同時有効性とは何ですか? (定義と例)

統計では、説明変数の値が応答変数の値を予測できるかどうかを理解したいことがよくあります。この応答変数は、基準変数と呼ばれることもあります。

たとえば、特定の大学の入学試験が生徒の第 1 学期の成績平均点をどの程度予測できるかを知りたい場合があります。

入学試験が説明変数、基準変数が前期GPAとなります。

基準変数を予測する手段としてこの特定の説明変数を使用することが有効かどうかを知りたいと考えています。それが有効であれば、基準の妥当性が存在すると言えます。

基準の有効性には 2 つのタイプがあります。

1. 予測の妥当性– これは、ある変数の値を使用して将来の別の変数の値を予測することが妥当かどうかを示します。

2. 同時妥当性– これは、同時に(すなわち、同時に) 測定された別の変数の値を予測するために 1 つの変数の値を使用することが妥当であるかどうかを示します。

たとえば、企業は、テスト結果が従業員の現在の生産性レベルと相関しているかどうかを確認するために、特定の種類のテストを実施する場合があります。

このアプローチの利点は、対象となる変数基準の測定を行うために、将来しばらく待つ必要がないことです。

通常、 ピアソン相関係数を使用して両方のタイプの妥当性を測定します。ピアソン相関係数は -1 から 1 までの値を取ります。

• -1 は、2 つの変数間の完全な負の線形相関を示します。
• 0 は 2 つの変数間に線形相関がないことを示します
• 1 は、2 つの変数間の完全な正の線形相関を示します。

相関係数がゼロから離れるほど、2 つの変数間の関連性が強くなります。

同時有効性の例

次の例は、説明変数を基準変数の値の予測に使用できるかどうかを同時妥当性を使用して判断できる他のシナリオを示しています。

例 1: 知識テスト

研究者は、学生の生物学に関する知識を評価するために設計された新しいテストを作成しました。

研究者は、特定の大学の生物学を学ぶすべての学生にテストを配布し、テスト結果を現在の GPA と比較します。

自分のテストのスコアと学生の現在の GPAの間に強い相関関係がある場合、同時妥当性があると言えます。

例 2: 耐久性テスト

アスレティック トレーナーは、アスリートの持久力レベルを評価するために設計された新しい持久力チャレンジを作成します。彼は各アスリートに課題に挑戦させ、彼らのスコアを現在のパフォーマンス レベルと比較します。

持久力の課題と現在のパフォーマンス レベルの間に強い相関関係がある場合、同時妥当性があると主張できます。

言い換えれば、アスリートのパフォーマンスレベルを評価するために持久力チャレンジを使用することは有効です。

例 3: リーダーシップ テスト

経営者は、会社の従業員のリーダーシップ能力を評価するための新しいテストを作成します。彼女は社内のすべての従業員にテストを配布し、そのスコアをピアレビューされた現在のリーダーシップ レベルと比較します。

テストと現在の同僚評価のリーダーシップレベルの間に強い相関関係がある場合、彼女は同時妥当性があると主張することができます。

言い換えれば、社内のさまざまな従業員のリーダーシップ レベルを評価するためにテストを使用することは有効です。

追加リソース

説明変数と応答変数
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