Bağımlı değişkende mükemmel yapı geçerliliğinden sapmalar da olabilir. Bazı sapmalar düzeltilebilir, ancak bazıları düzeltilemez. Eksik geçerliliğin etkisinin ölçülebildiği bir durumu gösterir.Çalışma değişkeninin personel seçimi araştırmasından nedensel olarak alındığı soyut durumu göstermektedir. 

Örneği düşünün: bir personel seçimi doğrulama çalışmasında iş performansını ölçmek için süpervizör derecelendirmelerinin kullanılması.

İdeal ölçü, yapı-geçerli, tamamen güvenilir, iş örneği testi gibi nesnel bir iş performansı ölçüsü olacaktır. Bunun yerine, çalışma ölçü olarak süpervizör algısını (derecelendirmeleri) kullanır. İdeal derecelendirme, bir denetçi popülasyonu arasında bir fikir birliği kararı olacaktır. Bunun yerine, gözlemlenen çalışma değişkeni, acil denetçinin değerlendirmesidir.

Bu nedenle, o denetçinin algılarının kendine has özelliği, gözlemlenen derecelendirmelerdeki ölçüm hatasının bir parçasıdır. İnsan yargısını etkileyebilecek yabancı faktörler arasında arkadaşlık, fiziksel görünüm, ahlaki ve/veya yaşam tarzı gelenekselliği ve daha fazlası yer alır.

Örnek durumunda, bir meta-analizden elde edilen kümülatif ampirik veriler, fiili iş performansı ile fikir birliği derecelendirmeleri arasındaki korelasyonun sadece . Acil denetçi değerlendirmesinin güvenilirliği, derecelendirme aracının kalitesine bağlıdır. Bir toplam derecelendirme için güvenilirlik ortalama .47 olacaktır; tek bir küresel derecelendirme için güvenilirlik ortalama 36 olacaktır. Tek bir küresel derecelendirme ölçüsü kullanmanın geçerliliğinde azalma √ a= .36=.60andb=.52,yani, ρo = abρ = (.60)(.52)ρ = .31ρ’dan, gözlemlenen korelasyonda %69’luk bir azalma ile verilir.

Bu örnekte, bağımlı değişkendeki yeni faktörler sadece amaçlanan bağımlı değişkene yabancı değil, aynı zamanda bağımsız değişkenle ilişkisizdi. Ancak bazı durumlarda, yabancı değişken hem bağımlı hem de bağımsız değişkenlerle ilişkilidir. Bu tür durumlar daha karmaşıktır ve yabancı değişkenin bağımlı değişkenin yapı geçerliliği üzerindeki etkisini düzeltmek her zaman mümkün değildir. Bu vakalar bu çalışmanın kapsamı dışındadır.

Verilerdeki Hesaplama ve Diğer Hatalar

Meta-analizdeki en zor artefakt veri hatalarıdır. Bilimsel sürecin herhangi bir adımında kötü veriler ortaya çıkabilir. Ham veriler yanlış kaydedilebilir veya bilgisayara yanlış girilebilir. Biçim yanlış belirtildiğinden veya bir dönüştürme formülü yanlış yazıldığından bilgisayar yanlış değişkeni ilişkilendirebilir.

Korelasyonun işareti yanlış olabilir, çünkü analist değişkeni ters olarak puanlamıştır, ancak çıktıyı okuyan kişi bunu bilmiyordur veya okuyucu, değişkenin ters olarak puanlandığını düşünmediği halde ters puanlandığını düşünmüştür. Bilgisayar çıktısı tablolara alındığında, korelasyon yanlış kopyalanabilir; işaret kaybolabilir veya rakamlar tersine dönebilir; veya tablo yayınlandığında, dizgici korelasyonu yanlış kopyalayabilir.

Bu tür hatalar, inanmak istediğimizden çok daha sık görülür. Tukey, tüm gerçek veri setlerinin hatalar içerdiğini savundu. Gülliksen (1986) şu açıklamayı yapmıştır:

Hesaplamalarımı çalıştırmadan önce verilerde hata olup olmadığını kontrol etmenin gerekli olduğuna inanıyorum. Her zaman bir hata kontrol programı yazdım ve hesaplamadan önce verileri onun içinden geçirdim. Kendim veya bir başkası için çalıştırdığım her veri setinde, anketlere geri dönmeyi ve bazı kartları yeniden açmayı veya belki de bazı konuları atmayı gerektiren her zaman hatalar olduğunu çok ilginç buluyorum.

Ayrıca, bazı hataların aykırı değerlerle sonuçlanması muhtemeldir ve aykırı değerler varyans üzerinde dramatik bir enflasyonist etkiye sahiptir. Normal bir dağılımda, örneğin, SD, veri değerlerinin en yüksek ve en düşük %5’i tarafından belirlenen %65’tir. Pek çok araştırma literatüründe korelasyonlarda ve d değerlerinde gözlemlenen varyansın önemli bir kısmını muhtemelen çeşitli türlerdeki veri hataları açıklamaktadır.

Dış geçerlilik ne demek
İçerik geçerliliği Nedir
Nicel araştırmada Geçerlik ve güvenirlik
Geçerlilik nedir
Güvenilirlik analizi nasıl yapılır
Güvenilirlik Analizi Nedir
Güvenirlik katsayısı
Geçerlik ve güvenirlik nedir

Bunun sonucu olarak, çok sayıda korelasyon içeren hemen hemen her meta-analiz ve az sayıda çalışma içeren bazı meta-analizler bazı veri hataları içerecektir. Kötü veriler bulunabilirse, atılabilirler. Bununla birlikte, tanımlanabilecek tek kötü veri, dağılımın çok dışında kalan ve açıkça aykırı değerler olan korelasyonlardır. Aykırı değer analizi, çalışma örneklerinin en az orta büyüklükte olduğu durumlarda en iyi sonucu verir. Örnek boyutları küçükse, gerçek aykırı değerleri aşırı büyük örnekleme hatalarından ayırt etmek zordur.

Bu nedenle, mevcut artefakt listesi eksiksiz olsa (değildir) ve bilinen tüm artefaktlar kontrol edilmiş olsa bile (nadiren mümkündür), veri hatalarından dolayı çalışma sonuçlarında yine de farklılıklar olacaktır. Gerçek meta-analizlerde, kötü verilerin yanı sıra bilinmeyen ve kontrol edilemeyen artefaktlar nedeniyle her zaman zayıflama ve yanlış varyasyon vardır.

Bu düşünceler Schmidt ve Hunter’ı (1977) genel bir kural olarak öne süren “%75 kuralını” önermeye yöneltti; eğer herhangi bir veri setinde bilinen ve düzeltilebilir eserler çalışma korelasyonlarındaki varyansın %75’ini oluşturuyorsa, muhtemelen şudur: kalan %25 ise kontrolsüz artefaktlardan kaynaklanmaktadır. Tüm açıklanamayan varyansların gerçek moderatör değişkenlerinden kaynaklandığını varsaymak akıllıca değildir, çünkü çalışmalar arasında varyasyona neden olan tüm artefaktları düzeltmek asla mümkün değildir.

Çalışma Prosedürünün Getirdiği Yabancı Faktörler

Araştırmanın ölçüm süreci veya gözlem prosedürü, araştırma mükemmel bir şekilde yapılmış olsaydı var olmayacak (veya sabit kalacak) bir değişken nedeniyle bağımlı değişkende varyasyona neden olabilir. Örnek olarak, iş performansının eşzamanlı geçerlilik çalışmasında iş deneyiminin etkisini düşünün. Personel seçiminde adaylar bir kohort olarak değerlendirilebilir. Başvuranlar karşılaştırıldığında, sanki aynı anda işe başlayacaklarmış gibi örtük olarak karşılaştırılıyorlar.

Eşzamanlı bir geçerlilik çalışmasında, performans, işte farklı miktarlarda deneyime sahip mevcut tüm çalışanlar üzerinde ölçülür. Bu, çalışanların iş deneyimlerinde farklılık gösterdikleri için performanslarının kısmen farklı olacağı anlamına gelir. Bu, aynı anda işe alınan başvuru sahipleri için geçerli olmayacaktır. Bu nedenle, deneyimdeki farklılıklar, çalışma gözlem prosedürü tarafından yaratılan yabancı bir değişkeni oluşturur.

Bu süreç için soyut yol diyagramı, iş deneyimi durumunu gösterirken gösterilir. Duruma herhangi bir yabancı değişken dahil edilmemiş olsaydı, gözlemlenen korelasyon, bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki kısmi korelasyona eşdeğer olurdu ve yabancı değişken sabit tutulur. Yabancı değişken bağımsız değişkenle ilişkili olmadığından, kısmi korelasyon formülü şöyledir.

Bu, deneyimden kaynaklanan zayıflama için bir düzeltme olarak kabul edilebilir. Denklemi tersine çevirirsek, zayıflama formülünü elde ederiz. Kısmi bağıntı için denklemin paydasının tersi a olsun.

Okuyucu, neden her bir bireysel çalışmada sadece kısmi korelasyonu hesaplamadığımızı sorabilir. Aslında, bu sorunu çözecekti. Yani, çalışmada deneyim kaydedilmişse ve çalışma korelasyonu olarak kısmi korelasyon kullanılmışsa, daha fazla istatistiksel düzeltmeye gerek kalmayacaktır.

Bu aynı zamanda istatistiksel düzeltme tarafından üretilen örnekleme hatasındaki artışı da ortadan kaldıracaktır. Bu düzeltme, dikotomizasyona benzer. Orijinal araştırma raporunda doğru korelasyon verilmişse (veya bunu hesaplamak için gerekli ek korelasyonlar verilmişse), olay sonrası istatistiksel düzeltmenin kullanılmasına gerek kalmayacaktır. Bununla birlikte, genellikle durum böyle değildir ve bu nedenle düzeltme gereklidir.

The post Bağımlı Değişkende Kusurlu Yapı Geçerliliği – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).