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統計学における妥当性の種類【統計解析講義基礎】 | 統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター

統計学における妥当性の種類【統計解析講義基礎】

統計学における妥当性の種類【統計解析講義基礎】


統計学における妥当性の種類【統計解析講義基礎】

 

妥当性には3つの種類があり、それらはいずれも、さまざまな種類の測定道具について、測定するべきものを測定できているかどうか、その正しさを評価するために用いられます。

 

内容的妥当性

 

測定道具が、考えうるすべての測定対象となっている項目について満遍なくカバーしているかどうかを確かめるために用いられます。

 

選ばれた項目が考えうる項目全体を反映しているかどうかを知りたいときに用いられます。

 

内容的妥当性は、たとえば到達度テストの評価のために用いることができます。

 

測定対象となる項目全体をテスト項目が反映しているかどうかを判断するために専門家に尋ねる、といった方法があります。

 

基準関連妥当性

 

開発中のテストが測る知識、スキル、能力が、その測定道具と関連する他の基準と相関しているかどうかを確認するために用いられます。

 

テスト得点が他の基準と系統的に関連しているかを知りたいときに用いられます。

 

具体的には、テストから得られた得点と何らかの他の測度(既に妥当性が担保されており、同じ能力のセットを評価している)との相関を求めます。

 

基準関連妥当性には、2つの種類があります。

 

併存的妥当性

 

測定道具の現在の状態を評価するために用いられます。

 

たとえば、新しく開発された空間能力を測定するテストが、ブロックパズルを解く能力とどの程度相関するかを評価します。

 

予測的妥当性

 

測定道具の将来の価値を評価するために用いられます。

 

たとえば、新しく開発された対人関係を測るテストが、将来の内科医の入院患者の扱い方をどの程度予測するかを評価します。

 

構成概念妥当性

 

測定道具が、幸福、攻撃性、希望、楽観性など潜在的な心理学的構成概念を反映しているかどうかを確認するために用いられます。

 

テストが何らかの潜在的な心理学的構成概念を測定しているかどうかを知りたいときに用いられます。

 

構成概念妥当性は、新しく開発されたテストの得点と、研究対象となっている構成概念を理論的に反映する他の課題のパフォーマンスとの関係を見ることで求められます。

 

言い換えれば、テスト得点とテストが意図している構成概念を反映する何らかの理論的根拠のある結果との相関を求めます。

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