Korelasyonlar – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri
Korelasyonlar
Uç durumda ikamenin etkisi, etki büyüklüğü korelasyonunu yapı geçerliliği ile çarpmak yerine, etki büyüklüğü korelasyonunu yapı geçerliliğine de bölmek olacaktır. Önceki örneklerdeki çarpım kuralının anahtarı, bağımlı değişken ile temsili değişken arasındaki tek nedensel bağlantının amaçlanan bağımsız değişken olduğu da varsayımıdır.
İlk örnekte, amaçlanan bağımsız değişken (yetenek) nedensel olarak proxy değişkenden öncedir ve proxy değişkenin bağımlı değişkenle hiçbir bağlantısı da yoktur. Proxy değişkeninin nedensel olarak amaçlanan değişkenden önce olması da mümkündür. Ancak, vekil değişkenden bağımlı değişkene, amaçlanan değişkenden geçmeyen herhangi bir yol varsa, çarpım kuralı başarısız olur.
Üçüncü bir örnek düşünün. Kısmen araştırma görevlerini ortadan kaldırarak daha fazla zaman kazanmaları ve kısmen sunum için daha fazla bilişsel seçeneğe sahip olmaları vb. nedeniyle kendi konularıyla ilgili güçlü bir bilgiye sahip öğretmenlerin daha iyi bir öğretim işi yapacaklarını varsaydığımızı da varsayalım. Büyük bir metropol lise sistemi, öğrenciler için her sınıf için ortalaması alınabilecek ulusal sınav puanlarına da sahiptir.
Böylece, öğrenci performansı için bir bağımlı değişkenimiz var. Ancak, tüm öğretim alanları için bilgi testleri oluşturmak da pratik değildir. Bir uzmanlıkta öğrenilen miktarın, öncelikle öğretmenin ne kadar iyi öğrendiğinin ve öğretmenin genel olarak ne kadar çalıştığına bağlı olduğunu varsayın.
Genel olarak öğrenme, kolej not ortalaması (GPA) ile ölçülecektir. Bu nedenle, özel bir bilgi testi yerine, alan bilgisi için bir vekil değişken olarak öğretmenin kolej not ortalamasını kullanıyoruz. Toplam not mevcut değildir, ancak temel eğitim kurslarındaki notlar için bir kod bilgisayarda da saklanır. Bu yapı geçerliliği probleminin tasarımı bir yol diyagramı olarak da gösterilmiştir.
Öğretmenin genel not ortalamasından öğretmenin alan bilgisine bir ok gösterir. Böylece, vekil değişken nedensel olarak amaçlanan bağımsız değişkenden önce gelir. GPA’dan bağımlı değişkene giden başka bir yol yoktur. GPA’dan bilgiye giden yol katsayısı, uzmanlık bilgisinin bir ölçüsü olarak GPA’nın yapı geçerliliğidir.
Bu yol katsayısı, GPA ölçüsündeki sistematik hatanın boyutunu ölçer. Temel eğitim derslerinde genel not ortalamasından not ortalamasına bir ok vardır. Bu yol katsayısının boyutu, çalışma değişkenindeki rastgele hatanın boyutunu ölçer. Çalışma notu değişkeni X ile performans ölçüsü Y arasındaki korelasyon çarpımdır.
a bir kesir olduğundan, bu bir zayıflama formülüdür. Gözlenen korelasyon, faktör a tarafından zayıflatılır. Yani, çalışma bağımsız değişkeninin operasyonel kalitesi ne kadar düşükse, bağımsız ve bağımlı değişken arasındaki çalışma korelasyonunun zayıflaması da o kadar fazladır.
İlginç korelasyonlar
Korelasyon formülü
Negatif korelasyon
Korelasyon nedir
Korelasyon katsayısı
Korelasyon türlerine örnekler
Korelasyon hesaplama
Spearman korelasyon
Şimdi, bağımsız değişkenin yapı geçerliliğinin nicelleştirilebildiği ve sistematik ölçüm hatasının kolayca düzeltilebildiği en yaygın iki durumu özetleyebiliriz. Kusurlu yapı geçerliliği, eğer kusurlu ölçü veya vekil değişken, amaçlanan bağımsız değişken ve bağımlı değişken ile iki nedensel ilişkiden birinde yer alıyorsa da düzeltilebilir.
Yol diyagramlarının kusurlu değişkeni amaçlanan bağımsız değişkene nedensel olarak bağımlı olarak ve bağımlı değişkenle başka bir bağlantısı olmayan olarak gösterdiğini düşünün. Kusurlu değişkeni, amaçlanan bağımsız değişkene nedensel olarak öncül olarak ve bağımlı değişkenle başka bir bağlantısı olmayan olarak gösterir. Her iki yol diyagramının anahtarı, kusurlu değişkenden bağımlı değişkene, amaçlanan bağımsız değişkenden geçmeyen hiçbir yabancı nedensel yolun olmadığı da varsayımıdır.
Amaçlanan bağımsız değişkenin, çalışma bağımsız değişkeninden önce geldiği durumu gösterir. Bu durum, çalışma değişkeninin “dış faktörlerden” etkilendiği söylenerek de açıklanabilir.
Bu, bir proxy değişkeni için en yaygın durumdur. Örneğin, birçok işveren, genel bilişsel yetenek için bir vekil değişken olarak eğitimsel kimlik bilgilerini kullanır. Bilişsel yetenek, eğitim miktarının önemli bir belirleyicisi olmasına rağmen, eğitim diğer birçok değişkenden de (aile zenginliği gibi) etkilenmektedir. Buradaki yol diyagramı, bu diğer etkilerin bağımlı değişkenle (örneğin iş performansı) ilişkili olmadığını ve dolayısıyla çalışma değişkenini bir vekil değişken olarak kullanma bakış açısından “dış faktörler” olduğunu da varsayar.
Çalışma değişkeninin amaçlanan değişkenden nedensel olarak öncel olduğu durumu gösterir. Örneğin, bir siyasi değerler çalışmasında amaçlanan değişken “politik bilgi” olabilir. Çalışma değişkeni genel bilişsel yetenek olabilir. Bilişsel yetenek, gelişmişliğin önemli bir belirleyicisi olmasına rağmen, politik olarak aktif ebeveynlerin politik sosyalleşmesi gibi politik gelişmişliğin diğer nedensel belirleyicilerini de ölçmez.
X’, X’in mükemmel bir ölçüsü olsaydı, o zaman b’nin değeri 1.00 olurdu ve üçlü çarpım, rastgele ölçüm hatası denklemine de indirgenirdi. Ölçü kusurluysa, b 1.00’den küçük olacak ve üçlü çarpım, ölçüm hatasından kaynaklanan azalmanın ötesinde bir azalmayı temsil edecektir. Yani, ab, X’ mükemmel bir şekilde inşa geçerli olmadığı ölçüde a’dan da küçük olacaktır.
Bu yol diyagramında X’in mükemmel bir şekilde ölçüldüğü varsayılır. Bu nedenle yol katsayısı b, rastgele ölçüm hatası nedeniyle zayıflama için düzeltilmiş X’ ve X arasındaki korelasyondur. A parametresinin, X′′ deki hatadan kaynaklanan zayıflama için rX′′Y’yi düzeltmek için kullanılacak olan X′′ güvenilirliğinin olağan karekökü olduğuna dikkat edin. Üçüncü faktör b’nin varlığı, kusurlu yapı geçerliliği modeli ile rastgele ölçüm hatası modeli arasındaki farkı da temsil eder.
Örnek olarak, eğitimin genel bilişsel yetenek için bir vekil olarak kullanıldığını ve eğitimdeki “yabancı” faktörlerin bağımlı değişkenle ilişkisiz olduğunu da varsayalım. Yetenek ve eğitim arasındaki ilişkinin .50 olduğunu ve çalışma eğitimi ölçümünün güvenirliğinin .90 olduğunu da varsayın. Çarpanlar, √ .90 = .95 ve b = .50 ile gerçek korelasyona bağlı olarak a = ile de verilecektir. Çalışma korelasyonu ro = abr = (.95)(.50) r = .48r olacaktır. Bu örnekte, rastgele hata yoksayılırsa (%5 hata) çok az hata olur, ancak kusurlu yapı geçerliliği yoksayılırsa büyük bir hata olur.
İlginç korelasyonlar Korelasyon formülü Korelasyon hesaplama Korelasyon katsayısı Korelasyon nedir Korelasyon türlerine örnekler Negatif korelasyon Spearman korelasyon