Language
Country/Area
No result found
Скрытые секреты измерения: как проверить валидность конструкции с помощью многомерных матриц?
Конструктная валидность — ключевое понятие в исследовательских областях психологии и социальных наук, которое измеряет степень, в которой набор показателей может представлять или отражать концепцию, которую невозможно измерить напрямую. Это, несомненно, одна из важнейших тем современной теории измерений, однако ей также уделяется меньше внимания.
Проверка валидности конструкции: работает ли мера так, как предсказывает теория?
Конструктная валидность касается не только точности результатов измерений, но и правдоподобности интерпретации этих результатов. Современная теория конструктной валидности выходит за рамки содержательной и критериальной валидности, подчеркивая целостность и уместность измерения. Такие психологи, как Сэмюэл Мессик, подчеркивают, что оценка конструктной валидности должна объединять эмпирические данные с теоретическим обоснованием.
Историческая эволюция конструктной валидности
Концепция конструктной валидности была впервые предложена Полом Милем и Ли Кронбахом в их эпохальной статье. В данной статье подчеркивается, что конструктная валидность — это не новая концепция, а совокупность, объединяющая несколько различных валидностей. Начиная с 1940-х годов ученые пытались найти способы проверки экспериментов, однако различные критерии валидности того времени, такие как внутренняя валидность и внешняя валидность, мешали исследователям определить, какие методы действительно эффективны.
Со временем этот вопрос привлек широкое внимание ученых. В 1950-х годах Комитет по тестированию Американской психологической ассоциации (АПА) занялся вопросом валидации психологических экспериментов. Мил и Кронбах предложили три ключевых шага для оценки конструктной валидности:
<ол>Методы оценки конструктной валидности
Оценка конструктной валидности требует изучения корреляций показателей с известными переменными, процесс, определяемый как матрица многопризнаков и методов (MTMM). Благодаря такому подходу исследователи могут эффективно проверять согласованность и дискриминацию, полученные с помощью различных методов измерения.
«Многомерная матрица признаков может помочь нам проверить, могут ли разные методы давать схожие результаты».
Кроме того, существует несколько других методов оценки валидности конструкции, таких как факторный анализ, моделирование структурными уравнениями и т. д. Однако важно отметить, что одно исследование не может полностью продемонстрировать конструктную валидность; скорее, требуется ряд оценок, переоценок и уточнений. Обычной практикой является проведение пилотного исследования перед проведением формального исследования. Этот небольшой предварительный тест может помочь исследователям внести необходимые коррективы.
Подтипы конструктной валидности: конвергентная валидность и дискриминантная валидность
Конструктная валидность включает два важных подтипа: конкордантную валидность и дискриминантную валидность. Конвергентная валидность описывает связь между двумя конструкциями, которые теоретически должны быть связаны, тогда как дискриминантная валидность используется для проверки того, являются ли концепции, которые должны быть не связаны, на самом деле не связанными.
«Конвергентная валидность фокусируется на сходстве между конструкциями, измеряемыми по-разному, в то время как дискриминантная валидность касается того, существует ли связь между концепциями, которые должны быть несвязанными».
Комплексное наблюдение: номинальные сети и конструктная валидность
Концепция номинальных сетей, предложенная Ли Кронбахом и Полом Милем, помогает установить обоснованность этой конструкции. Эта сеть отображает взаимосвязи между различными конструкциями и помогает понять отношения между различными показателями. Успешные номинальные сети могут не только поддерживать существующие конструкции, но и стимулировать формирование новых конструкций, повышая точность и достоверность измерений.
Угрозы построения действительности
При проведении оценки конструктной валидности следует учитывать различные угрозы. Предубеждения участников или непреднамеренные предубеждения исследователей могут повлиять на надежность результатов. Более того, слишком узкое определение прогнозируемого результата может ограничить эффективность теста. Исследователи должны использовать двойные слепые экспериментальные методы, чтобы уменьшить это потенциальное влияние и обеспечить объективность результатов.
В заключение следует отметить, что конструктная валидность — это многогранная и развивающаяся область, имеющая решающее значение для повышения качества социальных и психологических исследований. В связи с постоянным развитием методологии более полное понимание конструктной валидности станет проблемой, с которой придется столкнуться будущим исследователям. Можем ли мы найти более подходящие методы проверки конструктной валидности в постоянно меняющейся исследовательской среде?
