Критерий достоверности относится к тому, насколько хорошо измерение одной переменной может предсказать реакцию другой переменной.
Одна переменная называется объясняющей переменной , а другая переменная называется переменной критерия .
Например, мы можем захотеть узнать, насколько хорошо некоторые вступительные экзамены в колледж могут предсказать средний балл студентов за первый семестр.
Вступительный экзамен будет объясняющей переменной, а критериальной переменной будет средний балл за первый семестр.
Мы хотим знать, допустимо ли использование этой конкретной объясняющей переменной в качестве способа предсказания переменной критерия.
Как измерить валидность критерия
Обычно мы измеряем достоверность критерия с помощью такого показателя, каккоэффициент корреляции Пирсона , который принимает значение от -1 до 1, где:
- -1 указывает на совершенно отрицательную линейную корреляцию между двумя переменными
- 0 указывает на отсутствие линейной корреляции между двумя переменными
- 1 указывает на совершенно положительную линейную корреляцию между двумя переменными.
Чем дальше коэффициент корреляции от нуля, тем сильнее связь между двумя переменными.
Например, если мы соберем данные о баллах вступительных экзаменов и среднем балле за первый семестр для 1000 студентов и обнаружим, что корреляция между двумя переменными составляет 0,843 , это будет означать, что две переменные сильно коррелированы.
Другими словами, студенты, набравшие высокие баллы на вступительных экзаменах, как правило, получают высокие баллы среднего балла в течение первого семестра. И наоборот, студенты, получившие низкие баллы на вступительных экзаменах, как правило, получают низкий средний балл в течение первого семестра.
Типы критерия достоверности
Существует два основных типа валидности критериев:
1. Прогностическая достоверность
Первый тип валидности критерия известен как прогностическая валидность, которая определяет, может ли измерение одной переменной точно предсказать измерение некоторой переменной в будущем.
Предыдущий пример измерения балла студента на вступительных экзаменах в колледж и его среднего балла за первый семестр является примером измерения прогностической достоверности, поскольку мы измеряем две переменные в разные моменты времени.
Другими словами, мы пытаемся определить, могут ли баллы на вступительных экзаменах предсказать средний балл за первый семестр.
2. Параллельная действительность
Второй тип валидности критерия известен как параллельная валидность, при котором измеряются две переменные одновременно (т. е. в одно и то же время), чтобы увидеть, существенно ли связана одна переменная с другой.
Примером этого может быть, если компания проводит какой-либо тест, чтобы увидеть, коррелируют ли результаты теста с производительностью сотрудников.
Преимущество этого подхода заключается в том, что нам не нужно ждать определенного момента в будущем, чтобы провести измерение интересующей нас переменной критерия.