a topic of interest. Then, through a generally poorly understood process 
called “induction,” the scientist develops a way to explain all or most of the 
findings within a relatively simple framework or theory.
An important attribute of a good scientific theory is that it is parsimonious. 
That is, that it is simple in the sense that it uses relatively few constructs to explain 
many empirical findings. A theory that is so complex that it has as many 
assumptions as it has predictions is not very valuable.
Although strictly speaking, disconfirming an hypothesis deduced from a 
theory disconfirms the theory, it rarely leads to the abandonment of the theory. 
Instead, the theory will probably be modified to accommodate the inconsistent 
finding. If the theory has to be modified over and over to accommodate new 
findings, the theory generally becomes less and less parsimonious. This can lead to 
discontent with the theory and the search for a new theory. If a new theory is 
developed that can explain the same facts in a more parsimonious way, then the 
new theory will eventually supersede the old theory.
224
How to C#: Generate Thumbnail for Word
Images. Convert Word to ODT. Convert PDF to Word. a Word File. File: Merge Word Files. File: Split Word Text Search. Insert Image. Thumbnail Create. Thumbnail Create
pdf thumbnails in; pdf preview thumbnail
How to C#: Generate Thumbnail for PowerPoint
Document. Conversion. Convert PowerPoint to PDF. Convert PowerPoint File: Merge PowerPoint Files. File: Split PowerPoint Text Search. Insert Image. Thumbnail Create
pdf files thumbnail preview; create pdf thumbnail
Measurement
by David M. Lane
Prerequisites
Values of Pearson's Correlation
Variance Sum Law
Chapter 3: Measures of Variability
Learning Objectives
1. Define reliability
2. Describe reliability in terms of true scores and error
3. Compute reliability from the true score and error variance
4. Define the standard error of measurement and state why it is valuable
5. State the effect of test length on reliability
6. Distinguish between reliability and validity
7. Define three types of validity
8. State the how reliability determines the upper limit to validity
The measurement of psychological attributes such as self-esteem can be complex. 
A good measurement scale should be both reliable and valid. These concepts will 
be discussed in turn.
Reliability
The notion of reliability revolves around whether you would get at least 
approximately the same result if you measure something twice with the same 
measurement instrument. A common way to define reliability is the correlation 
between parallel forms of a test. Letting “test” represent a parallel form of the test, 
the symbol r
test,test
is used to denote the reliability of the test.
True Scores and Error
Assume you wish to measure a person's mean response time to the onset of a 
stimulus. For simplicity, assume that there is no learning over tests which, of 
225
C# Image: View & Operate Web Page Using .NET Doc Image Web Viewer
Support multiple document and image formats, like PDF and TIFF; the page order of source document file using mouse dragging in thumbnail preview section;
view pdf thumbnails; how to make a thumbnail of a pdf
How to C#: Overview of Using XDoc.PowerPoint
See this C# guide to learn how to use RasterEdge PowerPoint SDK for .NET to perform quick file navigation. You may easily generate thumbnail image from
pdf thumbnail; create thumbnails from pdf files
course, is not really true. The person is given 1,000 trials on the task and you 
obtain the response time on each trial.
The mean response time over the 1,000 trials can be thought of as the 
person's “true” score, or at least a very good approximation of it. Theoretically, the 
true score is the mean that would be approached as the number of trials increases 
indefinitely.
An individual response time can be thought of as being composed of two 
parts: the true score and the error of measurement. Thus if the person's true score 
were 345 and their response on one of the trials were 358, then the error of 
measurement would be 13. Similarly, if the response time were 340, the error of 
measurement would be -5.
Now consider the more realistic example of a class of students taking a 100-
point true/false exam. Let's assume that each student knows the answer to some of 
the questions and has no idea about the other questions. For the sake of simplicity, 
we are assuming there is no partial knowledge of any of the answers and for a 
given question a student either knows the answer or guesses. Finally, assume the 
test is scored such that a student receives one point for a correct answer and loses a 
point for an incorrect answer. In this example, a student's true score is the number 
of questions they know the answer to and their error score is their score on the 
questions they guessed on. For example, assume a student knew 90 of the answers 
and guessed correctly on 7 of the remaining 10 (and therefore incorrectly on 3). 
Their true score would be 90 since that is the number of answers they knew. Their 
error score would be 7 - 3 = 4 and therefore their actual test score would be 90 + 4.
Every test score can be thought of as the sum of two independent 
components, the true score and the error score. This can be written as:
!
!"#!
=!!
!"#$
+!!
!""#"
The following expression follows directly from the Variance Sum Law:
!
!"#$
!
=!
!"#$
!
+!
!""#"
!
!
Reliability in Terms of True Scores and Error
It can be shown that the reliability of a test, r
test,test
, is the ratio of true-score 
variance to test-score variance. This can be written as:
226
How to C#: Overview of Using XDoc.Excel
See this C# guide to learn how to use RasterEdge Excel SDK for .NET to perform quick file navigation. You may easily generate thumbnail image from Excel.
pdf thumbnails; enable pdf thumbnails
How to C#: Overview of Using XDoc.Word
C# users how to: create a new Word file and load Word from pdf; merge, append can be drawn and added to a specific location on Word file page. Create Thumbnail.
pdf thumbnail creator; view pdf thumbnails in
!
!"#!,!"#!
=!
!
!"#$
!
!
!"#$
!
=
!
!"#$
!
!
!"#$
!
+!
!""#"
!
!
It is important to understand the implications of the role the variance of true scores 
plays in the definition of reliability: If a test were given in two populations for 
which the variance of the true scores differed, the reliability of the test would be 
higher in the population with the higher true-score variance. Therefore, reliability 
is not a property of a test per se but the reliability of a test in a given population.
Assessing Error of Measurement
The reliability of a test does not show directly how close the test scores are to the 
true scores. That is, it does not reveal how much a person's test score would vary 
across parallel forms of the test. By definition, the mean over a large number of 
parallel tests would be the true score. The standard deviation of a person's test 
scores would indicate how much the test scores vary from the true score. This 
standard deviation is called the standard error of measurement. In practice, it is not 
practical to give a test over and over to the same person and/or assume that there 
are no practice effects. Instead, the following formula is used to estimate the 
standard error of measurement.
!
!"#$%&"!"'(
=!
!"#!
1−!
!"#!,!"#!
!
where s
measurement
is the standard error of measurement, s
test
is the standard deviation 
of the test scores, and r
test,test
is the reliability of the test. Taking the extremes, if the 
reliability is 0, then the standard error of measurement is equal to the standard 
deviation of the test; if the reliability is perfect (1.0) then the standard error of 
measurement is 0.
Increasing Reliability
It is important to make measures as reliable as is practically possible. Suppose an 
investigator is studying the relationship between spatial ability and a set of other 
variables. The higher the reliability of the test of spatial ability, the higher the 
correlations will be. Similarly, if an experimenter seeks to determine whether a 
particular exercise regiment decreases blood pressure, the higher the reliability of 
227
the measure of blood pressure, the more sensitive the experiment. More precisely, 
the higher the reliability the higher the power of the experiment. Power is covered 
in detail in Chapter 13. Finally, if a test is being used to select students for college 
admission or employees for jobs, the higher the reliability of the test the stronger 
will be the relationship to the criterion.
Two basic ways of increasing reliability are (1) to improve the quality of the 
items and (2) to increase the number of items. Items that are either too easy so that 
almost everyone gets them correct or too difficult so that almost no one gets them 
correct are not good items: they provide very little information. In most contexts, 
items which about half the people get correct are the best (other things being 
equal).
Items that do not correlate with other items can usually be improved. 
Sometimes the item is confusing or ambiguous.
Increasing the number of items increases reliability in the manner shown by 
the following formula:
!
!"#,!"#
=
!"
!"#!,!"#!
1+(!−1)!
!"#!,!"#!
!
where k is the factor by which the test length is increased, r
new,new
is the reliability 
of the new longer test, and r
test,test
is the current reliability. For example, if a test 
with 50 items has a reliability of .70 then the reliability of a test that is 1.5 times 
longer (75 items) would be calculated as follows
!
!"#,!"#
=
1.5
0.70
1+(1.5−1)
0.70
!
which equals 0.78. Thus increasing the number of items from 50 to 75 would 
increase the reliability from 0.70 to 0.78.
It is important to note that this formula assumes the new items have the same 
characteristics as the old items. Obviously adding poor items would not increase 
the reliability as expected and might even decrease the reliability.
228
Validity
The validity of a test refers to whether the test measures what it is supposed to 
measure. The three most common types of validity are face validity, empirical 
validity, and construct validity. We consider these types of validity below.
Face Validity
A test's face validity refers to whether the test appears to measure what it is 
supposed to measure. That is, does the test “on its face” appear to measure what it 
is supposed to be measuring. An Asian history test consisting of a series of 
questions about Asian history would have high face validity. If the test included 
primarily questions about American history then it would have little or no face 
validity as a test of Asian history.
Predictive Validity
Predictive validity (sometimes called empirical validity) refers to a test's ability to 
predict a relevant behavior. For example, the main way in which SAT tests are 
validated is by their ability to predict college grades. Thus, to the extent these tests 
are successful at predicting college grades they are said to possess predictive 
validity.
Construct Validity
Construct validity is more difficult to define. In general, a test has construct 
validity if its pattern of correlations with other measures is in line with the 
construct it is purporting to measure. Construct validity can be established by 
showing a test has both convergent and divergent validity. A test has convergent 
validity if it correlates with other tests that are also measures of the construct in 
question. Divergent validity is established by showing the test does not correlate 
highly with tests of other constructs. Of course, some constructs may overlap so 
the establishment of convergent and divergent validity can be complex.
To take an example, suppose one wished to establish the construct validity of 
a new test of spatial ability. Convergent and divergent validity could be established 
by showing the test correlates relatively highly with other measures of spatial 
ability but less highly with tests of verbal ability or social intelligence.
229
Reliability and Predictive Validity
The reliability of a test limits the size of the correlation between the test and other 
measures. In general, the correlation of a test with another measure will be lower 
than the test's reliability. After all, how could a test correlate with something else as 
high as it correlates with a parallel form of itself? Theoretically it is possible for a 
test to correlate as high as the square root of the reliability with another measure. 
For example, if a test has a reliability of 0.81 then it could correlate as high as 0.90 
with another measure. This could happen if the other measure were a perfectly 
reliable test of the same construct as the test in question. In practice, this is very 
unlikely.
A correlation above the upper limit set by reliabilities can act as a red flag. 
For example, Vul, Harris, Winkielman, and Paschler (2009) found that in many 
studies the correlations between various fMRI activation patterns and personality 
measures were higher than their reliabilities would allow. A careful examination of 
these studies revealed serious flaws in the way the data were analyzed.
230
Documents you may be interested
Documents you may be interested