1 / 16

VELJAVNOST

VELJAVNOST. “Kako dobro test meri lastnost, ki naj bi jo meril?” “Kaj meri naš test?”. KRITERIJSKA VELJAVNOST. “Kako dobro lahko s testom napovedujemo nek praktični kriterij?”. Koeficient veljavnosti: korelacija med prediktorjem (testom) in kriterijem.

mills
Download Presentation

VELJAVNOST

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. VELJAVNOST “Kako dobro test meri lastnost, ki naj bi jo meril?” “Kaj meri naš test?”

  2. KRITERIJSKA VELJAVNOST “Kako dobro lahko s testom napovedujemo nek praktični kriterij?”

  3. Koeficient veljavnosti: korelacija med prediktorjem (testom) in kriterijem. Ker obstaja več možnih kriterijev, ne obstaja en sam koeficient veljavnosti.

  4. LINEARNA REGRESIJA Regresijska premica:

  5. Regresijski nagib: Presešišče z ordinato (regresijska konstanta):

  6. Napaka napovedi (rezidual): odstopanje napovedane od dejanske vrednosti. Standardna deviacija rezidualov = standardna napaka napovedi (sY.X).

  7. Pojasnjena in nepojasnjena varianca:

  8. Koeficient determinacije:

  9. Koeficientkorelacije:

  10. Koeficient alienacije: Indeks učinkovitosti napovedi (odstotek zmanjšanja s.n.n.):

  11. Predpostavke regresijske analize: • intervalnost meritev, • neodvisnost opazovanj, • normalna porazdelitev rezidualov, • linearna povezanost, • homoscedastičnost.

  12. Statistično zaključevanje o r: r je nepristranska ocena r. Test hipoteze, da je r = 0: d.f. = N - 2

  13. Problem testiranja več hipotez hkrati: Bonferronijeva neenačba:

  14. Popravek za nepopolno zanesljivost (korekcija za atenuacijo): rXX, rYY: dejanska zanesljivost; rXX’, rYY’: hipotetična zanesljivost.

  15. Popravek za omejenost obsega (za primer, ko je bila selekcija opravljena glede na X1)

  16. Pozor pri popravkih: • popravljene korelacije so le približki hipotetičnih korelacij; • ne uporabljaj obeh popravkov hkrati; • pri testiranju statistične pomembnosti vedno uporabi nekorigirane vrednosti; • potrebne natančne ocene populacijske variabilnosti oz. zanesljivosti.

More Related