什么是同时有效性?|定义和示例

同时效度向您显示同时采取的两个度量或评估之间的一致程度。它将新的评估与已经经过测试并被证明有效的评估进行比较。

的子类型效标效度.之所以称为“并发”,是因为新测试的分数和标准变量是同时获得的。

示例:并发有效性
您想要评估new的并发有效性调查衡量员工承诺。要做到这一点,你可以:

  1. 同样的问题样本让员工填写现有(已验证的)调查和您的新调查。然后比较结果。
  2. 让一些员工样本填写你的新调查。然后,将他们的反应与员工表现的通用衡量标准(如绩效评估)的结果进行比较。

如果两个测量过程的结果相似,你可以得出结论,他们测量的是同一件事(即员工承诺)。这证明了并发有效性。

当创建的新度量方法声称在某些方面比现有度量方法(更客观、更快、更便宜等)更好时,建立并发有效性尤其重要。

什么是同时有效性?

并发有效性度量新测试与已验证测试的比较,称为标准或“金标准”。测试应该测量相同或相似的结构,并允许您根据现有的和已接受的方法验证新方法。

如果是新的测试结果关联利用现有的验证度量,可以建立并行有效性。然而,记住这一点有效性类型只能在其他标准或已存在的已验证度量存在时使用。

并发有效性示例

评估并发有效性的常用方法是将新的测量过程与已经认为有效的测量过程进行比较。

示例:并发有效性
让我们重温一下你关于员工承诺的研究项目。假设你想调查一家知名健身器材公司的员工。您发现有一个现有的、先前验证过的工具:42个条目问卷调查用以下方法衡量员工承诺李克特量表

你认为一份包含19个项目的简短调查更省时。但是,为了同时有效,两个调查的分数必须以相同的方式区分员工。也就是说,在已验证的42项量表上得分高的员工,在新的19项量表上也应该得分高。

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并发效度与预测效度

并发有效性和预测有效性都是效标效度.它们用于演示测试如何与黄金标准(或标准)进行比较。

示例:并发有效性与预测有效性
你正在进行一项关于司机行为的研究,你想验证一项测量驾驶自我报告的调查。在这种类型的研究中,最常用的标准是司机的事故卷入度(司机卷入事故的数量)。因此,你的自我报告需要与事故相关,并可能预测事故的发生。

  • 建立并发效度,您可以同时测量测试分数和标准变量(例如,在同一天)。
  • 建立预测有效性,您将在一个时间点(例如,今天)获得测试分数,并在另一个时间点(例如,一个月后)获得标准分数。这样做可以让你评估自我报告的预测能力。

主要的区别是,在并发效度中,测试的分数和标准变量是得到的同时,在预测效度上,测量准则变量考试成绩。

同时有效性的限制

重要的是要记住,并发有效性被认为是一个有效性类型。主要有三个原因:

  • 如果金本位是有偏见的,它可能会影响其他有效的度量。换句话说,如果您针对有偏见的黄金标准测试一个新的但有效的度量,那么新度量可能无法实现并发有效性。两个有偏差的测量结果只会相互印证。因此,仅同时效度不足以建立一个度量的效度。最好也评估一下其他人有效性的类型
  • 并发有效性只能在存在条件变量时使用。不幸的是,这种变量或者金本位很难找到。例如,如果你想测量疼痛,没有客观的标准可以做到这一点。你必须依赖受访者告诉你的。
  • 同时效度只能应用于旨在评估当前属性(例如,当前员工是否具有生产力)的工具(如测试)。它不适用于评估潜在的或未来的业绩。在这种情况下,预测效度是适当的效度类型。

常见问题

信度和效度的区别是什么?

信度和效度都是关于一个方法度量某物的好坏:

  • 可靠性一致性衡量一种措施(在相同条件下是否能重现结果)。
  • 有效性精度衡量(结果是否真的代表了他们应该衡量的东西)。

如果你在做实验研究,你还必须考虑内部有效性和外部有效性你的实验。

标准有效性的两种类型是什么?

效标效度评估一个测试对它所要测量的结果的测量程度。结果可以是,例如,疾病的发作。

标准效度由两种子类型组成,这取决于两个测量(标准和您的测试)获得的时间:

  • 同时效度测试的分数和标准是在哪里获得的验证策略相同的时间
效度的主要类型是什么?

有效性告诉您一个方法度量它被设计用来度量的东西有多准确。主要有四个方面有效性的类型

收敛有效性和并发有效性的区别是什么?

聚合效度显示一个构造的度量与相同或相关的其他度量的对齐程度构造

另一方面,同时效度是关于一个度量如何与一些已知的标准或黄金标准相匹配,这可以是另一个度量。

虽然两有效性的类型是通过计算关联建立的还是相关在考试成绩和考试成绩之间变量,它们代表不同的验证方法。

引用这篇Scribbr文章

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Nikolopoulou, K.(202,12月02日)。什么是同时有效性?|定义和示例。Scribbr。检索于2022年12月14日,来自//www.charpingshvac.com/methodology/concurrent-validity/

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Kassiani Nikolopoulou

Kassiani拥有传播学、生物经济和循环经济的学术背景。作为一名前记者,她喜欢将复杂的科学信息转化为易于获取的文章,以帮助学生。
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