কনস্ট্রাক্ট বৈধতা কী?
পরিমাপের সবচেয়ে কঠিন প্রশ্ন: আপনি যা পরিমাপ করছেন তা আপনার সংজ্ঞায়িত রূপে সত্যিই আছে কি না, এবং আপনার পরিমাপক সেটিকে ধরছে, নাকি তার কাছাকাছি অন্য কিছুকে।
কনস্ট্রাক্ট বৈধতা প্রশ্ন করে, একটি পরিমাপক কি সত্যিই সেই তাত্ত্বিক কনস্ট্রাক্ট পরিমাপ করছে যা সে দাবি করে, নাকি তার সঙ্গে সম্পর্কিত অন্য কিছু, তার চেয়ে সংকীর্ণ কিছু, কিংবা সুসংগত কিছুই নয়। এটি বৈধতা-প্রমাণের সবচেয়ে গভীর রূপ, এবং এটি প্রতিষ্ঠা করতে একটি গবেষণা নয়, বছরের পর বছর লাগে।
সমস্যাটি কাঠামোগত। স্থিতিস্থাপকতা বা আবেগীয় বুদ্ধিমত্তার মতো কনস্ট্রাক্ট কোনো বস্তু নয়; এটি আচরণের একটি প্রস্তাবিত নিয়মিততা। একটি স্কেল তা পরিমাপ করে, এটি দেখাতে হলে একই সঙ্গে দুটি দাবির পক্ষে যুক্তি দিতে হয়: কনস্ট্রাক্টটি বর্ণিত রূপে বিদ্যমান, এবং এই আইটেমগুলো ঠিক সেটিকেই ধরতে পারে। দুটি দাবিকে আলাদা করা যায় না। এ কারণেই Cronbach ও Meehl, যাঁরা 1955 সালে ধারণাটি এনেছিলেন, একে একটি পরিমাপকের নয়, বরং একটি সম্পূর্ণ তাত্ত্বিক নেটওয়ার্কের পরীক্ষা হিসেবে উপস্থাপন করেছিলেন।
যেভাবে প্রমাণ গড়ে ওঠে
পূর্বানুমিত সহসম্পর্কের ধরন। তত্ত্ব বলে দেয় কনস্ট্রাক্টটি কোন কোন বিষয়ের সঙ্গে এবং কতটা জোরালোভাবে সম্পর্কিত হওয়া উচিত। আত্ম-সহমর্মিতার সঙ্গে জীবনে সন্তুষ্টির ইতিবাচক সহসম্পর্ক, বিষণ্নতার সঙ্গে নেতিবাচক সহসম্পর্ক, আর আত্মসম্মানের সঙ্গে কেবল মাঝারি সহসম্পর্ক থাকার কথা; আত্মসম্মানের সঙ্গে সহসম্পর্ক 0.9 হলে এটি আলাদা কনস্ট্রাক্ট হতো না। এই প্রতিটি পূর্বানুমান যাচাইযোগ্য দাবি, এবং কোনোটি মিলে না গেলে তা থেকেও তথ্য পাওয়া যায়।
প্রত্যাশিত গোষ্ঠীগত পার্থক্য। তত্ত্ব যদি বলে কোনো বৈশিষ্ট্য বয়সের সঙ্গে বিকশিত হয়, বা ক্লিনিক্যাল জনগোষ্ঠীতে বেশি থাকে, তবে পরিমাপকেও তা দেখাতে হবে। তত্ত্ব যে পার্থক্য দাবি করে তা খুঁজে না পাওয়া পরিমাপক, তত্ত্ব, বা উভয়ের বিরুদ্ধে প্রমাণ।
হস্তক্ষেপে সাড়া। কোনো কনস্ট্রাক্টকে প্রশিক্ষণযোগ্য বলে ধরা হলে প্রশিক্ষণের পরে স্কোর বদলানো উচিত, আর নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীতে বদলানো উচিত নয়। যে কনস্ট্রাক্ট কোনো কিছুতেই সাড়া দেয় না, তাকে কৃত্রিম ফলাফল থেকে আলাদা করা কঠিন।
অভ্যন্তরীণ কাঠামো। ফ্যাক্টর কাঠামো তাত্ত্বিক কাঠামোর সঙ্গে মিলতে হবে, এবং গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো, নতুন নমুনাতেও মিলতে হবে। উন্নয়ন-পর্বের তথ্যে অনুসন্ধানমূলক ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ সেই কাঠামোই খুঁজে পাবে যা নকশায় আগে থেকে রাখা ছিল; দাবিটি আসলে যাচাই হয় নতুন তথ্যে নিশ্চিতকরণমূলক বিশ্লেষণে।
মাল্টিট্রেইট-মাল্টিমেথড ধারণা
Campbell ও Fiske 1959 সালে জোর দিয়ে বলেছিলেন, কনস্ট্রাক্ট বৈধতার জন্য একসঙ্গে দুটি জিনিস দরকার: একই বৈশিষ্ট্যের পরিমাপ ভিন্ন পদ্ধতিতে করলে ফলাফল মিলতে হবে, আর ভিন্ন বৈশিষ্ট্যের পরিমাপ একই পদ্ধতিতে করলে ফলাফল মেলা উচিত নয়।
দ্বিতীয় অংশেই বেশিরভাগ পরিমাপক হোঁচট খায়। আপনার স্ব-প্রতিবেদিত সহানুভূতি যদি আপনার স্ব-প্রতিবেদিত সম্মতিশীলতার সঙ্গে 0.7 এবং পর্যবেক্ষকের মূল্যায়নে সহানুভূতির সঙ্গে 0.2 সহসম্পর্ক দেখায়, তাহলে আপনার প্রশ্নাবলি সবচেয়ে জোরালোভাবে যা মাপছে তা সহানুভূতি নয়; তা প্রশ্নাবলিতে নিজেকে বর্ণনা করার আপনার সাধারণ ধরন। পদ্ধতিগত ভেদাঙ্ক স্ব-প্রতিবেদন গবেষণার সবচেয়ে স্থায়ী সমস্যাগুলোর একটি, আর এ কারণেই গুরুত্বপূর্ণ বৈধতা-যাচাইয়ের কাজে যেখানে সম্ভব প্রশ্নাবলি-বহির্ভূত মানদণ্ড খোঁজা হয়।
আপনার ফলাফল পড়ার সময় কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ
কনস্ট্রাক্ট বৈধতাই একটি স্কোর ও তার ব্যাখ্যার মাঝখানে দাঁড়িয়ে থাকে। একটি ভালোভাবে যাচাই-করা পরিমাপক যখন জানায় যে কোনো বৈশিষ্ট্যে আপনার স্কোর উচ্চ, তখন সেই বক্তব্যের পেছনের যুক্তির শৃঙ্খলে থাকে কয়েক দশকের প্রকাশিত কাজ, যা প্রতিষ্ঠা করে যে বৈশিষ্ট্যটি একটি সুসংগত পরিমাণ হিসেবে আচরণ করে, এই আইটেমগুলো তাকে অনুসরণ করে, এবং যারা পরীক্ষাটি দেয় তাদের মধ্যে স্কোরের অর্থ মোটামুটি একই থাকে।
যে পরীক্ষায় কনস্ট্রাক্ট যাচাই হয়নি, সেটি একই কথা জানালে স্কোরটি এমন একটি অ্যালগরিদমের তৈরি সংখ্যা যা কেউ যাচাই করে দেখেনি। ফলাফলের পর্দায় দুটোই একই রকম দেখায়। পার্থক্য পুরোটাই নথিপত্রে, আর সেই কারণেই নথিপত্র খুঁজে দেখা সার্থক।
নিজেই যাচাই করুন
পরিমাপ নিয়ে পড়া এক কথা। আপনার নিজের স্কোর তার উৎস, নর্ম নমুনা ও সীমাবদ্ধতাসহ দেখা আরেক কথা। বিনামূল্যে দেওয়া যায়, সাইনআপ লাগে না।
পড়তে থাকুন
- সাইকোমেট্রিক্স কী?যে শাখা বিচার করে একটি মনস্তাত্ত্বিক পরিমাপ আদৌ ভালো কি না; আর যে কারণে একই ধরনের প্রশ্ন করা দুটি পরীক্ষার ফলাফলের মূল্য বিপুলভাবে আলাদা হতে পারে।
- মনস্তাত্ত্বিক পরীক্ষায় নির্ভরযোগ্যতা কী?নির্ভরযোগ্যতা হলো পরিমাপের ধারাবাহিকতা, সঠিকতা নয়। একটি পরীক্ষা অত্যন্ত নির্ভরযোগ্য হয়েও ভুল জিনিস পরিমাপ করতে পারে। এ কারণেই এটি সবার আগে জিজ্ঞাসা করা প্রশ্ন, কিন্তু কখনোই শেষ প্রশ্ন নয়।
- মনস্তাত্ত্বিক পরীক্ষায় বৈধতা কী?বৈধতা কোনো পরীক্ষার নিজস্ব বৈশিষ্ট্য নয়। এটি একটি যুক্তি: কোনো নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে, কোনো নির্দিষ্ট স্কোরের একটি নির্দিষ্ট ব্যাখ্যা গ্রহণযোগ্য কি না, সেই প্রশ্নের যুক্তি। আর প্রতিটি নতুন ব্যবহারের জন্য এটি নতুন করে গড়ে তুলতে হয়।
- অভিসারী ও পৃথকীকারী বৈধতাদুটি পরস্পর-প্রতিবিম্ব শর্ত: একটি পরিমাপকে তার সঙ্গে মিলতে হবে যার সঙ্গে মেলা উচিত, আবার যা সে নয় বলে দাবি করে তার থেকে আলাদাও থাকতে হবে। বেশিরভাগ দুর্বল পরিমাপক দ্বিতীয় শর্তে ব্যর্থ হয়।
- Cronbach's alpha কী, এবং এটি কী নয়মনস্তাত্ত্বিক পরীক্ষায় সবচেয়ে বেশি উল্লেখ করা পরিসংখ্যান, এবং সবচেয়ে বেশি ভুল বোঝা। আলফা থেকে জানা যায় না যে একটি স্কেল এক-মাত্রিক, আর উচ্চ মান প্রায়ই গুণ নয়, বরং একটি লক্ষণ।
- পরিমাপের পরিমাণগত ত্রুটি (Standard error of measurement): আপনার স্কোরে কতটা তারতম্য থাকতে পারেপ্রতিটি স্কোরের সঙ্গে একটি ত্রুটির সীমা থাকে, এবং বেশিরভাগ মনস্তাত্ত্বিক পরীক্ষায় তা মানুষের ধারণার চেয়ে বড়। এই সংখ্যাটিই আপনাকে বলে দেয় কখন একটি পার্থক্য সত্যিকারের, আর কখন তা নিছক বিচ্যুতি।
- নর্ম ও পার্সেন্টাইল: আপনার স্কোর কীসের সঙ্গে তুলনা করা হয়একটি কাঁচা স্কোর নিজে থেকে ব্যাখ্যা করা যায় না। এটি অর্থবহ হয় কেবল একটি রেফারেন্স গোষ্ঠীর সঙ্গে তুলনা করলে; আর কোন গোষ্ঠী ব্যবহার করা হয়েছে, সেটি যেকোনো পরীক্ষা সম্পর্কে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অথচ সবচেয়ে কম প্রচারিত তথ্যগুলোর একটি।
- একটি সাইকোমেট্রিক পরীক্ষা আসলে কীভাবে তৈরি হয়কনস্ট্রাক্টের সংজ্ঞা নির্ধারণ থেকে শুরু করে প্রকাশিত নর্ম পর্যন্ত, এই ধাপগুলো সম্পন্ন করতে বছরের পর বছর লাগে এবং শুরুর উপকরণের বেশিরভাগই বাদ পড়ে যায়। ধাপগুলো জানলে সহজেই বোঝা যায়, দ্রুত বানানো অনলাইন কুইজ কোনগুলো এড়িয়ে গেছে।
- কোনো পরীক্ষাকে যখন যাচাইকৃত বলা হয়, তখন তার অর্থ কী?শব্দটি নিয়ন্ত্রিত নয়, আর যেসব পণ্য এর জন্য কোনো কাজই করেনি, তারাও এটি অবাধে ব্যবহার করে। শব্দটি যখন সত্যিই কিছু বোঝায়, তখন এর অর্থ কী, আর দুই ক্ষেত্রকে আলাদা করার চারটি প্রশ্ন এখানে দেওয়া হলো।
- ইন্টারনেটের বেশিরভাগ ব্যক্তিত্বের পরীক্ষা কেন নির্ভরযোগ্য নয়তারা অসৎ বলে নয়, বরং যে ধাপগুলো একটি পরিমাপকে নির্ভরযোগ্য করে তোলে সেগুলো চোখে পড়ে না, ব্যয়বহুল এবং এড়িয়ে যাওয়া সহজ; আর সেগুলো এড়িয়ে গেলেও ফলাফল দেখতে একটুও বদলায় না।
- স্ব-প্রতিবেদন কী পরিমাপ করতে পারে এবং কী পারে নাপ্রশ্নাবলি আপনাকে নিজের পর্যবেক্ষক হতে বলে, যা কিছু বিষয়ে অন্যগুলোর চেয়ে ভালো কাজ করে। পদ্ধতিটি কোথায় শক্তিশালী আর কোথায় ব্যর্থ হয়, তা জানলে যেকোনো ফলাফল পড়ার দৃষ্টিভঙ্গি বদলে যায়।
- কোনো পরীক্ষা কিছু পূর্বাভাস দেয় বলতে কী বোঝায়ব্যক্তিত্ব গবেষণায় 0.30 সহসম্বন্ধ একটি শক্তিশালী ফলাফল, অথচ একজন ব্যক্তির সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য এটি দুর্বল ভিত্তি। দুটি কথাই সত্য, আর এই দুইয়ের ফারাকই পরীক্ষার ফলাফলের বেশিরভাগ অপব্যবহারের কারণ।
- স্ক্রিনিং মানে রোগ নির্ণয় নয়একটি স্ক্রিনিং প্রশ্নাবলি তৈরি করা হয় যতগুলো সম্ভব ক্ষেত্র শনাক্ত করার জন্য, এর মূল্য হিসেবে উচ্চ ফলস-পজিটিভ হার মেনে নেওয়া হয়। স্ক্রিনিং স্কোরকে রোগনির্ণয় হিসেবে পড়লে এর নকশার উদ্দেশ্যই উল্টে যায়।