考试效度，是指考试所能测量的能力或技能与实际表现的相关程度，是衡量考试质量的重要指标之一。那么，考试效度该如何计算呢？以下是一些关键的计算方法：

1. 相关系数法

在计算考试效度时，可以使用相关系数法，计算考试成绩与实际表现之间的相关程度。一般而言，在计算相关系数时，可使用皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数，由此得出score和criterion之间的相关系数。

2. 回归方程法

另一种计算考试效度的方法是回归方程法，利用回归分析方法建立被测量变量（criterion）与考试得分（score）之间的预测关系，并根据该方程进行效度的计算。

3. 区组差异法

区组差异法计算考试效度的方法主要用于成绩分组较为明显的情况下。该方法是将成绩高、中、低的学生分别进行分析对比，得出考试效度。

4. 成绩分析法

成绩分析法会对考试成绩进行详尽的分析，包括成绩的结构分析、成绩的指标分析和成绩的等级划分分析等，以获取考试效度所需的数据和信息。

5. 经验法

在计算考试效度时，也可以使用经验法。该方法是借助经验数据和分析结果，得出考试效度。

6. 评估法

为了准确计算考试效度，还可以使用评估法。评估法包括设置评估标准、确定评估方法、进行评估分析和进行效度的计算等环节，以获取最准确的效度数据。

7. 贝叶斯统计法

近年来，贝叶斯统计法也逐渐被应用于考试效度的计算中。该方法将先验概率和样本数据结合起来，来进行效度的计算，并且具有更高的准确度和统计效率。

8. 多元线性回归

多元线性回归是一种复杂的效度计算方法，可以同时考虑多个变量之间的影响关系。该方法常用于大规模考试和较为复杂的测试。

9. 综合强度法

综合强度法是一种综合分析和计算的方法，可以使用多个效度计算方法，通过加权平均分值来得出最终的考试效度，具有较高的准确度和实用性。

10. GEE方法

广义估计方程方法（GEE）是一种非参数统计学方法，可以考虑非独立的数据和非正态数据的情况。该方法的优点在于适用范围广，可以在不同的考试和数据样本中获得较为准确的效度数据。

以上就是常用的考试效度计算方法，选择合适的方法，可以帮助我们更准确和客观地评估考试质量，为学生和教师提供更好的教学和学习体验。