Trafność różnicowa

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii

Trafność różnicowa lub dywergencyjna – w metodologii, stopień w jakim wskaźniki badawcze lub psychometryczne, mierzące w założeniu różne konstrukty teoretyczne, są w praktyce faktycznie niezależne.

Pojęcie wprowadzili, obok trafności zbieżnej, Donald T. Campbell i Donald Fiske w 1959 r., omawiając aspekty i metody oceny trafności pytań i skal psychometrycznych[1]. Wskazali oni, że trafny wskaźnik powinien:

  • być zbieżny z innymi miarami tego samego konstruktu (trafność zbieżna), oraz
  • silnie odróżniać się od miar innych konstruktów (trafność różnicowa).

Tego rodzaju trafność można oceniać w oparciu o testy korelacji, lub specjalnie do tego zaprojektowane narzędzia statystyczne, takie jak AVE-SE[2], HTMT[3] lub podejścia mieszane[4]. W przypadku prostego testu korelacji, stosuje się poprawkę na rzetelność miar obu konstruktów, zgodnie ze wzorem:

Nie przyjęto jednej konwencji progowej wartości, która wskazywałaby na wysoką trafność różnicową – często spotykaną propozycją jest wartość <0,85[5].

Przykładowo, Brackett i Mayer przeprowadzili badanie trafności różnicowej (oraz zbieżnej i przyrostowej) kilku testów mierzących inteligencję emocjonalną, w zestawieniu m.in. z testem osobowości modelu „wielkiej piątki”. Sprawdzenie tego było ważne, ponieważ cechy osobowości mają silne teoretyczne powiązania z emocjami, co uzasadnia podejrzenie, że oba konstrukty mogą się w praktyce pokrywać. Koncepcja inteligencji emocjonalnej była kilkakrotnie krytykowana jako redundantna wobec cech osobowości[6][7]. Test MSCEIT oparty na koncepcji IE Mayera, Saloveya i Caruso okazał się w tej analizie, według autorów, trafny różnicowo, to znaczy najmniej skorelowany z miarami cech osobowości[8].

Przypisy[edytuj | edytuj kod]

  1. Donald T. Campbell, Donald W. Fiske, Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix., „Psychological Bulletin”, 56 (2), 1959, s. 81–105, DOI10.1037/h0046016, ISSN 1939-1455 [dostęp 2017-02-09] (ang.).
  2. Claes Fornell, David F. Larcker: Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error. In: Journal of Marketing Research. 18, Februar 1981, S. 39-50.
  3. Henseler, J., Ringle, C.M., Sarstedt, M., 2014. A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science 43 (1), 115–135.
  4. Voorhees, C.M., Brady, M.K., Calantone, R., Ramirez, E., 2015. Discriminant validity testing in marketing: an analysis, causes for concern, and proposed remedies. Journal of the Academy of Marketing Science 1–16.
  5. Jörg Henseler, Christian M. Ringle, Marko Sarstedt, A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling, „Journal of the Academy of Marketing Science”, 43 (1), 2014, s. 115–135, DOI10.1007/s11747-014-0403-8, ISSN 0092-0703 [dostęp 2017-02-09] (ang.).
  6. Robert R. McCrae, Emotional intelligence from the perspective of the five-factor model of personality., „APA PsycNET”, 2000 [dostęp 2017-02-09] (ang.).
  7. Melanie J Schulte, Malcolm James Ree, Thomas R Carretta, Emotional intelligence: not much more than g and personality, „Personality and Individual Differences”, 37 (5), 2004, s. 1059–1068, DOI10.1016/j.paid.2003.11.014 [dostęp 2017-02-09].
  8. Marc A. Brackett, John D. Mayer, Convergent, Discriminant, and Incremental Validity of Competing Measures of Emotional Intelligence, „Personality and Social Psychology Bulletin”, 29 (9), 2016, s. 1147–1158, DOI10.1177/0146167203254596 [dostęp 2017-02-09] (ang.).