Estimating and evaluating covergent and discriminant validity evidence - methods of evaluating convergent and discriminant validity - quantifying construct validity

8 belangrijke vragen over Estimating and evaluating covergent and discriminant validity evidence - methods of evaluating convergent and discriminant validity - quantifying construct validity

Wat is "quantifzing construct validity" QCV ?

een pocedure van Westen en Rosenthal uit 2003.

Het is de laatste procedure voor het beoordelen van convergente  en discriminante validiteitsbewijzen die in het boek worden besproken.

Wat kwantificeren onderzoekers bij de QCV methode?

de mate van "fit" tussen

a) hun theoretische voorspelling tussen een set van convergente en discriminante correlaties en

b) het set van correlaties die echt verkregen worden

Waarom kom dit bekend voor, wat is de basis van construct validiteit?

dat de theoretische basis van een construct het onderzoek en interpretatie van validiteitsbewijzen "stuurt".
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Hoe veel lager moet een MTMMM correlatie zijn om "noticeably" lager dan een andere correlatie gevonden te worden?

dat kun je niet zeggen.

Ook al zijn correlaties op zichzelf duidelijke schattingen van relaties, de interpretaties van de gehele partonen van convergente en discriminante correlaties worden vaak niet precies gedaan.  

Omdat het onprecies en subjectief is werd dus nu het QCV uitgevonden ;) (tadaaa) het QCV geeft je dus een preciese, objectieve en kwantitatieve schatting van het beijws die je de overall patroon van het bewijs geeft.

Welke vraag probeerd het QCV te beantwoorden?

"doet deze meting een reeks aan andere metingen voorspellen, op een manier die vanuit de theory voorspeelt weerd?"

Wat geven de twee effect sizes eigenlijk weer?

de hoeveelheid bewijs van convergente en discriminante validiteit in graden.


De r (alerting CV) effect size is de correlatie tussen de set van voorspelde correlalties en de set van echt correlties. een grote waarde hiervoor geeft aan dat de correlaties die voorspeld waren om echt groot te zijn dan ook echt degene waren die echt relatief groot waren, en andersom (klein->klein).

De r(contrast CV) is een beetje gelijk: grote positieve waarden geven een groter bewijs voor convergente en discriminante validiteit.

Wat moeten de criterion variabelen weergeven?

een range van sterke en zwakke associaties, die een helder patroon van covergente en discriminante bewijzen weergevn.

Wat zijn de voordelen van QCV?

1.
het dwingt onderzzoekers om zorgvuldig over het patroon van convergente en discriminerende associaties na te denken, die in theorie zouden moeten kloppten, op basis van het construct waar het over gaat.

2.
het dwingt de onderzoeker om expliciete voorspellingen te maken over patronen van associaties.

3.
het behoudt de focus op de meting van primaire interesse.

4.
het geeft je een enkele interpreteerbaare waarde die de gehele graad in welke hjet patroon van voorspelde associaties het patroon van echte verkregen associatie matched.

5. het geeft je een test van significnatie.

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