Простое объяснение валидности критерия

Валидность критерия относится к способности измерения одной переменной предсказать реакцию другой переменной.

Одна переменная называется объясняющей переменной, а другая — критериальной переменной .

Например, мы можем захотеть узнать, насколько хорошо определенные вступительные экзамены в колледж могут предсказать средний балл учащихся за первый семестр.

Вступительный экзамен будет объясняющей переменной, а критериальной переменной будет средний балл за первый семестр.

Мы хотим знать, допустимо ли использовать эту конкретную объясняющую переменную как средство прогнозирования критериальной переменной.

Как измерить валидность критерия

Обычно мы измеряем достоверность критерия с помощью такого показателя, как коэффициент корреляции Пирсона , который принимает значение от -1 до 1, где:

• -1 указывает на совершенно отрицательную линейную корреляцию между двумя переменными.
• 0 указывает на отсутствие линейной корреляции между двумя переменными.
• 1 указывает на совершенно положительную линейную корреляцию между двумя переменными.

Чем дальше коэффициент корреляции от нуля, тем сильнее связь между двумя переменными.

Например, если бы мы собрали данные о баллах на вступительных экзаменах и среднем балле за первый семестр для 1000 студентов и обнаружили, что корреляция между двумя переменными составила 0,843 , это означало бы, что эти две переменные сильно коррелируют.

Другими словами, студенты, набравшие высокие баллы на вступительном экзамене, также, как правило, набирают высокие баллы в первом семестре. И наоборот, студенты, набравшие низкие баллы на вступительном экзамене, как правило, имеют низкий средний балл в течение первого семестра.

Виды валидности критерия

Существует два основных типа валидности критерия:

1. Прогностическая достоверность

Первый тип достоверности критерия известен как прогностическая достоверность, которая определяет, способно ли измерение переменной точно предсказать измерение переменной в будущем.

Предыдущий пример измерения результатов вступительных экзаменов в колледж и среднего балла студента за первый семестр является примером измерения прогностической достоверности, поскольку мы измеряем две переменные в разное время.

Другими словами, мы пытаемся определить, может ли результат вступительного экзамена правильно предсказать средний балл за первый семестр.

2. Одновременное действие

Второй тип достоверности критерия известен как параллельная достоверность, при которой измеряются две переменные одновременно (т.е. в одно и то же время), чтобы увидеть, связана ли одна переменная значимо с другой.

Примером этого может быть ситуация, когда компания проводит определенный тип теста, чтобы увидеть, коррелируют ли результаты теста с производительностью сотрудников.

Преимущество этого подхода заключается в том, что нам не нужно ждать некоторое время в будущем, чтобы провести измерение интересующего переменного критерия.