Tahmin için kullanılan test genellikle yalnızca ölçülecek yapı, örneğin aritmetik muhakeme açısından belirtilir. Genel içerik olarak (neredeyse) eşdeğer, ancak güvenilirlik açısından farklı olan birçok aritmetik akıl yürütme testi mevcuttur. İnceleme, sabit bir test yerine belirli bir test türünü kullanan tüm çalışmaları kapsıyorsa, güvenilirlikteki bu değişiklik, çalışmalar arasındaki korelasyonlardaki varyasyona katkıda bulunur.

Literatürde buna iki yanıt verildi. İlk çalışmalarımızda, tahmin edicinin güvenilirliğindeki değişimi göz ardı ettik. Daha sonra hibrit bir çözüm kullandık. Tüm eserler için çalışmalar arasındaki varyansı düzelttik, ancak ortalama korelasyonu yalnızca aralıktaki kısıtlama ve iş performansındaki ölçüm hatası için düzelttik. Yani, tahmin değişkenindeki ölçüm hatasının hafifletici etkisi için ortalamayı düzeltmedik.

Bu, tahmin edicinin güvenilirliğinin her zaman çalışma popülasyonu için ortalama değerde sabitlendiği bir işlemsel geçerlilik dağılımı için ortalama ve standart sapmayı verir. Sonuçlar, kullanılan gerçek testin ortalama güvenilirliğe eşit bir güvenilirliğe sahip olduğu bir bağlamda uygulanırsa, sonuçlarımız bu şekilde kullanılabilir.

Ancak sonuçlar, güvenilirliğin ortalamadan farklı olduğu bir bağlamda kullanılacaksa, kullanıcı rapor edilen sonuçlarımızı değiştirmelidir. Ortalama geçerlilik ve standart sapma, önce ortalama test güvenilirliğinin karekökü kullanılarak zayıflama için düzeltilmelidir. Daha sonra ortaya çıkan gerçek puan geçerliliği ve gerçek puan standart sapması, kullanılacak gerçek testin güvenilirliğinin karekökü kullanılarak zayıflatılmalıdır.

Örneğin, geçerlilik genelleme (VG) sonuçlarının ρ ̄xyt = .50 ve SDρxyt = .10 olduğunu ve meta-analizdeki ortalama sınırsız güvenilirliğin rxxa = .80 olduğunu varsayalım. Şimdi bu sonuçları kullanmak istediğinizi ancak testinizin rxxa =.90 olduğunu varsayalım.

Dolayısıyla, daha güvenilir bir test kullanmanın ortalama işlem geçerliğini %6’lık bir artışla .50’den .53’e yükselttiği görülebilir.
Daha basit bir prosedür var. İlk etapta tamamen düzeltilmiş ortalamayı ve standart sapmayı hesaplayın ve raporlayın (bağımsız değişkendeki ölçüm hatası için düzeltme dahil ve bilgilerin mevcut olduğu diğer yapay nesneler dahil). (Bu bölümde sunulan prosedürler bunu doğal olarak yapmaktadır.)

Daha sonra iki ortalama ve iki standart sapma rapor edin: (1) tamamen düzeltilmiş ortalama ve standart sapma ve (2) öngörücü değişkenin ortalama güvenilirlik düzeyine indirgenmiş bir ortalama ve standart sapma. Daha sonra, kullanıcının ortalama tahmin edici güvenilirliği, meta-analizdeki ortalama tahmin edici güvenilirliği ile aynıysa, sonuç 2 olduğu gibi kullanılabilir.

Bununla birlikte, kullanıcının tahmin edici güvenilirliği farklıysa, kullanıcının tahmin edicisinin güvenilirliğine karşılık gelmesi için gerçek puan sonuçlarını azaltması gerekir. Örneğin, gerçek puan sonuçlarının yukarıdaki gibi olduğunu varsayalım: ρ ̄ = .56, SDρ = .11 ve ortalama rxxa .80. Şimdi, kullanıcı testinin güvenilirliğinin .60 olduğunu varsayalım.

Görülebileceği gibi, daha düşük tahmin edici güvenilirliği, operasyonel geçerliliği önemli ölçüde azaltır (.50’den .43’e, %14’lük bir azalma).

F-testi Tablosu
White testi
Breusch-Pagan Testi
F testi Örnekleri
White testi Örnek soru
White testi nasıl yapılır
White testi yorumu
White testi aşamaları

Personel Seçimi: Literatürdeki Bulgular ve Formüller

Artefakt dağılımı meta-analizinin başlıca uygulamalarından biri, personel seçiminde kullanılan testlerin ve diğer yöntemlerin geçerliliğinin incelenmesi olmuştur. Duruma özgü geçerlilik hipotezini test etmek için meta-analiz kullanılmıştır. Personel seçiminde, geçerliliğin durumlara özgü olduğuna uzun süredir inanılıyordu; yani, aynı iş gibi görünen şeyler için aynı testin geçerliliğinin işverenden işverene, bölgeden bölgeye, zaman dilimleri arasında vs. değişiklik gösterdiğine inanılıyordu.

Aslında, aynı testin bir yerde veya kuruluşta yüksek geçerliliğe (yani iş performansıyla yüksek bir korelasyona) sahip olabileceğine ve başka bir yerde tamamen geçersiz (yani sıfır geçerliliğe sahip) olabileceğine inanılıyordu. Bu inanç, benzer testler ve işler için elde edilen geçerlilik katsayılarının farklı çalışmalarda önemli ölçüde değiştiği gözlemine dayanıyordu.

Bazı çalışmalarda istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki varken, diğerlerinde yanlış bir şekilde hiçbir ilişki olmadığını gösteren anlamlı bir ilişki yoktu. Bulguların bu şaşırtıcı değişkenliği, aynı gibi görünen işlerin, onları gerçekleştirmek için gerekli olan şeylerde aslında önemli şekillerde farklılık gösterdiği varsayılarak açıklandı.

Bu inanç, yerel veya durumsal geçerlilik çalışmalarına ihtiyaç duyulmasına neden olmuştur. Geçerliliğin, ortamda yürütülen bir çalışma ile her durum için ayrı ayrı tahmin edilmesi gerektiğine karar verildi; yani, geçerlilik bulguları ortamlar, durumlar, işverenler ve benzerleri arasında genelleştirilemez. 1970’lerin sonlarında, geçerliliğin genelleştirilip genelleştirilemeyeceğini test etmek için geçerlik katsayılarının meta-analizleri yapılmaya başlandı ve bu nedenle bu meta-analizlere “geçerlilik genelleme çalışmaları” adı verildi.

Bu çalışmalar, gözlemlenen geçerliliklerdeki çalışma-çalışma değişkenliğinin tamamının veya çoğunun, bu kitapta tartışılan türden eserlerden kaynaklandığını ve geçerliliğin durumsal özgüllüğüne olan geleneksel inancın bu nedenle hatalı olduğunu göstermiştir. Geçerlilik bulguları genelleme yaptı.

Geçerlilik genelleştirme (VG) yöntemlerinin ilk uygulamaları çoğunlukla yetenek ve yetenek testleri ile sınırlıydı, ancak çok çeşitli farklı seçim prosedürlerine yönelik uygulamalar bunu kısa sürede izledi: iş örneği testleri; eğitim ve deneyimin davranışsal tutarlılığı ve geleneksel değerlendirmeleri; Değerlendirme merkezleri ; bütünlük testleri; istihdam görüşmeleri; iş bilgisi testleri, biyografik veri ölçümleri; kişilik ölçekleri, üniversite not ortalaması ve diğerleridir.

Genellenebilirliğin yorumlanması bazen daha karmaşık olmasına rağmen, genel olarak, bu prosedürler için geçerliliklerin de genelleştirilebilir olduğu kanıtlanmıştır. Bu araştırmaların çoğundan elde edilen bulgular Schmidt ve Hunter’da da özetlenmiştir.

Geçerlilik genellemeye dayalı seçim programları, 1980’ler ve 1990’lar boyunca birçok kuruluş tarafından tanıtıldı. Örnekler arasında petrol endüstrisi (Amerikan Petrol Enstitüsü aracılığıyla), elektrik hizmetleri endüstrisi (Edison Electric Enstitüsü aracılığıyla), hayat sigortası endüstrisi (Sigorta Şirketleri Birliği aracılığıyla), AT&T, Sears, Gallup Organizasyonu, Iowa eyaleti sayılabilir. , ePredix, Pentagon ve ABD Personel Yönetimi Ofisi (OPM). Bu dönemde, ticari istihdam testlerinin geliştirilmesinde ve desteklenmesinde VG yöntemleri de kullanıldı (örneğin, Psychological Services Incorporated [PSI] ve Wonderlic Company, VG sonuçlarını test kılavuzlarına da dahil etti).

The post Değişen Testler – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).