心理学および精神診断学における経験的妥当性の概念と価値

心理学研究の結果 客観的に認識できる 経験的妥当性が観察される場合に限ります。

この基準は適切な科学的方法を用いて決定されます。

心理学における定義

下 妥当性 研究中に使用された方法および割り当てられたタスクに対する最終結果において得られた結果が理解されていることが理解される。

経験的証拠 この文脈では、実験の結果と見なされます。

コンセプト 経験的妥当性 実験的、組織心理学、心理診断の枠組みの中で研究を行うときに重要です。

有効性、信頼性、精神診断における信頼性の概念

心理診断は、人の心理的特徴を評価するための原則とツールを開発する心理学の一分野です。

精神診断の結果として 専門家は調査対象の個人の心理状態について結論を下すことができます。 研究には3つの主要な段階があります。

研究者によって設定されたタスクに対応するデータの収集。
データの処理、解釈
決定を下す。

心理学は助けるために多くの方法とテクニックを使います 人を特徴付ける.

多くの場合、個人自身はどのような資質が彼に固有であるかを理解していません。

性格特性、行動、および既存の問題を理解することは役立ちます 状態を修正して未来を予測する.

個々の人格特性の助けを明らかにする 心理テスト そのような診断の結果を信頼することはそれが信頼でき、信頼できそして有効である場合にのみ可能です。

心理診断的妥当性は、測定するべきものを測定するテストの能力として理解されています。

つまり、結果は 表示されている範囲で 作者が入手したい情報。テストが異なる有効性であれば、それは確かに信頼できます。

通常放出する 3種類の妥当性測定:

別の機能、調査中のオブジェクトの一連の機能。
研究中に使用されたツール。
社会学的インデックス。

現在 とても人気がある 人格に関する信頼できる情報（性格特性、傾向、内的矛盾、複合体など）を得るために、人々が合格する心理テストを使用します。

これらのテストはすべて、人の心理生理学的パラメータを測定することを目的としています。

テストの有用性 その妥当性の程度によって決まります。最高率は80％です。

テストの品質が高ければ高いほど、データは特定の特性に対してより正確になります。低レベルはそれを示します 質の悪い材料。このテストに合格すると、人々は不正確なデータを受け取ることになります。

プロの心理学者が彼らの実践に応募する テスト済みのテストのみ 有効性のレベルまで正常に。そのような心理診断方法は、管理、訓練、診断などにおいて首尾よく使用されている。

重要な概念は検証です。これはメソッドの妥当性レベルのテストです。結果を得るために使用される方法は、それが使用される研究の方向に対応するべきです。

検証使用した方法の有効性、効率性を判断するのに役立ちます。

下 信頼性 精神診断の結果として得られたデータは、研究中のすべてのパラメータの値の確立された限度内の時間内の保存であると理解されています。

信頼性は、使用される方法をテストするための重要な基準です。

結果の信頼性の主な確認は彼らのものです。 安定性.

したがって、特定のグループの人々の一次および二次テストを実施するとき、同じ指標が最終的に得られるべきです。多少の矛盾があるかもしれませんが、それらの最小パーセンテージは許可されています。

データ一致同じ人々を繰り返し調査した結果として得られた、結果の持続可能性、ランダムな要因のそれらへの明白な影響の欠如を証明します。

ミスマッチ 通常2つの理由で認められています：調査された問題自体の可変性、環境要因。

信頼性 精神診断学の観点からは、これは得られた結果の正確さに対する研究者の自信であり、特別な実験によって確認された。

真の指標は、結果の正確さと正確さを示すあらゆる現象に適用できることが理解されます。

従って逸脱このインジケータからは、測定精度に違反していることがわかります。言い換えれば、エラーの存在です。

それは、真実の指標からのわずかな逸脱だけを考慮に入れていません。これは、ランダムエラーと同じです。

同じ人を数回テストすると、 各試みは新しいデータを与えるでしょう。これはインディケータの変動であり、それはランダムエラーの範囲内であるかもしれず、それを超えるかもしれません。

この変動は2つの要因によって異なります。

ランダムな不正確さ。人的要因の影響下で発生します。研究者は、その性格の特性、プロ意識のレベル、および外部要因の影響によっては不正確さを招く可能性がある一般人です。
系統的エラー 研究手順の違反、誤ったツールの使用、結果の処理における不正確さの許容、および使用された方法の妥当性の低さの結果として発生する。

開発された研究方法論 ランダムエラーを起こす確率を考慮に入れる必要があります。 そのような微妙な違いが方法論に定義されていない場合、それは正確であるとは見なされません。

測定誤り率は、いくつかの統計的指標を用いて決定される。許容最大エラーサイズは5％です。

実証研究の有効性、信頼性、信頼性を確保する

実証的研究は、定性的方法論および方法論の助けを借りてのみ正しく行うことができます。

下 方法論によって 実験中に使用される技術と方法のセットは理解されています。これらすべてのテクニックには科学的根拠が必要です。この場合に限り、方法論は信頼性があり信頼性があると認識されます。

テクニック - これは標準手順で使用される既製のアルゴリズムです。

他の科学的プロセスと同様に、精神診断研究も同様に行われます。 標準アルゴリズム

技術の質は、選択の正しさ、手順の実行、ツールの選択に直接左右されます。既存の規則からの逸脱は、信頼性の喪失および研究の信頼性につながる。

したがって、 方法論の品質レベルと方法論 実験の妥当性に直接影響します。

主な基準は 実証研究は一貫していなければならない:

代表性 （集団全体としての集団の特性とサンプルの特性との適合）。
精度（ランダムエラーの最小確率）
正しさ （システマティックエラーの最小確率）。

研究中は、信頼できる情報のみを使用し、適切な評価手法を適用し、データを正しく解釈し、正しい理論的結論を出すことが重要です。

重要な ソース信頼性分析そこから情報が得られます。一般に認められている規則：一次データは二次データよりも常に正確で、公式情報は非公式データよりも常に信頼性が高いです。

したがって、主な情報源と公式文書からの情報を分析することによって得られるデータ より信頼できると考えられる二次的および非公式の情報源からのデータより。

チェックまたは再チェックした後に得られる結果についても、それほど疑いがありません。

これは次のようにして実現できます。 さまざまな情報源さまざまなデータ収集方法を使用して、同じサンプルを繰り返し調査することによって。

実証研究の質の高い結果を達成するのに役立つ主なテクニック：

統制のチェックリストへの組み込みと質問の明確化。これにより、最終的に受信される情報の正確性を高めることができます。明確にする質問は、研究者が追加情報を受け取り、提供されたデータの正確さをチェックするという2つの機能を実行することによって人の反応を詳述します。テストの質問はデータを検証するのに役立ちます。
これらの質問に答えることで、面接を受けている人が意図的に情報を提供するのか、それとも自動的にそれを行うのかを理解するのは簡単です。
再テスト（再テスト）。調査の許容間隔は1〜数ヶ月です。一定期間にわたって同じ研究を行うことは、異なる条件下で被験者から得られた情報の安定性を判断するのに役立ちます。相関係数が高い場合、テストは信頼できると見なされます。再テストの信頼性を認識するのに十分と考えられる最小値は0.76です。この手法の不利な点は、調査の内容に被験者が依存する危険性があることです。多くの場合、彼らは以前の質問に対する答えを覚えており、自動的にそれらを繰り返します。
並列形式のテストの実行 交換可能なテストフォームが使用されています。最初に、被験者は一組の質問に答え、次に追加のリストに答えます。
再テストと比較したこの手法の利点は、回答者が個々の回答を訓練したり暗記したりする機会がないことです。
一次試験と二次試験の間の時間間隔も短くなります。並列調査の同等性は、両方のテストで同じ数のタスクを適用し、統一された質問を適用し、そして難易度に従って質問の同じ配置を適用することによって達成されます。
分割アンケート テスト結果は2つの部分に分けられます。このテクニックの便利さは一度研究をして信頼できる結果を得る可能性にあります。テストは2つの部分に分けられます。1つは偶数の質問に対する答えを含み、もう1つは奇数の質問に対する答えを含みます。これは、テストの各部分が意味内容で似ていることを考慮に入れています。その後、相関係数が計算されます。 2つの部分に分割することが唯一の分割手法ではありません、それはテストのより多くの部分を解放することが可能です。分割方法は、テストの内部的な一貫性（それ自体の一貫性、使用される質問の妥当性）を判断するための方法と呼ばれることがよくあります。