ความตรงเชิงสอดคล้องและความตรงเชิงจำแนก

ความตรงเชิงสอดคล้องและความตรงเชิงจำแนกเป็นสองด้านของข้อกำหนดเดียว เครื่องมือวัดต้องมีสหสัมพันธ์กับสิ่งที่ควรมีตามทฤษฎี และต้องไม่มีสหสัมพันธ์สูงเกินไปกับสิ่งที่อ้างว่าแตกต่าง การบรรลุอย่างหนึ่งโดยไม่มีอีกอย่างไม่ใช่ความสำเร็จบางส่วน แต่มักเป็นสัญญาณว่าโครงสร้างไม่ใช่สิ่งที่อ้างว่าเป็น

ความตรงเชิงสอดคล้อง

หลักฐานเชิงสอดคล้องแสดงว่าเครื่องมือวัดสอดคล้องกับตัวชี้วัดอื่นของสิ่งเดียวกัน มาตรวัดความวิตกกังวลใหม่ควรมีสหสัมพันธ์อย่างมากกับมาตรวัดความวิตกกังวลที่เป็นที่ยอมรับ กับการประเมินของนักคลินิก และในอุดมคติกับสิ่งที่ไม่ใช่แบบสอบถามอีกชุด เช่น การวัดทางสรีรวิทยาหรือพฤติกรรมหลีกเลี่ยงที่สังเกตได้

สหสัมพันธ์ที่นี่มักคาดว่าจะสูงกว่า 0.50 มักสูงกว่า 0.70 เมื่อเครื่องมือเปรียบเทียบเป็นเครื่องมือที่เป็นที่ยอมรับสำหรับโครงสร้างเดียวกัน ต่ำกว่านั้น มาตรวัดใหม่หรือเครื่องมือเปรียบเทียบกำลังวัดสิ่งอื่น

มีกับดัก สหสัมพันธ์ 0.95 กับมาตรวัดที่มีอยู่ไม่ใช่ชัยชนะ แต่หมายความว่าเครื่องมือใหม่เป็นการห่อใหม่ และคำถามที่ตรงไปตรงมาคือมันเพิ่มอะไร ความตรงเชิงสอดคล้องเป็นพื้นฐาน ไม่ใช่เป้าหมายที่จะเพิ่มสูงสุด

ความตรงเชิงจำแนก

หลักฐานเชิงจำแนกแสดงว่าเครื่องมือวัดยังคงแยกจากโครงสร้างที่อ้างว่าแตกต่าง นี่คือจุดที่ความล้มเหลวที่น่าสนใจอยู่

รูปแบบนี้เกิดซ้ำในวรรณกรรม Grit มีสหสัมพันธ์ประมาณ 0.84 กับความรับผิดชอบ ใกล้พอที่การวิเคราะห์อภิมานพบว่ามันแทบไม่เพิ่มอะไรให้กับการทำนายทางวิชาการเมื่อควบคุมความรับผิดชอบแล้ว ความฉลาดทางอารมณ์แบบรายงานตนเองทับซ้อนอย่างมากกับความมั่นคงทางอารมณ์ การเปิดเผย และความรับผิดชอบรวมกัน ความแปรปรวนร่วมใน Dark Triad ส่วนใหญ่หายไปเมื่อนำ Honesty-Humility จากแบบจำลอง HEXACO มาพิจารณา ในแต่ละกรณี โครงสร้างถูกนำเสนอว่าเป็นดินแดนใหม่แต่กลับเป็นภูมิภาคที่เปลี่ยนชื่อของแผนที่ที่มีอยู่

ความตรงเชิงจำแนกยังเป็นจุดที่ผลกระทบของวิธีการปรากฏ หากทุกโครงสร้างที่รายงานตนเองในการศึกษามีสหสัมพันธ์ 0.4 กับทุกโครงสร้างอื่น ปัจจัยร่วมอาจเป็นรูปแบบการตอบของผู้ตอบมากกว่าจิตวิทยาร่วมใดๆ

การทดสอบที่ชี้ขาด

ขั้นตอนที่เด็ดขาดคือความตรงเชิงเพิ่มขึ้น: ใส่เครื่องมือที่เป็นที่ยอมรับในการถดถอยก่อน จากนั้นเครื่องมือใหม่ และดูว่าเครื่องมือใหม่อธิบายความแปรปรวนเพิ่มเติมในผลลัพธ์หรือไม่ หากไม่ โครงสร้างอาจยังน่าสนใจในเชิงทฤษฎี แต่เครื่องมือไม่ได้วัดอะไรที่สาขาไม่มีอยู่แล้ว

นี่เป็นมาตรฐานที่เข้มงวดและมาตรวัดที่เผยแพร่จำนวนมากไม่เคยถูกทดสอบ เมื่อถูกทดสอบ ผลลัพธ์มักเป็นผลการค้นพบความซ้ำซ้อนข้างต้น นั่นไม่ใช่เรื่องอื้อฉาว แต่เป็นการตัดแต่งทางวิทยาศาสตร์ปกติ แต่มันหมายความว่าความนิยมของโครงสร้างไม่ได้ให้ข้อมูลว่ามันจะรอดจากการทดสอบหรือไม่

สิ่งที่เปลี่ยนสำหรับผู้อ่าน

เมื่อแบบทดสอบรายงานคะแนนหลายคะแนน คำถามที่มีประโยชน์คือคะแนนเหล่านั้นแตกต่างกันจริงหรือไม่ สี่มิติที่มีสหสัมพันธ์ 0.8 กันเป็นมิติเดียวที่มีสี่ป้ายกำกับ และโปรไฟล์ที่สร้างจากพวกมันจะดูแตกต่างในขณะที่แทบไม่มีข้อมูลอิสระ

เครื่องมือที่รายงานสหสัมพันธ์ระหว่างมาตรวัดช่วยให้คุณตรวจสอบสิ่งนี้ด้วยตัวเอง เครื่องมือที่นำเสนอประเภทสี่ส่วนโดยไม่แสดงว่าส่วนต่างๆ เกี่ยวข้องกันอย่างไรทำให้การตรวจสอบเป็นไปไม่ได้ ซึ่งมักเป็นจุดประสงค์