В статистике термин прогностическая достоверность относится к степени допустимости использования оценки по какой-либо шкале или тесту для прогнозирования значения какой-либо другой переменной в будущем.
Например, мы можем захотеть узнать, насколько хорошо некоторые вступительные экзамены в колледж могут предсказать средний балл студентов за первый семестр.
![](https://www.codecamp.ru/content/images/2021/02/predictive_validity1.png)
Чтобы определить, существует ли прогностическая достоверность, мы могли бы использовать следующий процесс:
- Администрирование вступительных экзаменов в колледж для 1000 пожилых людей.
- Через год соберите данные о среднем балле за первый семестр той же 1000 студентов.
- Рассчитайтекорреляцию между баллами на вступительном экзамене и средним баллом за первый семестр.
Если существует высокая корреляция между баллами на вступительном экзамене и средним баллом за первый семестр, вполне вероятно, что между этими двумя переменными существует прогностическая достоверность .
Другими словами, оценка, которую студент получает на этом конкретном вступительном экзамене в колледж, является прогнозом среднего балла, который он, вероятно, получит в течение первого семестра в колледже.
Например, студенты, набравшие высокие баллы на вступительных экзаменах, также, 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.
Технические примечания:
Прогностическая валидность - это тип валидности критерия, который относится к тому, насколько хорошо измерение одной переменной может предсказать реакцию другой переменной.
Одна переменная называется объясняющей переменной , а другая переменная называется переменной отклика или переменной критерия .
В нашем предыдущем примере объясняющей переменной будет вступительный экзамен, а критериальной переменной будет средний балл за первый семестр.
Примеры прогностической достоверности
Следующие примеры иллюстрируют еще несколько сценариев, в которых мы можем рассчитать прогностическую достоверность.
Пример 1: Тест перед приемом на работу
Компания может провести предварительный тест из 40 вопросов для всех нанятых ею людей, а затем через год оценить продуктивность сотрудников.
Если существует высокая степень корреляции между баллами по тесту и продуктивностью сотрудника, то мы можем сказать, что тест можно использовать для прогнозирования будущей продуктивности человека.
![Пример прогностической валидности](https://www.codecamp.ru/content/images/2021/02/predictive_validity2.png)
Пример 2: тестирование IQ и доход
Исследователи могут провести тест на IQ для 100 человек, а затем отследить годовой доход этих людей через 10 лет.
Если существует высокая степень корреляции между баллами по тесту IQ и годовым доходом людей, то исследователи могут сказать, что тест можно использовать для прогнозирования будущих доходов людей.
![](https://www.codecamp.ru/content/images/2021/02/predictive_validity3.png)
Пример 3: Физическая подготовка
Личный тренер может проводить фитнес-тест для новичков НБА, а затем записывать средние баллы за игру, набранные игроками в течение следующих пяти лет в лиге.
Если существует высокая степень корреляции между результатами фитнес-теста и средним количеством очков за игру, набранных игроками, то личный тренер может сказать, что тест можно использовать для прогнозирования будущих очков за игру игроков.
![](https://www.codecamp.ru/content/images/2021/02/predictive_validity4.png)
Что считается высокой корреляцией для прогностической достоверности?
Не существует конкретного значения, которое считается «высокой» корреляцией между двумя переменными. Однако чем выше корреляция между тестом и конструкцией, которую он призван измерять, тем выше прогностическая валидность теста.
Например, если корреляция между тестом перед приемом на работу и производительностью сотрудников через год составляет 0,86 , этот тест лучше предсказывает производительность сотрудников по сравнению с тестом, который имеет только корреляцию 0,35 .
Однако даже корреляция, которая кажется довольно низкой (например, r = 0,35), все же может быть полезна работодателю, поскольку дает ему хотя бы некоторое представление о том, насколько продуктивным будет сотрудник.
Дополнительные ресурсы
Простое объяснение валидности критерия
Что такое Критериальная переменная?
Что такое параллельная действительность?