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測定の隠された秘密：多特性多方法マトリックスを使用して構成妥当性をテストする方法
構成妥当性は心理学や社会科学の研究分野における重要な概念であり、一連の指標が直接測定できない概念をどの程度表現または反映できるかを測定します。これは間違いなく現代の測定理論における最も重要なトピックの 1 つですが、あまり注目されていない分野の 1 つでもあります。
構成妥当性テスト: 測定は理論の予測どおりに機能するか?
構成妥当性は、測定結果の正確さだけでなく、その結果の解釈の妥当性にも関係します。現代の構成妥当性理論は、内容妥当性や基準妥当性を超えて、測定の完全性と適切性を重視しています。サミュエル・メシックなどの心理学者は、構成妥当性の評価には経験的証拠と理論的正当性を統合する必要があることを強調しています。
構成妥当性の歴史的進化
構成妥当性の概念は、ポール・ミール氏とリー・クロンバック氏が画期的な論文で初めて提唱しました。この記事では、構成妥当性は新しい概念ではなく、複数の異なる妥当性を組み合わせた複合体であると指摘しています。 1940 年代以来、科学者たちは実験を検証する方法を見つけようとしてきましたが、当時の内部妥当性や表面妥当性などのさまざまな妥当性基準により、どの方法が本当に効果的であるかを研究者が判断することは困難でした。
時が経つにつれ、この問題は学者たちの幅広い注目を集めるようになりました。 1950 年代に、アメリカ心理学会 (APA) のテスト委員会は心理学実験の検証の問題に取り組みました。 Meehl と Cronbach は、構成妥当性を評価するための 3 つの重要なステップを提案しました。
<オル>構成妥当性を評価する方法
構成妥当性を評価するには、測定値と既知の変数との相関関係を調べる必要があり、このプロセスは Multi-Trait Multi-Method Matrix (MTMM) として定義されます。このアプローチを通じて、研究者はさまざまな測定方法によって得られた一貫性と識別力を効果的にテストできます。
「多特性多方法マトリックスは、異なる方法で同様の結果が得られるかどうかをテストするのに役立ちます。」
さらに、因子分析、構造方程式モデリングなど、構成妥当性を評価する方法は他にもいくつかあります。ただし、単一の研究で構成妥当性を完全に実証することはできず、むしろ一連の評価、再評価、改良が必要であることに注意することが重要です。正式な研究を実施する前にパイロット スタディを実施するのが一般的です。この小規模な予備テストは、研究者が必要な調整を行うのに役立ちます。
構成妥当性のサブタイプ: 収束妥当性と判別妥当性
構成妥当性には、一致妥当性と判別妥当性の 2 つの重要なサブタイプが含まれます。収束妥当性は、理論的には関連しているはずの 2 つの構成要素間の関係を説明しますが、判別妥当性は、関連していないはずの概念が実際には関連していないかどうかをテストするために使用されます。
「収束妥当性は、異なる方法で測定された構成概念間の類似性に焦点を当てていますが、判別妥当性は、無関係であるはずの概念間に関係があるかどうかに関係しています。」
包括的観察: 名目ネットワークと構成妥当性
Lee Cronbach と Paul Meehl によって提案された名目ネットワークの概念は、この構成の妥当性を確立するのに役立ちます。このネットワークは、さまざまな構成要素間の相互接続を表し、さまざまな尺度間の関係を理解するのに役立ちます。成功した名目ネットワークは、既存の構成をサポートするだけでなく、新しい構成の形成を刺激し、測定の精度と妥当性を向上させることができます。
構成妥当性に対する脅威
構成妥当性評価を実施する際には、考慮すべきさまざまな脅威があります。参加者の先入観や研究者の意図しない偏見が結果の信頼性に影響を与える可能性があります。さらに、予測される結果を狭く定義しすぎると、テストの有効性が制限される可能性があります。研究者は、この潜在的な影響を軽減し、結果の客観性を確保するために、二重盲検実験設計を使用する必要があります。
結論として、構成妥当性は多面的で進化を続ける分野であり、社会科学や心理学の研究の質を向上させるために極めて重要です。方法論の継続的な発展に伴い、構成妥当性をより包括的に理解する方法が、将来の研究者が直面しなければならない課題となるでしょう。常に変化する研究環境において、構成妥当性テストのためのより適切な方法を見つけることはできるでしょうか?
