重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法

这是关于测量信度的四种不同方法：

1. 重测信度法（Test-Retest Reliability）：通过对同一组被试者进行两次测量来评估测量工具的信度。通常会在两次测量之间加入一定的时间间隔，以避免记忆效应。

2. 复本信度法（Parallel-Forms Reliability）：通过使用不同但相似的测量工具来评估测量工具的信度。这些工具应该在测量同一概念方面是等效的。

3. 折半信度法（Split-Half Reliability）：通过将测量工具分成两部分，并比较两个部分的得分来评估其信度。通常会使用随机抽样的方式将测量工具分成两个部分。

4. α信度系数法（Cronbach's Alpha）：通过计算测量工具的各个项目之间的内部一致性来评估其信度。该方法通常用于多个项目的问卷或测试。

需要注意的是，不同的信度评估方法适用于不同的测量工具和研究问题，选择合适的方法是非常重要的。

相关问题

依据reader表（借书证号 姓名性别 借书量 照片）,book表（isbn 书名 出版社 价格 复本量 库存量），BROWS(借书证号 isbn 索书号 借书时间)）

可以使用如下 SQL 语句查询某个人所借的书籍及借阅情况：

SELECT reader.姓名性别, book.书名, BROWS.借书时间, BROWS.索书号, BROWS.借书证号
FROM reader
JOIN BROWS ON reader.借书证号 = BROWS.借书证号
JOIN book ON BROWS.isbn = book.isbn
WHERE reader.借书证号 = 'xxx'; --将 'xxx' 替换为具体的借书证号

这个查询语句会返回某个人所借的书籍名称、借阅时间、索书号以及借书证号等信息。如果需要查询已归还的书籍，可以加上一个 AND 条件：

AND BROWS.归还时间 IS NOT NULL;

这样就可以只查询已归还的书籍了。

bootstrap置信区间

Bootstrap置信区间是一种统计学方法，用于估计参数的不确定性范围。它通过对原始样本进行重采样来构建多个Bootstrap样本集，然后基于这些样本集计算统计量，并利用这些统计量构建置信区间。

有两种常见的Bootstrap置信区间方法：正态置信区间和百分位置信区间。
- 正态置信区间假设统计量的分布近似于正态分布，它是通过计算统计量的抽样分布的标准差来构建的。
- 百分位置信区间是通过对Bootstrap样本集中的统计量进行排序，并选择相应百分位数来确定置信区间的上下界。

根据引用中的描述，你提到的Bootstrap复本和下分位数是Bootstrap置信区间的一部分，但没有提供足够的信息来解释它们的具体含义。根据引用的建议，经验Bootstrap方法可能更准确，但没有给出具体理由。引用提供了关于Bootstrap的详细介绍和相关代码，可供参考。