ความถูกต้องพร้อมกันคืออะไร? (คำจำกัดความและตัวอย่าง)
ในสถิติ เรามักต้องการเข้าใจว่าค่าของ ตัวแปรอธิบาย สามารถทำนายค่าของตัวแปรตอบสนองได้หรือไม่ ตัวแปรตอบสนองนี้บางครั้งเรียกว่า ตัวแปรเกณฑ์
ตัวอย่างเช่น เราอาจต้องการทราบว่าการสอบเข้าวิทยาลัยบางประเภทสามารถทำนายคะแนนเฉลี่ยเกรดเฉลี่ยภาคเรียนแรกของนักเรียนได้ดีเพียงใด
การสอบเข้าจะเป็นตัวแปรอธิบายและตัวแปรเกณฑ์จะเป็นเกรดเฉลี่ยภาคการศึกษาแรก
เราต้องการทราบว่าการใช้ตัวแปรอธิบายเฉพาะนี้เป็นวิธีการทำนายตัวแปรเกณฑ์นั้น ถูกต้องหรือไม่ ถ้ามันถูกต้อง เราก็บอกว่ามี ความถูกต้องของเกณฑ์ อยู่
ความถูกต้องของเกณฑ์มีสองประเภท:
1. ความถูกต้องเชิงทำนาย – สิ่งนี้บอกเราว่าการใช้ค่าของตัวแปรหนึ่งเพื่อทำนายค่าของตัวแปรอื่นในอนาคตนั้นถูกต้องหรือไม่
2. ความถูกต้องที่เกิดขึ้นพร้อมกัน – ข้อมูลนี้บอกเราว่าการใช้ค่าของตัวแปรหนึ่งเพื่อทำนายค่าของตัวแปรอื่นที่วัด พร้อมกันนั้น ถูกต้องหรือไม่ (เช่น ในเวลาเดียวกัน)
ตัวอย่างเช่น บริษัทอาจจัดการทดสอบบางประเภทเพื่อดูว่าผลการทดสอบมีความสัมพันธ์กับระดับประสิทธิภาพการทำงานในปัจจุบันของพนักงานหรือไม่
ข้อดีของแนวทางนี้คือเราไม่จำเป็นต้องรอเวลาในอนาคตเพื่อทำการวัดเกณฑ์ตัวแปรที่น่าสนใจ
โปรดทราบว่าโดยทั่วไปเราจะวัดความถูกต้องทั้งสองประเภทโดยใช้ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบ Pearson ซึ่งรับค่าระหว่าง -1 ถึง 1 โดยที่:
- -1 บ่งชี้ถึงความสัมพันธ์เชิงเส้นเชิงลบอย่างสมบูรณ์ระหว่างตัวแปรสองตัว
- 0 บ่งชี้ว่าไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัว
- 1 บ่งชี้ความสัมพันธ์เชิงเส้นเชิงบวกอย่างสมบูรณ์ระหว่างตัวแปรสองตัว
ยิ่งค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์จากศูนย์มากเท่าใด ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสองก็จะยิ่งแข็งแกร่งขึ้นเท่านั้น
ตัวอย่างของความถูกต้องพร้อมกัน
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงสถานการณ์อื่นๆ ที่เราสามารถใช้ความถูกต้องที่เกิดขึ้นพร้อมกันเพื่อกำหนดว่าตัวแปรอธิบายสามารถใช้เพื่อทำนายค่าของตัวแปรเกณฑ์ได้หรือไม่
ตัวอย่างที่ 1: การทดสอบความรู้
นักวิจัยสร้างแบบทดสอบใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อประเมินความรู้ด้านชีววิทยาของนักเรียน
ผู้วิจัยแจกจ่ายแบบทดสอบให้กับนักศึกษาชีววิทยาทุกคนในมหาวิทยาลัยแห่งใดแห่งหนึ่ง และเปรียบเทียบผลการทดสอบกับเกรดเฉลี่ยปัจจุบัน
หากมีความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่าง คะแนนสอบกับเกรดเฉลี่ยปัจจุบันของนักเรียน เราสามารถพูดได้ว่ามีผลใช้ได้พร้อมกัน
ตัวอย่างที่ 2: การทดสอบความอดทน
ผู้ฝึกสอนกีฬาสร้างความท้าทายด้านความอดทนแบบใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อประเมินระดับความอดทนของนักกีฬาของเขา เขาปล่อยให้นักกีฬาแต่ละคนเผชิญความท้าทายและเปรียบเทียบคะแนนกับระดับประสิทธิภาพในปัจจุบัน
หากมีความสัมพันธ์กันอย่างมากระหว่างความท้าทายด้านความอดทนและระดับประสิทธิภาพในปัจจุบัน ก็อาจโต้แย้งได้ว่ามีความถูกต้องเกิดขึ้นพร้อมกัน
กล่าวอีกนัยหนึ่ง การใช้ความท้าทายด้านความอดทนเพื่อประเมินระดับประสิทธิภาพของนักกีฬาก็เป็นสิ่งที่ถูกต้อง
ตัวอย่างที่ 3: การทดสอบความเป็นผู้นำ
ผู้บริหารธุรกิจสร้างแบบทดสอบใหม่เพื่อประเมินความสามารถในการเป็นผู้นำของพนักงานในบริษัท เธอแจกจ่ายแบบทดสอบให้กับพนักงานทุกคนในบริษัท และเปรียบเทียบคะแนนของพวกเขากับระดับความเป็นผู้นำที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิในปัจจุบัน
หากมีความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างแบบทดสอบกับระดับความเป็นผู้นำในปัจจุบัน เธอสามารถโต้แย้งได้ว่ามีความถูกต้องเกิดขึ้นพร้อมกัน
กล่าวอีกนัยหนึ่ง การใช้แบบทดสอบเพื่อประเมินระดับความเป็นผู้นำของพนักงานต่างๆ ในบริษัทก็ถือว่าถูกต้องแล้ว
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
ตัวแปรอธิบายและตัวแปรตอบสนอง
ตัวแปรเกณฑ์คืออะไร?
ความถูกต้องของเกณฑ์คืออะไร?