区分度计算公式：D=P(H)-P(L)。
拓展资料：
区分度（discrimination）是指衡量某种材料或评估工具能够区分被评估者能力差异的程度。在教育评估和教育统计中。
区分度是一个重要的指标，用于评估试题、课程、教学方法等对被评估者的学习能力、知识水平、技能掌握程度的区分能力。计算区分度的方法有多种，其中常用的有下述两种：
双向分组法（two-wayclassificationmethod）双向分组法是一种常用的区分度计算方法，适用于二分变量（binaryvariable）或者具有明显两级（highandlow）的连续变量（continuousvariable）。
这种方法将数据分为高分组和低分组，然后比较两组在某项评估指标上的差异。差异越大，该指标的区分度越高。
将所有被评估者的成绩从高到低排序。选取高分组和低分组的人数，通常高分组和低分组的比例为2:8或者1:1。比较高分组和低分组的平均分或者总分，计算两组之间的差异。计算区分度指数（discriminationindex），其公式为：
DI=(高分组平均分-低分组平均分)/总分的标准差DI的取值范围为-1到1。当DI为正数时，表示高分组在该评估指标上的得分高于低分组；当DI为负数时，表示高分组在该评估指标上的得分低于低分组；当DI接近于0时，表示高分组和低分组在该评估指标上的得分没有显著差异。
相关系数法（correlationmethod）相关系数法是一种基于相关关系的区分度计算方法，适用于连续变量或者等级变量（ordinalvariable）。这种方法通过计算某项评估指标与被评估者实际能力水平之间的相关系数来衡量该指标的区分度。相关系数越高，该指标的区分度越高。
具体的计算步骤如下：收集被评估者的实际能力水平数据，例如考试成绩、教师评价等。将评估指标与实际能力水平数据进行相关分析，计算相关系数（通常使用皮尔逊相关系数）。
根据相关系数的值判断区分度大小。一般来说，当相关系数大于0.3时，认为该评估指标具有较好的区分度；当相关系数小于0.2时，认为该评估指标的区分度较差。
除了以上两种方法外，还有一些其他的区分度计算方法，例如回归分析法、效度分析法等。这些方法可以根据不同的数据类型和实际需求进行选择和使用。
在实际应用中，区分度是一个重要的评估指标，对于教育评估、课程设计、教学方法改进等方面都具有重要的指导意义。
通过区分度的计算和分析，可以帮助教育工作者更好地了解学生的学习情况、掌握知识技能的差异程度，以及发现教学中存在的问题和不足，从而有针对性地改进教学策略和方法，提高教学质量和效果。