Что такое одновременное действие? (определение и примеры)

В статистике мы часто хотим понять, может ли значение объясняющей переменной предсказать значение переменной отклика. Эту переменную отклика иногда называют 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. Если он действителен, то мы говорим, что валидность критерия существует.

Существует два типа валидности критерия:

1. Прогностическая достоверность . Это говорит нам, можно ли использовать значение одной переменной для прогнозирования значения другой переменной в будущем.

2. Параллельная достоверность . Это говорит нам о том, допустимо ли использовать значение одной переменной для прогнозирования значения другой переменной, измеренной одновременно (т. е. в одно и то же время).

Например, компания может провести определенный тип теста, чтобы увидеть, соответствуют ли результаты теста текущему уровню производительности сотрудников.

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

Обратите внимание, что мы обычно измеряем оба типа достоверности с помощью коэффициента 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.

Примеры одновременного действия

Следующие примеры иллюстрируют другие сценарии, в которых мы можем использовать параллельную достоверность, чтобы определить, можно ли использовать независимую переменную для прогнозирования значения критериальной переменной.

Пример 1: проверка знаний

Исследователь создает новый тест, предназначенный для оценки знаний учащихся по биологии.

Исследователь раздает тест всем студентам-биологам определенного университета и сравнивает результаты их тестов с текущим средним баллом.

Если существует сильная корреляция между результатами тестов и текущим средним баллом студента, мы можем сказать, что существует параллельная валидность.

Пример 2: испытание на выносливость

Спортивный тренер создает новое задание на выносливость, предназначенное для оценки уровня выносливости своих спортсменов. Он позволяет каждому из своих спортсменов принять вызов и сравнивает их результаты с текущим уровнем производительности.

Если существует сильная корреляция между испытанием на выносливость и текущим уровнем производительности, то можно утверждать, что существует параллельная достоверность.

Другими словами, было бы правильно использовать испытания на выносливость для оценки уровня производительности спортсменов.

Пример 3: Тест на лидерство

Руководитель предприятия создает новый тест для оценки лидерских способностей сотрудников компании. Она раздает тест всем сотрудникам компании и сравнивает их результаты с текущими уровнями лидерства, проверенными коллегами.

Если существует сильная корреляция между тестом и текущим уровнем лидерства среди коллег, то она может утверждать, что существует параллельная достоверность.

Другими словами, было бы правильно использовать тест для оценки уровня лидерства различных сотрудников компании.

Дополнительные ресурсы

Объясняющие переменные и переменные ответа
Что такое критериальная переменная?
Что такое валидность критерия?