測定誤差|【多変量解析・統計学・統計解析】
測定誤差
測定が信頼できない,妥当でないという問題は,あらゆる研究において悩ましいことであり. MRCの使用に限った話ではない。
特定のMRCの指標における測定誤差に対処するために,統計的修正(たとえば,減衰修正)が提案されている。
しかし,これらの実用性は限定的であり(たとえば,測定における誤差が完全にランダムなときに限られる),適用したとしても. MRCにとって付加的な問題が残ることもある。
測定の弱さを統計的に克服しようとするよりも,研究者は測定手続きの選別や発展にもっと努力するべきである。
さらに,関心のある対象の測定について,それを支持する証拠を提示する必要がある。
理論的考察が含まれる測定の信頼性と妥当性の問題については注意が必要であり,だからこそMRCの結果の解釈における理論の役割を強調しておくべきであろう。
これらの測定に関する問題について考慮することで,多重共線性の問題を最小化することができる。
もし2つ以上の予測変数で違う構成概念を測定しようとして,高い内的相関が現れるときは,どちらかは測ろうとしている構成概念が測定できていないので,違う変数を用意すべきだろう。
一方で,もし同じ構成概念を測定しようとしているのなら,それは1つのスコアに結合するか,どちらかを除外するべきである。
注意深く理論的な理由づけをして,構成概念の実践的な検証をすることで,こうした問題は解決されるのである。
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