Co to jest trafność predykcyjna? (definicja i przykłady)

W statystyce termin trafność predykcyjna odnosi się do zakresu, w jakim uzasadnione jest wykorzystanie wyniku na skali lub teście do przewidzenia wartości innej zmiennej w przyszłości.

Na przykład możemy chcieć wiedzieć, jak dobrze niektóre egzaminy wstępne na studia są w stanie przewidzieć średnią ocen uczniów w pierwszym semestrze.

Aby ustalić, czy istnieje trafność predykcyjna, możemy zastosować następujący proces:

• Przeprowadź egzamin wstępny na studia dla 1000 seniorów.
• Rok później zbierz dane dotyczące GPA z pierwszego semestru tych samych 1000 studentów.
• Oblicz korelację między wynikami egzaminów wstępnych a średnią ocen z pierwszego semestru.

Jeśli istnieje silna korelacja między wynikami egzaminów wstępnych a średnią ocen z pierwszego semestru, prawdopodobne jest, że te dwie zmienne mają trafność predykcyjną .

Innymi słowy, ocena, jaką student uzyska na egzaminie wstępnym na studia, pozwala przewidzieć średnią ocen, jaką prawdopodobnie uzyska w pierwszym semestrze studiów.

Na przykład studenci, którzy uzyskali wysokie wyniki na egzaminie wstępnym, zwykle osiągają wysokie wyniki w pierwszym semestrze. I odwrotnie, studenci, którzy słabo radzą sobie na egzaminie wstępnym, mają zazwyczaj niskie średnie ocen w pierwszym semestrze.

Uwagi techniczne:

Trafność predykcyjna to rodzaj trafności kryterialnej, który odnosi się do zdolności pomiaru jednej zmiennej do przewidywania reakcji innej zmiennej.

Jedna zmienna nazywana jestzmienną objaśniającą , a druga zmienną nazywaną zmienną odpowiedzi lub zmienną kryterialną .

W naszym poprzednim przykładzie zmienną objaśniającą będzie egzamin wstępny, a zmienną kryterialną będzie GPA z pierwszego semestru.

Przykłady trafności predykcyjnej

Poniższe przykłady ilustrują kilka dodatkowych scenariuszy, w których możemy obliczyć trafność predykcyjną.

Przykład 1: Test przed zatrudnieniem

Firma może przeprowadzić test poprzedzający zatrudnienie składający się z 40 pytań wszystkim zatrudnionym, a rok później ocenić produktywność pracowników.

Jeżeli istnieje wysoki stopień korelacji między wynikami testu a produktywnością pracownika, wówczas możemy powiedzieć, że zasadne jest wykorzystanie testu do przewidywania przyszłej produktywności jednostki.

Przykład 2: Testy IQ i dochód

Naukowcy mogliby przeprowadzić test IQ na 100 osobach, a następnie 10 lat później śledzić roczny dochód tych osób.

Jeśli istnieje wysoki stopień korelacji między wynikami testu IQ a rocznym dochodem danej osoby, badacze mogą stwierdzić, że wykorzystanie testu do przewidywania przyszłych dochodów danej osoby jest uzasadnione.

Przykład 3: Sprawność fizyczna

Osobisty trener może przeprowadzić test sprawnościowy nowicjuszy NBA, a następnie zapisać średnią punktów na mecz zdobytych przez zawodników w ciągu najbliższych pięciu lat w lidze.

Jeżeli istnieje wysoki stopień korelacji między wynikami testów sprawnościowych a średnią liczbą punktów zdobytych przez zawodników na mecz, trener osobisty może stwierdzić, że zasadne jest wykorzystanie testu do przewidywania przyszłych punktów na mecz zawodników.

Co uważa się za wysoką korelację pod względem trafności predykcyjnej?

Żadna konkretna wartość nie jest uważana za „wysoką” korelację między dwiema zmiennymi. Jednak im wyższa korelacja między testem a konstruktem, który ma mierzyć, tym wyższa trafność predykcyjna testu.

Na przykład, jeśli korelacja między testem poprzedzającym zatrudnienie a produktywnością pracownika rok później wynosi 0,86 , test ten pozwala lepiej przewidzieć produktywność pracowników niż test, którego korelacja wynosi jedynie 0,35 .

Jednak nawet korelacja, która wydaje się dość niska (jak r = 0,35) może być nadal użyteczna dla pracodawcy, ponieważ daje mu przynajmniej pewne wyobrażenie o prawdopodobnej produktywności pracownika.

Dodatkowe zasoby

Proste wyjaśnienie ważności kryterium
Co to jest zmienna kryterialna?
Co to jest ważność równoczesna?