Интересное сегодня
Как трудности с концентрацией и негативные мысли влияют друг...
Ежедневные трудности с концентрацией могут усиливать и подпитываться негативными мыслями Для многих ...
Как люди оценивают советы от искусственного интеллекта и люд...
Введение С развитием технологий, искусственный интеллект (ИИ), и особенно большие языковые модели (L...
Натуральный подход к снижению веса: как микробы могут помочь...
Цель жизни – жить в согласии с природой. Удивительные препараты для снижения веса, такие как Оземпик...
Психологический рост после расстройств пищевого поведения: и...
Введение Расстройства пищевого поведения (РПП) представляют собой сложные психиатрические состояния,...
Омиишн БIAS: Почему Оставление Вакцинации - Это Опасный Выбо...
Введение Омиишн бIAS - это явление, при котором люди предпочитают бездействие действию, и считают ущ...
Как люди распознают эмоции по голосам приматов: акустика и р...
Введение Голосовая коммуникация аффективных состояний играет crucialную роль в эмоциональной и atten...
Что такое конвергентная валидность?
Конвергентная валидность — это подтип конструктной валидности, который оценивает степень, в которой результаты теста или инструмента демонстрируют сильную связь с результатами концептуально схожих тестов или инструментов. Конструкт должен коррелировать не только с родственными переменными, но и не должен коррелировать с несхожими и не связанными переменными.
Ключевые выводы
- Конвергентная валидность — это степень, в которой два измерения конструктов, которые теоретически должны быть связаны, действительно связаны.
- Эти измерения могут быть разными методами (например, самоотчетные анкеты и поведенческие наблюдения) или разными инструментами, предназначенными для измерения одного и того же конструкта.
- Высокие положительные корреляции (обычно выше 0.5) между измерениями одного конструкта указывают на конвергентную валидность.
- Конвергентная валидность часто оценивается вместе с дискриминантной валидностью, которая проверяет, не связаны ли измерения конструктов, которые не должны быть связаны.
Примеры конвергентной валидности
Опросники депрессии
Если психолог пытается измерить уровень депрессии в популяции с помощью двух разных тестов, он может исследовать, насколько тесно связаны результаты этих тестов. Если результаты обоих тестов сильно коррелируют, конвергентная валидность подтверждена. Однако если значимой корреляции нет, требуется дополнительное исследование причин этого несоответствия (Krefetz et al., 2002).
Тесты IQ
Исследователи устанавливают конвергентную валидность тестов IQ, сравнивая их результаты с другими измерениями, оценивающими схожие умственные способности. Например, если человек проходит тест IQ, а затем тест вербальных навыков, можно сравнить результаты обоих тестов, чтобы определить корреляцию. В исследовании Firmin et al. (2008) конвергентная валидность тестов IQ оценивалась путем корреляции результатов стандартного теста (Composite Intelligence Index) с веб-тестами.
Измерение экстраверсии
Представьте исследование, в котором экстраверсия измеряется тремя методами:
- Самоотчетная анкета, где участники оценивают свое согласие с утверждениями о социабельности.
- Оценки партнеров, где партнеры описывают удовольствие участников от социальных событий.
- Наблюдение за поведением участников в ожидании незнакомцев.
Если все три метода дают высококоррелированные результаты, это свидетельствует о конвергентной валидности измерений экстраверсии.
Как измерить конвергентную валидность
Конвергентная валидность — это не абсолютное явление, а степень соответствия. Она требует постоянной переоценки по мере появления новых данных. Для ее измерения используются следующие статистические методы:
Коэффициенты корреляции
Самый распространенный метод — расчет коэффициента корреляции между результатами разных измерений одного конструкта. Для установления конвергентной валидности обычно устанавливают порог коэффициента корреляции (обычно выше 0.5).
- Коэффициент корреляции Пирсона (r) используется для непрерывных и нормально распределенных данных.
- Коэффициент ранговой корреляции Спирмена (ρ) применяется для порядковых данных или при нарушении предположений Пирсона.
Важно помнить, что высокая корреляция не гарантирует, что измерения точно оценивают целевой конструкт — они могут измерять другой, но схожий конструкт.
Факторный анализ
- Исследовательский факторный анализ (EFA) помогает выявить скрытую структуру данных.
- Подтверждающий факторный анализ (CFA) проверяет, соответствуют ли измерения ожидаемым факторам.
Высокие факторные нагрузки (обычно выше 0.5) указывают на конвергентную валидность.
Структурное уравнение моделирования (SEM)
SEM объединяет факторный и регрессионный анализ, позволяя одновременно оценивать конвергентную и дискриминантную валидность.
Многопризнаковая-многометодная матрица (MTMM)
MTMM оценивает конвергентную и дискриминантную валидность, анализируя корреляции между разными конструктами, измеренными разными методами. Конвергентная валидность подтверждается, если измерения одного конструкта разными методами сильно коррелируют.
Часто задаваемые вопросы
Конвергентная валидность — это внутренняя или внешняя валидность?
Конвергентная валидность относится к внешней валидности, так как оценивает связь между разными измерениями конструкта и их применимость в реальных условиях.
Разница между конвергентной и дискриминантной валидностью
Дискриминантная валидность проверяет, что измерения не коррелируют с несхожими конструктами. Например, тест на программирование не должен сильно коррелировать с тестом IQ. Конвергентная валидность, напротив, подтверждает связь с проверенными тестами того же конструкта.
Разница между конвергентной и дивергентной валидностью
Дивергентная валидность — это альтернативное название дискриминантной валидности, хотя оно менее распространено (Hubley & Zumbo, 2013).
