İçerik geçerliliği, test içeriğinin ilgilenilen özelliğin veya özelliğin tüm yönlerini ne ölçüde kapsadığının tanımlayıcı bir göstergesidir (istatistik olarak verilmez).

Tahmin geçerliliği genellikle -1 ile 0 ile +1 arasında değişen olası değerlere sahip Pearson Korelasyon Katsayısı ‘r’ gibi bir korelasyon katsayısı ile ölçülür. Daha yüksek korelasyon katsayıları daha iyi geçerliliği gösterir.

Bir testin öngörücü geçerliliği, test puanının ilgilenilen sonraki bazı kriter değişkenlerini ne ölçüde öngördüğüdür. Örneğin, A-seviyesi sınavlarının tahmin geçerliliği, adayların elde ettiği A-seviyesi puanlarının aynı adayın sonraki derece performansını ne ölçüde öngördüğüdür.

Bu örnekte, A düzeyi puanı yordayıcı değişkendir ve derece performansı ölçüt değişkenidir. Olduğu gibi, ortalama olarak, A seviyelerinin öngörücü geçerliliği zayıftır, r yaklaşık 0,3’tür.

Bazı yazarlar, örneğin, 0,3’ten büyük herhangi bir korelasyonun, bir testin tahmin geçerliliği için kabul edilebilir bir katsayı olduğunu iddia etmektedir. Bu oldukça düşük görünmektedir ve kriter değişkenindeki değişimin yalnızca yaklaşık yüzde 10’u, bu kadar düşük bir geçerlilik katsayısına sahip bir yordayıcı test tarafından açıklanabilir.

Minimum kabul edilebilir katsayının 0,4’e yakın olması önerilir. Dikkate alınması gereken bariz bir soru, ölçütteki varyasyonun yalnızca küçük bir kısmını açıklayan bir testin öngörücü bir test olarak herhangi bir kullanımı olup olmadığıdır. Yine bu yargının araştırmacı tarafından yapılması gerekmektedir.

Eşzamanlı geçerlilik, yordayıcı geçerliliğe benzer, ancak hem yordayıcı hem de ölçüt testleri aynı anda alınır. Bir ders sonu matematik başarı testi bir öğretmen tarafından oluşturulur ve bir grup öğrenciye verilirse ve aynı zamanda standart bir sayısal yetenek testi uygulanırsa, iki test puanı arasındaki korelasyonlar eşzamanlı geçerliliğin bir ölçüsünü sağlayacaktır. matematik başarı testi. Kabul edilebilir eş zamanlı geçerlilik için en az 0,5’lik korelasyonların gerekli olduğu ileri sürülmektedir.

Yapı geçerliliği, hem içerik hem de eşzamanlı veya tahmin geçerliliğini bünyesinde barındırır. Bir testin güvenilirliğine ilişkin mevcut tüm kanıtları temsil eder. Kesin olarak, geçerlilik ve güvenilirlik, testin kendisinin bir özelliğinden ziyade bir testten elde edilen çıkarımları ifade eder. Geçerlilik katsayıları verildiğinde, geçerlilik katsayılarının dayandığı örneklem büyüklükleri kontrol edilmelidir. Yeterli geçerlilik için en az 100 örneklem büyüklüğü gereklidir.

Bir test seçerken göz önünde bulundurulması gereken bir diğer önemli husus, test güvenilirliği veya bir testin tutarlılığıdır. Yetenek, kişilik, zeka veya başarı ölçütleri gibi eğitsel veya psikolojik test puanları alındığında, bunlara gözlemlenen puanlar denir.

Bu gözlemlenen puanların iki kısımdan oluştuğu düşünülebilir; ilgilenilen özelliğin miktarını yansıtan gerçek bir puan bileşeni ve ölçüm hatası, transkripsiyon hatası gibi çeşitli hata kaynaklarını yansıtan bir sıkıntı veya hata bileşeni. gerçek puan bileşeni değil.

• Gözlemlenen puan = gerçek puan + hata puanı olarak ifade edilebilir.

Gözlemlenen bir ölçümün güvenilirliği, gerçek puan ve hata puanı bileşenlerinin göreli oranlarına bağlıdır. Hata kısmı gerçek puana göre büyük olduğunda, güvenilirlik düşüktür.

Kriter geçerliliği nedir
Yapı geçerliliği
Yordama geçerliliği Nedir
Yapı Geçerliliği örnek
GEÇERLİLİK Türleri
Görünüş geçerliliği Nedir
Yapı Geçerliliği Nedir
Ölçüt geçerliliği Nedir

Test güvenilirliğini artırmak için tüm hata kaynakları azaltılmalıdır. Geçerlilikte olduğu gibi, ölçüm güvenilirliği, genellikle korelasyon katsayısı ‘r’ olarak sunulan bir güvenilirlik katsayısı ile verilir. -1 ile +1 arasında değişebilen bir Pearson korelasyon katsayısının aksine, güvenilirlik katsayısı sıfırdan (tamamen güvenilirliğin yokluğu) +1’e (mükemmel güvenilirlik) kadar değişir.

Sorulması gereken ancak yanıtlaması kolay olmayan bir soru, maksimum r=+1 ise iyi bir güvenilirlik katsayısının ne kadar büyük olduğudur. Tutumları ve kişilik özelliklerini ölçmek için tasarlanmış araçlar (duygusal tip testler), başarı veya bilişsel yetenek ölçümlerinden (bilişsel tip testler) daha düşük katsayılara sahip olma eğilimindedir.

Duyuşsal tip testler için r=0.7 kadar düşük katsayılar kabul edilebilirken, dikkatlice oluşturulmuş ve standardize edilmiş bilişsel testlerin katsayılarının r=0.9’un üzerinde olması beklenir.

Her biri farklı durumlar için uygun olan, iç tutarlılık, kararlılık ve denklik olmak üzere üç genel test güvenilirlik ölçüsü türü vardır.

Bir Testin Ölçümünün Standart Hatası

Örnekleme hatası veya örnekleme değişkenliği fikri tanıtıldı. Şimdi bu fikri herhangi bir ölçüm setinin standart hatasına bakacak şekilde genişletmeyi düşünüyoruz. Basitçe ifade edilirse, bir ölçüler kümesinin değişkenliği, onun standart ölçüm hatası (sem) olarak adlandırılır ve ölçülerin ne kadar geniş ölçüde değiştiğinin bir indeksini temsil eder.

Değişkenlik ne kadar büyük olursa, sem o kadar büyük olur ve ölçüm o kadar az doğru olur. Standart hata fikri, bu kitap boyunca pek çok durumda karşımıza çıkacak olan çok önemli bir istatistiksel kavramdır. Bu standart hata kavramı, ölçek ölçümleri ve test puanlarının yanı sıra örnek istatistikler için de geçerlidir.

Örneğin, bir örneklem ortalamasının standart bir hatası vardır, bu ortalamanın standart hatasıdır. Bu fikir, bir örneklem ortalamasının örnekleme hatası (değişkenliği) olarak adlandırıldığı yerde sunuldu.

Gözden geçirmek için, 1000’in üzerinde büyük bir okul çocuğu popülasyonu olduğunu ve 20 çocuktan oluşan rastgele bir örnek alındığını varsayalım, bu 20 çocuk örneğinin ortalama veya ortalama okuma puanını hesaplamak mümkün olacaktır. Bu rakamı ortalama 1 olarak adlandırın. 100 örnek ortalaması olana kadar her örneğin ortalamasını hesaplayarak 20 çocuktan rastgele örnekler almaya devam edebiliriz.

Şimdi, ortalama(1)…ortalama(100) olacaktır ve bu 100 örnek ortalamanın ortalaması, popülasyon ortalama okuma başarısının makul bir tahmini olacaktır. Numune araçlarının her biri, elbette, gerçek popülasyon ortalaması etrafında bir dereceye kadar farklılık gösterecektir ve numune araçlarının veya numune ortalamalarının bu değişkenliği, ortalamanın standart hatasıdır. Bu, popülasyon ortalamasını tahmin etmek için herhangi bir örneklem ortalaması kullanılırsa, kişinin yapması muhtemel hatanın boyutunun bir göstergesini verir.

Ortalamanın standart hatasında olduğu gibi, bir ölçüm ölçeğinin veya testin de bir standart hatası vardır ve basitçe testin veya ölçek puanının standart hatası olarak adlandırılır. Bu genellikle test kılavuzlarında rapor edilir. Bir test puanının doğruluğunu temsil eder: bir ölçek için standart ölçüm hatası ne kadar büyükse, ilgilenilen yapıyı ölçmede ölçeğin doğruluğu o kadar az olur.

Bu ölçüm, araştırmacıların ve diğer test kullanıcılarının test ve ölçek puanlarındaki küçük farklılıklara gereğinden fazla önem vermemesi için sağlanmıştır. Çoğu zaman, doğru bir şekilde ‘güven aralığı’ olarak adlandırılan belirli bir güven derecesi olduğunu belirlemek istenir.

The post İçerik Geçerliliği first appeared on Ödevcim (Ücretli Ödev Yaptırma).

Genellikle, ölçümlerin geçerliliği (ve güvenilirliği), iki farklı ölçüm arasındaki ilişkinin tutarlılığının gösterilmesiyle kurulabilir. Örneğin, eşzamanlı geçerlilik, yeni bir ölçüm prosedüründen elde edilen puanların, aynı değişkeni ölçmek için iyi kurulmuş bir teknikten elde edilen puanlarla tutarlı bir şekilde ilişkili olmasını gerektirir.

Tutarlılık miktarını göstermek için, her kişi için iki puan (yeni ölçekten bir puan ve iyi kurulmuş bir ölçekten bir puan) dağılım grafiği adı verilen bir grafikte sunulabilir. Dağılım grafiğinde, her kişi için iki puan tek bir nokta olarak temsil edilir, noktanın yatay konumu bir puanla ve dikey konumu ikinci puanla belirlenir.

İki ölçüm arasındaki tutarlı pozitif ilişkinin bir örneğini gösterir. İlişki pozitif olarak tanımlanır, çünkü iki ölçüm birlikte aynı yönde değişir, böylece ilk ölçümde (grafiğin sağına doğru) yüksek puan alan kişiler ikinci ölçümde de (grafiğin tepesine doğru) yüksek puan alma eğilimindedir. 

Benzer şekilde, bir ölçekte düşük puan alan kişiler diğerinde de düşük puan alır. Öte yandan, tutarlı bir negatif ilişki örneği gösterir. Bu sefer iki ölçü zıt yönlerde değişir, böylece bir ölçekte yüksek puan alan insanlar diğerinde düşük puan alma eğilimindedir.

Örneğin, bir matematik testindeki performansı, doğru cevapların sayısını (ölçüm 1) veya hata sayısını (ölçüm 2) sayarak ölçebiliriz. Bu iki önlem negatif ilişkili olmalıdır.

Son olarak, tutarlı bir şekilde ilişkili olmayan iki ölçümü gösterir. Bu grafikte, bir ölçümde yüksek puan alan bazı kişiler ikinci ölçümde de yüksek puan alıyor, ancak ilk ölçümde yüksek puan alan diğerleri şimdi ikinci ölçümde düşük puan alıyor. Bu durumda, iki ölçüm arasında tutarlı, öngörülebilir bir ilişki yoktur.

Çoğunlukla, bir ilişkinin tutarlılığı, iki ölçüm arasındaki bir korelasyonun hesaplanmasıyla belirlenir. (a)’daki gibi tutarlı bir pozitif ilişki, 1.00’e yakın bir korelasyon üretir, (b) gibi tutarlı bir negatif ilişki, 1.00’e yakın bir korelasyon üretir ve (c) gibi tutarsız bir ilişki, 1.00’e yakın bir korelasyon üretir. sıfır.

Korelasyonun sayısal değeri (işaretten bağımsız olarak), veri noktalarının düz bir çizgi oluşturma derecesini ölçerek ilişkinin tutarlılığını tanımlar. Noktalar bir doğruya tam olarak uyuyorsa, korelasyon 1.00 veya 1.00’dir.

Herhangi bir doğrusal uyum yoksa, korelasyon 0’dır. Bu nedenle, korelasyonlar genellikle bir ölçüm prosedürünün geçerlilik derecesini belirlemek için kullanılır. Bir ölçümün güvenilirlik derecesini belirlemek için korelasyonların da yaygın olarak kullanıldığını unutmayın.

Bir ölçüm prosedürünün güvenilirliğinin veya geçerliliğinin, değişkenlerin nasıl tanımlandığına ve ölçüldüğüne bağlı olarak genellikle tutarlı bir pozitif veya tutarlı bir negatif ilişki ile kurulduğuna dikkat edin.

Örneğin, bir araştırmacı bir zeka ölçüsü olarak yeni bir zamanlanmış test geliştirirse, testin eşzamanlı geçerliliği, testten alınan puanların tutarlı bir şekilde geleneksel IQ puanlarıyla ilişkili olduğunu göstererek kurulabilir. Araştırmacı testte doğru cevaplanan maddelerin sayısını ölçerse, o zaman test puanları ile geleneksel IQ puanları arasında tutarlı bir pozitif ilişki beklersiniz (daha yüksek IQ’lar daha doğru cevaplar verir).

Bununla birlikte, araştırmacı her kişinin testi bitirmek için ihtiyaç duyduğu süreyi ölçerse, tutarlı bir negatif ilişki beklersiniz (daha fazla zamana ihtiyaç duymak, düşük IQ ile ilişkilidir). Tutarsız bir ilişki veya sıfıra yakın bir korelasyon, ölçüm prosedürünün geçerli olmadığının bir göstergesidir.

Tahmin Geçerliliği

Çoğu teori, içerdikleri yapılar hakkında tahminlerde bulunur. Spesifik olarak teoriler, bir yapının farklı değerlerinin davranışı nasıl etkilediğini tahmin eder. Bir yapının ölçümleri davranışı doğru bir şekilde tahmin ettiğinde (teoriye göre), ölçüm prosedürünün tahmin geçerliliğine sahip olduğu söylenir.

Örneğin, insanları farklılaştırdığı görülen özelliklerden biri başarı ihtiyacıdır. Teorik olarak, başarma ihtiyacı (kısaltılmış n-Ach), bireylerin rekabetçi ve zorlu durumlarda başarı aramasına neden olan temel bir motive edicidir.

Teoriye göre, yüksek n-Ach değerine sahip bireyler, makul düzeyde rekabet ve meydan okuma içeren görevler ararlar ve böylece başarı ihtiyacını tatmin etme fırsatı sunarlar. Öte yandan, düşük n-Ach’a sahip kişiler, çok kolay görevlerle (zorluk sunmayan) veya başarının pek olası olmadığı ve muhtemelen şansın sonucu olan son derece zor görevlerle yetinirler.

Bu tahmini değerlendirmek için bir grup anaokulu çocuğuna n-Ach testini uyguladı ve ardından çocuklara bir ring-atma oyunu sundu. Amaç, bir ip halkasını bir çiviye atmaktı. Çocukların çividen ne kadar uzakta durmak istediklerini seçmelerine izin verildi ve McClelland her çocuk için mesafeyi ölçtü.

Tahmin edildiği gibi, yüksek n-Ach değerine sahip çocuklar, oldukça zorlu bir oyun oluşturan orta mesafeleri seçtiler. Düşük n-Ach’li çocuklar, başarısızlığın imkansız olduğu yerde çiviye çok yakın durma veya başarının pek mümkün olmadığı yerde çividen çok uzakta durma eğilimi gösterdi. Böylece, n-Ach testinden alınan puanlar, çocukların davranışlarını doğru bir şekilde tahmin ederek, n-Ach testi için öngörücü geçerliliği gösterdi.

Yordama geçerliliği nedir
Kapsam ve yapı geçerliliği farkı
Uygunluk geçerliliği
Zamandaş geçerliliği Nedir
Yapı geçerliliği
Yapı Geçerliliği nedir
Görünüş geçerliliği Nedir
Kapsam geçerliliği Nedir

Yapı Geçerliliği

Karşılaşmanız muhtemel çoğu değişken için, çok sayıda araştırma çalışması muhtemelen aynı değişkenleri zaten incelemiştir. Geçmiş araştırmalar, her bir değişkeni çeşitli farklı durumlarda incelemiş ve hangi faktörlerin değişkeni etkilediğini ve değişkenin farklı değerlerinin nasıl farklı davranış türleri ürettiğini belgelemiştir.

Kısacası, geçmiş araştırmalar belirli değişkenin nasıl davrandığını göstermiştir. Bir değişkenin ölçümlerinin, değişkenin kendisiyle tam olarak aynı şekilde davrandığını gösterebilirsek, o zaman ölçüm prosedürünün yapı geçerliliğini sağlamış oluruz. Örneğin, saldırganlığı ölçtüğünü iddia eden bir ölçüm prosedürünü incelediğinizi varsayalım.

Geçmişte yapılan araştırmalar, sıcaklık ve saldırganlık arasında bir ilişki olduğunu göstermiştir: Yaz aylarında, sıcaklık arttıkça insanlar daha agresif olma eğilimindedir. Yapı geçerliliğini oluşturmaya yardımcı olmak için, ölçüm prosedüründen elde ettiğiniz puanların sıcaklıkla da ilişkili olduğunu göstermeniz gerekir; yani, sıcaklık yükseldikçe puanlar artma eğilimindedir.

Ancak, bu tek kanıtın yapı geçerliliğinin yalnızca küçük bir parçası olduğuna dikkat edin. Yapı geçerliliğini tam olarak oluşturmak için, saldırganlıkla ilgili tüm geçmiş araştırmaları incelemeniz ve ölçüm prosedürünün “saldırganlık” yapısı hakkında bilinen her şeye uygun davranan puanlar ürettiğini göstermeniz gerekir.

Her gün yeni araştırma sonuçları rapor edildiğinden, yapı geçerliliği hiçbir zaman tam olarak sağlanamaz. Bunun yerine, yapı geçerliliği, çok çeşitli durumlarda ölçüm prosedürünü inceleyen birçok araştırma çalışmasının sonuçlarından kademeli olarak gelişen bir ideal veya hedeftir.

Daha önce, insanların banyo terazisine basmasını sağlayarak boylarını ölçmeye çalışma örneğini kullanmıştık. Boy ve kilo ilişkili olduğundan, ölçekten elde ettiğimiz ölçüm, en azından eşzamanlı geçerlilik açısından geçerli bir boy ölçüsü olarak kabul edilir.

Ancak ağırlık ölçümü yapı geçerliliği açısından geçerli bir boy ölçme yöntemi değildir. Özellikle boy, kısa süreli gıda yoksunluğundan etkilenmez. Kilo ölçümleri ise gıda yoksunluğundan etkilenir.

Bu nedenle, ağırlık ölçümleri “boy” yapısı hakkında bilinenlere uygun davranmaz, bu da ağırlık ölçüm prosedürünün bir boy ölçüsü olarak yapı geçerliliğine sahip olmadığı anlamına gelir.

The post Tahmin Geçerliliği – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez first appeared on Ödevcim (Ücretli Ödev Yaptırma).