Bir ölçümün yapı geçerliliğini, ölçmesi gereken gerçek yapı veya özellik ile gerçek puan korelasyonu olarak tanımlarız. Yapı geçerliliği durumu, yol analizi basit bir çarpımsal zayıflamaya izin veriyorsa, ölçüm hatası durumuna benzer.

Ölçüm hatası ayrı olarak ele alınırsa, o zaman kusurlu yapı geçerliliğinin etkisi, gerçek popülasyon korelasyonunu, değişkenin yapı geçerliliğine eşit bir zayıflama faktörü ile çarpmaktır. Her iki değişkende de kusurlu yapı geçerliliği varsa ve her iki vekil değişken de yol analizi gereksinimlerini karşılıyorsa, etki çift zayıflama, yani iki yapı geçerliliğinin çarpımıdır.

Zayıflatma etkisi sistematik olduğu için cebirsel olarak tersine çevrilebilir. Korelasyonu bir sabitle çarpmanın etkisini tersine çevirmek için korelasyonu aynı sabite böleriz. Bu nedenle, korelasyonu, değişkenler mükemmel yapı geçerliliği ile ölçülmüş olsaydı ne olacağına geri döndürmek için, çalışma korelasyonunu iki yapı geçerliliğinin ürününe böleriz. Mükemmel yapı geçerliliği için korelasyonu değiştirmeden 1.00’a böldüğümüze dikkat edin. Bu nedenle, mükemmel yapı geçerliliği, kusurlu yapı geçerliliğinin özel bir durumudur.

Örneğin, bağımsız değişkenin yapı geçerliliği a1 ve bağımlı değişkenin yapı geçerliliği a2 olsun. Kusurlu yapı geçerliliğinin etkisi, gerçek korelasyonu a1a2 çarpımı ile çarpmaktır.

Kusurlu yapı geçerliliğinin zayıflatıcı etkisi, diğer yapay yapıların zayıflatıcı etkisiyle birleşir. Başka bir örnek düşünün:

a1 = .90 = X’in güvenilirliğinin karekökü; rXX = .81, a2 = .90 = Y’nin güvenilirliğinin karekökü; rYY = .81, a3 = .90 = X’in yapı geçerliliği,
a4 = .90 = Y’nin yapı geçerliliği,
a5 = .80 = ortancada X’i bölmek için zayıflama faktörü, a6 = .80 = ortancada Y’yi bölmek için zayıflama faktörü.

Yıpratma Eserleri

Bölüm 2’de belirtildiği gibi, yıpranma artefaktları genellikle bağımlı değişken üzerindeki aralık değişimi olarak ele alınabilir. Bağımlı değişkende aralık varyasyonu varsa, ancak bağımsız değişkende değilse, matematiksel işlem, bağımsız değişken üzerindeki aralık varyasyonunun tedavisiyle aynıdır; biz sadece X ve Y değişkenlerinin rolünü değiştiririz.

Bildiğimiz kadarıyla, hem bağımsız hem de bağımlı değişkenlerde aralık kısıtlamasını düzelten meta-analiz yöntemi yoktur. Bununla birlikte, Bölüm 2’de belirtildiği gibi, bunu yapmak için Alexander, Carson, Alliger ve Carr (1987) tarafından geliştirilen yaklaşım yöntemleri oldukça doğrudur ve meta-analizde kullanım için uyarlanabilir. Bugüne kadar bu yapılmadı. Dolaylı menzil kısıtlama düzeltmeleri ve Alexander ve ark. (1987) yöntemleri, özellikle geçerlilik genellemesi alanında önemli olabilir. Daha doğru geçerlilik tahminlerinin önemli ölçüde daha büyük olması muhtemeldir.

Yabancı Faktörler

Tartışıldığı gibi, araştırma ortamındaki kolayca düzeltilebilir yabancı faktörler, genellikle araştırma tasarımı için nedensel modele, bağımlı değişken için bir vekil değişkenin ölçümündeki yabancı faktörlerle hemen hemen aynı biçimde girer.

Çalışma düzeyinde, yabancı faktörün parçalanmasıyla çalışma etkisi korelasyonunu düzeltmek mümkün olacaktır. Yabancı faktör orijinal analizde kontrol edilmemişse, o zaman zayıflama faktörü, ρEY’nin yabancı faktör ile bağımlı değişken arasındaki korelasyon olduğu yerdir. Çalışma etkisi korelasyonu üzerindeki etki, nüfus korelasyonunu çarpma faktörü ile azaltmaktır.

Örnekleme hatası aynı faktöre bölünür ve buna bağlı olarak artar. Aksi takdirde matematik, ölçüm hatası nedeniyle zayıflama için olanla aynıdır. Yabancı faktörlerin etkisi, diğer artefaktların etkisiyle birleşebilir. Bileşik etki, zayıflama faktörlerinin çarpılmasıdır.

Yapı geçerliliği nedir
Kapsam geçerliliği nedir
Eş zaman geçerliliği nedir
Yapı geçerliği ve kapsam geçerliliği arasındaki fark
Yapı geçerliliği Psikoloji
Ölçüt geçerliliği nedir
Görünüş geçerliliği
Yapı geçerliliği örnek

Korelasyonda Önyargı

Belirtildiği gibi, popülasyon korelasyonunun bir tahmini olarak örnek korelasyonundaki tamamen istatistiksel sapma normalde büyüklük olarak önemsizdir ve bunun düzeltilmesi nadiren değerlidir. Bu yanlılığın listelenmemesinin nedeni budur. Ancak, herhangi bir uygulamadaki sapmanın boyutunu kontrol etmek için hesaplamaları sağlıyoruz. Önyargının etkisi sistematiktir ve bir zayıflama çarpanı ile yakın bir tahminle yakalanabilir. Popülasyon korelasyonları .70’den küçükse (genellikle durum), o zaman meta-analiz için en iyi zayıflama çarpanı lineer zayıflama faktörüdür.

Bu zayıflama faktörü en çok meta-analizde faydalıdır çünkü popülasyon korelasyonu ρ’dan bağımsızdır. .70’den büyük popülasyon korelasyonlarına sahip uygulamalar için (nadir bir durum), daha doğru zayıflama faktörüdür.

Eğer önceki doğrusal olmayan zayıflatıcı kullanılıyorsa, yabancı bir değişkenden kaynaklanan sapma düzeltmesinin her zaman düzeltilen son artefakt olması gerektiğine dikkat edin. Birden fazla artefakt olması durumunda, zayıflama formülündeki “ρ”, diğer tüm artefaktlar için halihazırda zayıflatılmış popülasyon korelasyonu olacaktır.

Çoklu Eşzamanlı Artefaktlar

Çarpımsal artefakt zayıflama faktörlerinin kullanımıyla potansiyel olarak düzeltilebilir olan 11 artefaktı listeler. Diğer iki artefakt, farklı bir strateji ile düzeltilen örnekleme hatası ve yalnızca hatalı veri tanımlanıp düzeltilebilir veya atılabilirse düzeltilebilen hatalı verilerdir.

Bu bölüm, tüm çarpımsal artefaktların bileşimini ele almaktadır. Hem bağımsız hem de bağımlı değişken üzerindeki aralık varyasyonunun aynı anda dikkate alınmadığı üstü kapalı olarak anlaşılmaktadır. Böylece, analiz en fazla sekiz çarpımsal yapı içerecektir. Artefakt zayıflamasının çalışma tasarımının gerçek kusurlarından kaynaklandığına tekrar dikkat edin.

Gerçek korelasyonun zayıflaması, düzeltip düzeltmesek de gerçekleşecektir. Yapı geçerliliği bölümündeki altı yapı örneğini tekrar düşünün.

Artefakt zayıflama faktörleri

a1 = .90 = X’in güvenilirliğinin karekökü; rXX = .81, a2 = .90 = Y’nin güvenilirliğinin karekökü; rYY = .81, a3 = .90 = X’in yapı geçerliliği,
a4 = .90 = Y’nin yapı geçerliliği,
a5 = .80 = ortancada X’i bölmek için zayıflama faktörü, a6 = .80 = ortancada Y’yi bölmek için zayıflama faktörü.

Yukarıdaki örnek uç bir durumdur, ancak gerçekçi değildir. Tüm yapay değerler ampirik literatürden türetilmiştir. Bu örnek, en iyi küçük örnek çalışmalarda yalnızca sınırlı bilgi olduğunu göstermektedir. Bu bilgi büyük metodolojik eserlerle sulandırıldığında, çalışmada neredeyse hiç bilgi olmayabilir.

İdeal olarak, yaklaşık olarak mükemmel metodolojiye sahip çalışmalar, bu artefaktları önemli ölçüde ortadan kaldıracak ve dolayısıyla istatistiksel düzeltme ihtiyacını ortadan kaldıracaktır. Bununla birlikte, çoğu metodolojik eser değeri, saha araştırmasının fizibilite sınırlamaları tarafından belirlenir. Bu nedenle, araştırmacılar genellikle iyileştirme için çok az boş alana sahiptir. Bu, neredeyse her zaman istatistiksel düzeltmeye ihtiyaç olacağı ve bu nedenle, neredeyse her zaman örnekleme hatasını büyük ölçüde azaltma ihtiyacı olacağı anlamına gelir.

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

Bu bölüm, çalışma artefaktlarıyla ilgili diğer bölümlerden oldukça uzundur. Ancak bizim kararımıza göre, bu kaçınılmazdır çünkü çalışma sonuçlarının mükemmel yapı geçerliliğinden ayrılmalarla nasıl çarpıtıldığına dair bir anlayış geliştirmek esastır. Bu bölüm ve sonraki bölüm, yol analizine dayalı olarak zorunludur. Tartışmayı olabildiğince basitleştirmeye çalıştık ve çoğu okuyucunun bunu takip edebileceğine inanıyoruz.

Zorlanan okuyucular, “Verilerdeki Hesaplama ve Diğer Hatalar” başlıklı bölüme geçmek isteyebilirler. Ancak, bu tür okuyucuların daha sonra artık çok zor görünmediklerinde bu bölümlere geri döneceğini umuyoruz.

Belirli bir çalışmada kullanılan bağımsız değişken, iki tür ölçüm hatasından birine maruz kalabilir: rastgele hata veya sistematik hata. Rastgele hatanın etkisi “ölçüm hatası” başlığı altında tartışıldı. Bir ölçünün rastgele hata içermediği ölçü, o ölçünün güvenirlik katsayısı ile ölçülür. Bu bölüm sistematik hatayı “kusurlu yapı geçerliliği” etiketi altında ele alacaktır.

“Yapı geçersizliği” ifadesi dilbilgisi açısından da doğru olacaktır, ancak “geçersizlik” kelimesine mutlak anlamda tepki verecek olan çoktur. Yani bazıları “geçersizlik” kelimesine “tamamen geçersiz” anlamına geliyormuş gibi tepki verecek ve çalışmayı göz ardı edecektir. Aslında, bir çalışmadan bağımsız değişkenin, çalışmanın göz ardı edilmesini gerektirecek kadar geçersiz olması nadirdir.

Bunun yerine, kusurlu yapı geçerliliği, üç yoldan herhangi biriyle yeterince ele alınabilir:

(1) istatistiksel bir düzeltme formülü kullanarak, (2) ölçüm stratejisindeki varyasyonları potansiyel bir düzenleyici değişken olarak ele alarak veya (3) (mükemmel geçerlilikten küçük sapmalar için) kusuru göz ardı eder.

Kusur göz ardı edilirse, çalışma korelasyonu, mükemmel yapı geçerliliğinden niceliksel sapma ile orantılı bir miktarda zayıflatılır. Çalışmalar arasında yapı geçerliliği kapsamında varyasyon varsa ve göz ardı edilirse, bu varyasyon meta-analizde son adım olarak hesaplanan kalıntı varyanstaki kontrolsüz yapay varyasyona katkıda bulunur. Yani, yapı geçerliliğinde göz ardı edilen varyasyon, gerçek bir moderatör değişken ile aynı görünüme sahip olacaktır.

Yapı geçerliliği, “geçerli” veya “geçersiz” gibi niteliksel bir ayrım değil, niceliksel bir sorudur; bu bir derece meselesidir. Çoğu durumda, yapı geçerliliği, bir korelasyon katsayısı, yani amaçlanan değişken ile ölçülen değişken arasındaki korelasyon olarak nicelenebilir. Bağımsız değişken ölçüsünün yapı geçerliliğini, her iki değişken rastgele hata (ölçüm hatası) olmadan ölçüldüğünde, amaçlanan bağımsız değişken ile çalışmada kullanılan gerçek bağımsız değişken arasındaki korelasyon olarak tanımlayacağız.

Kapsam geçerliliği nedir
Açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi Nedir
Anket güvenilirliği ve geçerliliği nasıl yapılır
Faktör analizi
Güvenilirlik Analizi Nedir
Geçerlilik analizi nedir
SPSS GEÇERLİLİK analizi
Cronbach alfa iç tutarlılık katsayısı

Bu tanım, rastgele ve sistematik hatanın etkilerini ayırt etmek için kullanılır. Kullanılan asıl çalışmadaki hata, önlemin “operasyonel kalitesi” olarak adlandırılan bir korelasyon ile değerlendirilecektir. Operasyonel kalite, kısmen yapı geçerliliğinin kapsamı ve kısmen de çalışma değişkeninin güvenilirliği ile belirlenir.

Sistematik hatanın bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki korelasyon üzerindeki etkisi, yalnızca çalışma bağımsız değişkeninin yapı geçerliliğinin kapsamına değil, aynı zamanda üç değişken arasındaki nedensel ilişkilerin nitel yapısına da bağlıdır: amaçlanan veya istenen bağımsız değişken, bağımsız değişkeni ve bağımlı değişkeni inceleyin.

Bazı durumlarda sistematik hatanın etkisi basittir: Bağımsız ve bağımlı değişken arasındaki korelasyon, çalışmanın bağımsız değişkeninin yapı geçerliliği ile çarpılır. Ancak, bu basit ilişkinin tutmadığı durumlar vardır. Bu gibi durumlarda meta-analist çalışmayı kullanamayabilir.

Genel bilişsel yetenek ile eğlence etkinliklerindeki performans arasındaki ilişkiyi incelemek istediğimiz bir örneği ele alalım. Rekreasyonel aktivitelerdeki performans öğrenmeye bağlı olduğundan, yüksek bilişsel yeteneğe sahip kişilerin ortalamadan daha iyi performans göstereceklerini varsayıyoruz. Değişkenlerden birinin bowling performans ortalaması olduğu büyük bir bowling ligine ilişkin bir anket çalışması bulduk.

Çalışmanın genel bilişsel yetenek ölçüsü yoktur, ancak bir miktar eğitim ölçüsü vardır. Eğitim değişkenini bilişsel yetenek için kusurlu bir gösterge olarak kullandığımızı varsayalım. Ekonometri dilinde, eğitimi yetenek için bir “vekil değişken” olarak kullanıyoruz. Bilişsel yetenek için eğitim miktarı ne kadar iyi bir vekildir? Bir cevap, eğitim ve yetenek arasındaki korelasyon olacaktır.

Ancak, bu karara giren iki husus daha var. İlk olarak, hangi korelasyonun kullanılacağı sorusu vardır: yetenek ile gerçek eğitim arasındaki korelasyon veya yetenek ile eğitimin çalışma ölçüsü arasındaki korelasyon. Bu, yapı geçerliliği ve güvenirliği arasında ayrım yapma sorunudur.

İkincisi, vekil değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişki sorunudur. Bazı ilişki türleri için, bir vekil değişken kullanmanın etkisi kolaylıkla ölçülebilir ve yapı geçerliliği katsayısından hesaplanabilir. Diğer ilişkiler için etki çok daha karmaşık olabilir. Bu tür karmaşık durumlarda, proxy değişkeninin kullanımı sorunlu olabilir.

Sistematik ve rastgele ölçüm hatası arasındaki farkı göstermek için, çalışmanın mükemmel bir eğitim ölçüsü olmadığını varsayalım. Tam eğitim miktarının bir ölçüsünü istememize rağmen, çalışma sadece ölçüyü kaydetti.

X = 0 kişi liseyi bitirmediyse,
X = 1 kişi liseyi bitirmiş ancak üniversiteyi bitirmemişse,
X = 2 kişi üniversiteyi bitirdiyse.

O halde, çalışma değişkeninde iki tür hata vardır. Yetenek yerine eğitim kullanılarak üretilen sistematik hata var ve kusurlu bir eğitim ölçüsü kullanılarak üretilen rastgele hata var. Bu durum yol diyagramında gösterilmiştir.

Genel bilişsel yetenek, ölçmek istediğimiz bağımsız değişkendir. Böylece, yol diyagramındaki yetenek değişkeninin örtük olarak mükemmel bir şekilde ölçüldüğü varsayılır. Eğitim miktarının mükemmel bir şekilde ölçüldüğü varsayıldığında, genel bilişsel yetenekten eğitim miktarına bir ok gösterir.

Bu, yeteneğin eğitim miktarının nedensel belirleyicilerinden biri olduğu varsayımını temsil eder. Eğitim miktarındaki farklılıkların tek nedeni yetenek olsaydı, o zaman yetenek ve eğitim mükemmel bir şekilde ilişkilendirilirdi ve eğitimi yetenek için bir vekil olarak kullanmakta hiçbir sorun olmazdı. Aslında, yetenek ve eğitim arasındaki korelasyon sadece yaklaşık .50’dir ve bu nedenle iki ölçü arasında önemli bir tutarsızlık vardır.

Yetenek ve eğitim arasındaki ilişkinin boyutu, yetenekten eğitime giden yol katsayısının boyutunu belirler ve dolayısıyla, yeteneğin yerine eğitimin konulmasındaki sistematik hatanın boyutunu ölçer. Her ikisinin de mükemmel bir şekilde ölçüldüğü yetenek ve eğitim arasındaki korelasyon, bir yetenek ölçüsü olarak eğitimin yapı geçerliliğidir. Bir yetenek ölçüsü olarak eğitimin yapı geçerliliği, ilk yol katsayısıdır.

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