不论是哪种等值设计模式，等值总是在至少两个测验情境之间进行的。在进行等值转换之前，甚至应该在等值设计之前，还有一项非常重要的工作，就是首先需要确定转换后的分数或参数量表（scale）的单位。这就像我们中国人在听到汽车的速度为每小时50英里（1英里约等于1.61千米）时，可能很多人一下子不知道这个速度究竟有多快，这时就会习惯性地把它转换为公里来进行评价，因为我们平时关于汽车速度习惯使用的参照单位就是公里（1公里等于1千米）。在这里的等值转换也一样，我们需要确定一个合适的参照单位，然后，所有分数或参数都转换到这个参照单位上去进行统一的评价。在等值实践中，我们经常会选择其中一个测验的测试数据作为参照单位系统，这个测验就被称为量表测验（scaletest），其他测验的分数和参数都转换到这个测验的单位上来，需要进行单位转换的测验称为原始测验（rawtest）。
在选择量表测验时必须遵循一些原则：①量表测验应该是足够稳定的，也就是有比较高的信度；②量表测验的内容对测量目标应该具有充分的代表性；③量表测验中项目难度分布应该合理，一般应该保持与参与测试的被试样本一样的分布形态，区分度指标应该都是在中等以上；④测试样本足够大，以保证测试数据能够获得稳定的被试和项目参数，测试数据能够反映被试样本的真实行为；⑤在有多个测验进行等值时，一般选择难度分布偏中等的测验，而在纵向等值中，则一般选择中间的测验作为量表测验，让两边的测验向中间等值，这样可以减少等值误差的累积。
1.基于经典测量理论的等值数据转换方法
（1）随机等组-线性等值法
随机等组-线性等值法的原理是：由于两个被试组是来自同一个总体的随机样本，因此，他们有完全相同的能力水平分布，据此，这两个被试组在两个测验上形成的得分分布中，分数位置水平相同的被试应该就是能力水平相同的被试，对应的两个分数也就是等值的。
我们已经习惯于用标准分数来表示分数在被试群体中的位置，于是，在两个测验上标准分数相同的分数就是等值分数了，如下式所示：
令：
得到：
式（10-23）就是线性等值转换的常用关系式，a和b称为等值转换系数，x为需要进行转换的原始测验分数，y为转换到量表测验单位上之后的分数。
这个等值方法可能存在的误差，主要就是原理假设能否成立，也就是样本是否来自同一个总体，他们能否都很好地代表总体。
（2）随机等组-等百分位等值法
随机等组-等百分位等值法的基本原理其实与上面这个线性等值法是一样的，都是基于两个被试组是来自同一个总体的随机样本，他们有完全相同的能力水平分布，据此认为，两个被试组在两个测验分数分布中，位置相同的分数就是等值的。只不过在这里，标志位置信息的是百分等级，而不是标准分数。
对原始测验分数进行等百分位等值转换的具体步骤如下。
第一步：编制原始测验分数和量表测验分数的简单次数及累积次数分布表。
第二步：根据原始测验的简单次数和累积次数分布表，求取某个分数x的百分等级PR。
第三步：根据量表测验的简单次数和累积次数分布表，求取PR所对应的分数y。
第四步：原始测验分数的等值分数就是y。
2.基于项目反应理论的等值数据转换方法
我们首先以三参数逻辑模型为例来认识以下式子之间的关系。首先，根据该模型，有以下关系式同时成立：
三参数逻辑模型为：
如果把式（10-24）至（10-27）代入式（10-28），经化简后，将会得到式（10-29）：
基于项目特征曲线的等值系数估计方法有多种。海巴拉最早提出基于项目特征曲线的等值法。下面介绍的两种等值系数估计方法均基于共同题设计模式（锚测验设计）。
海巴拉方法的等值系数估计过程如下，符号使用也尽量按照海巴拉的习惯。
