पूर्वानुमानित वैधता क्या है? (परिभाषा एवं उदाहरण)

आंकड़ों में, भविष्य कहनेवाला वैधता शब्द उस सीमा को संदर्भित करता है जिस हद तक भविष्य में किसी अन्य चर के मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए पैमाने या परीक्षण पर स्कोर का उपयोग करना वैध है।

उदाहरण के लिए, हम यह जानना चाह सकते हैं कि कुछ कॉलेज प्रवेश परीक्षाएँ छात्रों के पहले सेमेस्टर के ग्रेड पॉइंट औसत की कितनी अच्छी भविष्यवाणी करने में सक्षम हैं।

यह निर्धारित करने के लिए कि क्या पूर्वानुमानित वैधता मौजूद है, हम निम्नलिखित प्रक्रिया का उपयोग कर सकते हैं:

• 1,000 वरिष्ठ नागरिकों के लिए कॉलेज प्रवेश परीक्षा का प्रबंधन करें।
• एक साल बाद, उन्हीं 1,000 छात्रों के पहले सेमेस्टर जीपीए पर डेटा एकत्र करें।
• प्रवेश परीक्षा के अंकों और प्रथम सेमेस्टर जीपीए के बीच संबंध की गणना करें।

यदि प्रवेश परीक्षा के अंकों और प्रथम सेमेस्टर जीपीए के बीच एक मजबूत संबंध है, तो संभावना है कि इन दो चर के बीच पूर्वानुमानित वैधता है।

दूसरे शब्दों में, इस कॉलेज प्रवेश परीक्षा में एक छात्र जो ग्रेड अर्जित करता है, वह उसके कॉलेज के पहले सेमेस्टर के दौरान प्राप्त होने वाले GPA का पूर्वानुमान है।

उदाहरण के लिए, जो छात्र प्रवेश परीक्षा में उच्च अंक प्राप्त करते हैं, वे अपने पहले सेमेस्टर में भी उच्च अंक प्राप्त करते हैं। इसके विपरीत, जो छात्र प्रवेश परीक्षा में खराब प्रदर्शन करते हैं, उनके पहले सेमेस्टर के दौरान उनका GPA कम होता है।

तकनीकी नोट्स:

पूर्वानुमानित वैधता एक प्रकार की मानदंड वैधता है, जो दूसरे चर की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने के लिए एक चर के माप की क्षमता को संदर्भित करती है।

एक चर को व्याख्यात्मक चर कहा जाता है जबकि दूसरे चर को प्रतिक्रिया चर या मानदंड चर कहा जाता है।

हमारे पिछले उदाहरण में, व्याख्यात्मक चर प्रवेश परीक्षा होगा और मानदंड चर प्रथम सेमेस्टर जीपीए होगा।

पूर्वानुमानित वैधता के उदाहरण

निम्नलिखित उदाहरण कुछ अतिरिक्त परिदृश्यों का वर्णन करते हैं जिनमें हम पूर्वानुमानित वैधता की गणना कर सकते हैं।

उदाहरण 1: रोजगार पूर्व परीक्षण

एक कंपनी अपने द्वारा काम पर रखे गए प्रत्येक व्यक्ति के लिए 40-प्रश्नों का पूर्व-रोज़गार परीक्षण आयोजित कर सकती है, फिर एक साल बाद कर्मचारी उत्पादकता का मूल्यांकन कर सकती है।

यदि परीक्षण के परिणामों और कर्मचारी उत्पादकता के बीच उच्च स्तर का सहसंबंध है, तो हम कह सकते हैं कि व्यक्ति की भविष्य की उत्पादकता की भविष्यवाणी करने के लिए परीक्षण का उपयोग करना वैध है।

उदाहरण 2: बुद्धि परीक्षण और आय

शोधकर्ता 100 लोगों का आईक्यू परीक्षण कर सकते हैं, फिर 10 साल बाद उन लोगों की वार्षिक आय को ट्रैक कर सकते हैं।

यदि आईक्यू परीक्षण स्कोर और व्यक्तियों की वार्षिक आय के बीच उच्च स्तर का सहसंबंध है, तो शोधकर्ता कह सकते हैं कि व्यक्तियों की भविष्य की आय की भविष्यवाणी करने के लिए परीक्षण का उपयोग करना वैध है।

उदाहरण 3: फिटनेस

एक निजी प्रशिक्षक एनबीए के नौसिखियों का फिटनेस परीक्षण कर सकता है और फिर लीग में अगले पांच वर्षों में खिलाड़ियों द्वारा बनाए गए प्रति गेम औसत अंक रिकॉर्ड कर सकता है।

यदि फिटनेस टेस्ट स्कोर और खिलाड़ियों द्वारा प्रति गेम बनाए गए औसत अंकों के बीच उच्च स्तर का सहसंबंध है, तो निजी प्रशिक्षक कह सकता है कि खिलाड़ियों के प्रति गेम भविष्य के अंकों की भविष्यवाणी करने के लिए परीक्षण का उपयोग करना वैध है।

पूर्वानुमानित वैधता के लिए उच्च सहसंबंध क्या माना जाता है?

किसी भी विशिष्ट मान को दो चरों के बीच “उच्च” सहसंबंध नहीं माना जाता है। हालाँकि, परीक्षण और जिस निर्माण को मापने का इरादा है, उसके बीच सहसंबंध जितना अधिक होगा, परीक्षण की पूर्वानुमानित वैधता उतनी ही अधिक होगी।

उदाहरण के लिए, यदि पूर्व-रोज़गार परीक्षण और एक वर्ष बाद कर्मचारी उत्पादकता के बीच सहसंबंध 0.86 है, तो वह परीक्षण उस परीक्षण की तुलना में कर्मचारी उत्पादकता का अधिक पूर्वानुमान लगाता है जिसमें केवल 0.35 का सहसंबंध होता है।

हालाँकि, यहां तक कि एक सहसंबंध जो काफी कम लगता है (जैसे आर = 0.35) अभी भी एक नियोक्ता के लिए उपयोगी हो सकता है क्योंकि यह उन्हें कर्मचारी की संभावित उत्पादकता का कम से कम कुछ विचार देता है।

अतिरिक्त संसाधन

मानदंड वैधता की एक सरल व्याख्या
एक मानदंड चर क्या है?
समवर्ती वैधता क्या है?