Hoofdvormen van validiteit voor constructschalen

10 belangrijke vragen over Hoofdvormen van validiteit voor constructschalen

Welke problemen zijn er met het design bij het bepalen van criterium validiteit?

Problemen (design)
• ‘Limited challenge’ bias
– Contrast cases en non-cases: alleen gevorderde
Alzheimers vs normale ouderen
• Contaminatie bias: vnl. bij retrospectieve
studies
– Geen blindering van testscore bij bepaling
referentiestandaard
– Definitie uitkomst onderdeel van de test
(Overschatting accuratesse / validiteit)

Wat wordt bedoeld met construct validiteit?

Construct validiteit betekent dat de test zuiver is, dat het meet in wat het moet meten. Dat het de onderliggende theoretische concepten ondersteund en meet. Bij het testen van de validiteit worden vragen die niet meten binnen construct dat het moet meten de multi-item test vervuilen en de betrouwbaarheid daalt.

Dit staat op gespannen voet met de inhoudsvaliditeit, want daarbij wil je dat een multi-item test zo compleet mogelijk is en ook de klinisch relevante dingen meeneemt. Dat kan bij construct validiteit niet altijd.

Welke kenmerken heeft construct validiteit?

- Construct zuiverheid: schaal moet meten wat het moet meten (unidimensioneel)
- Op gespannen voet met inhoudsvaliditeit
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Hoe kun je construct validiteit beoordelen?

  1. Op basis van theoretische verwachtingen  (correleert uitslag met andere schalen/known patient group correlatie)
  2. Cumulatief bewijs (hoe meer correlaties en testscores overeenkomen met onze verwachting, hoe hoger de construct validiteit)

Hoe kun je constructvaliditeit onderverdelen? Leg uit.


• Convergente validiteit
– dat je hogere correlatie testscore verwacht met andere constructschalen (of variabelen)
- Je verwacht dat je constructschaal hoger correleert met constructschalen uit hetzelfde domein.
• Divergente validiteit
– dat je lagere correlaties van testscores verwacht met andere constructschalen (of variabelen)?
- je verwacht dat je constructschaal lager correlleert met constructschalen uit andere gezondheidsdomeinen.

Welke problemen kun je tegenkomen bij het beoordelen van de constructvaliditeit?


• Er is weinig of geen theorie waar je aan kunt refereren/toetsen
• Geen bestaand referentie instrument
• Geen / weinig gegevens over validiteit bestaande instrumenten
• Je moet alternatieve verklaringen zoeken wanneer onze hypothesen niet door de data worden ondersteund

Wat bedoeld men met multi-trait multi method analyse?


• Deel samenhang constructschalen komt doorzelfde methode van afname
Bv. allebei self-report schalen: deel van de correlatie wordt veroorzaakt doordat het beide self-report schalen zijn.
• Beoordelen set van convergente en divergente correlaties
• Invloed methode van meten op correlatie
– Bijv. beoordeling vs zelfrapportage
– In hoeverre is de methode van afname van invloed op de correlatie tussen test en referentieinstrumenten?

Wat wordt bedoeld de multi-trait multi-method?
Welke hypothesen zijn er en waarom is het van belang de correlaties te meten?

De mate van samenhang van homo/hetero trait met homo/heteromethod.
MTMM hypothesen
Homotrait – Heteromethod (C) Hoogste r
Heterotrait – Homomethod (D1) Lagere r
Heterotrait – Heteromethod (D2) Laagste r

Indien een heterotrait/homomethod methode een hogere correlatie zou hebben dan een homotrait/heteromethod methode, zou de manier van methen blijkbaar teveel invloed hebben op het meetresultaat. En dat wil je niet, want je wilt dat je resultaat zo zuiver mogelijk is en niet wordt beinvloedt door de meting zelf.

Op welke manier kun je de klinische validiteit van verschillende questionnaires met elkaar vergelijken?

Door de effectsize te berekenen.


Effect sizes
– 2 subgroepen: Standardized MeanDifference (verschil in sd eenheden)
– > 2 subgroepen: η2 (eta-squared, verklaarde variantie Anova-tabel)


Effect size (SMD)= X1-X0/ SDPooled (of mean SD)



(N.B. ook non-parametrische effect sizes mogelijk bijv. op basis van Mann-Witney-U, z-score)

Hoe kun je de klinische validiteit van verschillende quesitonnaires met elkaar vergelijken wanneer je meer dan twee known groups wilt vergelijken?

Effect size > 2 known groupsBijv. zelfstandig, beschut, verpleeghuis• ANOVA effect size• η2= SSfactor / Total SSη2 = 7396/13412 = 0.55. 55% totale variatie in scores door woonsituatie

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

  • Een unieke studie- en oefentool
  • Nooit meer iets twee keer studeren
  • Haal de cijfers waar je op hoopt
  • 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
Trustpilot-logo