심리학과 정신 진단학의 경험적 타당성의 개념과 가치

심리 연구 결과 객관적으로 인정 될 수있다. 경험적 타당성이 관찰 된 경우에만.

이 기준은 적절한 과학적 방법을 사용하여 결정됩니다.

정의 심리학

언더 타당성 연구 중에 사용 된 방법과 최종 결과에서 얻은 결과가 할당 된 작업에 이해된다는 것을 이해해야합니다.

경험적 증거 이 문맥에서, 실험의 결과로 간주됩니다.

개념 경험적 타당성 실험적, 조직적 심리학, 정신 진단학의 틀에서 연구를 수행 할 때 중요합니다.

정신 진단의 타당성, 신뢰성, 신뢰성의 개념

Psychodiagnostics는 심리학의 한 부분으로 사람의 심리적 특성을 평가하기위한 원칙과 도구를 개발합니다.

정신 진단 결과 전문가는 조사 대상 개인의 심리적 상태에 대해 결론을 내릴 수 있습니다. 이 연구의 세 가지 주요 단계가 있습니다 :

연구자가 설정 한 작업에 해당하는 데이터 수집;
처리, 데이터의 해석;
결정을 내린다.

심리학은 많은 방법과 기법을 사용하여 도움을줍니다. 그 사람을 특성 짓다.

종종 개인은 자신에게 어떤 본질이 있는지 이해하지 못합니다.

특성, 행동 및 기존 문제를 이해하면 도움이됩니다. 국가를 시정하고 미래를 예측하다.

개인 성격 특성을 밝혀 내십시오. 심리적 테스트. 신뢰할 수 있고 신뢰할 만하며 유효한 경우에만 진단 결과를 신뢰할 수 있습니다.

Psyodiagnostic 타당도는 그것이 측정해야하는 것을 측정하는 시험의 능력으로 이해됩니다.

즉, 결과는 표시된 정확한 범위까지 저자가 얻고 자하는 정보. 테스트의 유효성이 다른 경우 확실히 신뢰할 수 있습니다.

보통 방출한다. 세 가지 유형의 유효성 측정:

별도의 기능, 연구 대상 개체의 기능 집합;
연구 중에 사용 된 도구;
사회 학적 지표.

현재 매우 인기가있는 성격 (성격, 성향, 내면적 모순, 복합물 등)에 대한 신뢰할 수있는 정보를 얻기 위해 사람들이 통과하는 심리 테스트를 사용하십시오.

이 모든 테스트는 사람의 심리 - 생리적 매개 변수를 측정하는 것을 목표로합니다.

테스트의 유용성 그것의 타당성의 정도에 의해 결정된다. 가장 높은 비율은 80 %입니다.

테스트의 품질이 높을수록 특정 특성에 대해 더 정확한 데이터가됩니다. 낮은 레벨은 열악한 소재 품질. 이 테스트를 통과하면 사람들은 부정확 한 데이터를 받게됩니다.

전문 심리학자들이 연습에 적용 테스트 된 테스트 만 유효성의 수준까지 성공적으로 그러한 정신 진단 방법은 관리, 훈련, 진단 등에 성공적으로 사용됩니다.

중요한 개념은 유효성 검사입니다. 이 방법의 유효성을 테스트합니다. 결과를 얻기 위해 사용 된 방법은 그것이 사용 된 연구의 방향과 일치해야한다.

유효성 검사 사용 된 방법의 효율성, 효율성을 결정하는 데 도움이됩니다.

언더 신뢰성 정신 진단의 결과로 얻은 데이터는 연구중인 모든 매개 변수 값의 확정 된 한계 내에서 제 시간에 보존 된 것으로 이해됩니다.

신뢰성은 사용 된 방법을 테스트하는 중요한 기준입니다.

결과의 신뢰성에 대한 주요 확인은 안정성.

따라서 특정 그룹의 사람들에 대한 1 차 및 2 차 테스트를 수행 할 때 동일한 지표가 궁극적으로 얻어 져야합니다. 경미한 불일치가있을 수 있지만 최소 비율은 허용됩니다.

데이터 일치같은 사람들에 대한 반복적 인 조사의 결과로 얻은 결과의 지속 가능성에 대해, 무작위 요인에 대한 영향력이 분명하지 않음을 보여줍니다.

불일치 일반적으로 두 가지 이유가 있습니다 : 연구 된 질문 자체의 다양성, 환경 요인.

신뢰성 psychodiagnostics의 관점에서, 이것은 특별한 실험에 의해 확인 된 결과의 정확성에 대한 연구원의 확신이다.

진정한 지표는 결과의 정확성과 정확성을 입증하는 모든 현상에 적용될 수 있음을 이해합니다.

따라서 편차 이 표시기에서 측정 정확도 위반을 나타냅니다. 즉, 오류가 있음을 나타냅니다.

그것은 무작위 오차와 같은 진리의 색인으로부터의 약간의 편차만을 고려하지 않습니다.

같은 사람을 여러 번 시험하면 각 시도는 새로운 데이터를 줄 것이다.. 이것은 무작위 오류의 한도 내에서 발생할 수있는 지표의 변형 일 것이고 그 이상으로 갈 수도 있습니다.

이 변화는 두 가지 요인에 달려 있습니다.

무작위 부정확. 인간 요인의 영향을 받아 발생합니다. 연구원은 성격의 특성, 전문성의 수준 및 외부 요소의 영향에 따라 부정확 한 결과를 초래할 수있는 보통 사람들입니다.
체계적인 오류. 연구 절차의 위반, 부정확 한 도구의 사용, 결과 처리의 부정확성 인정, 사용 된 방법의 타당성의 결과로 발생합니다.

연구 방법론 개발 임의의 오류를 만들 가능성을 고려해야합니다. 그러한 뉘앙스가 방법론에 명시되어 있지 않다면 정확한 것으로 간주 될 수 없습니다.

측정 오류율은 많은 통계 지표를 사용하여 결정됩니다. 허용 가능한 최대 오류 크기는 5 %입니다.

경험적 연구의 타당성, 신뢰성, 신뢰성 확보

경험적 연구는 질적 방법론과 방법론의 도움을 통해서만 정확하게 수행 될 수 있습니다.

언더 방법론으로 실험 중에 사용되는 일련의 기법과 방법을 이해할 수 있습니다. 이 모든 기술은 과학적 근거가 있어야합니다. 이 경우에만 방법론은 신뢰할 수 있고 신뢰할 수있는 것으로 인식됩니다.

기술 - 표준 절차 중에 사용되는 기성 알고리즘입니다.

Psychodiagnostic 연구는 다른 과학적 과정과 마찬가지로 동일하게 진행됩니다. 표준 알고리즘.

기술의 품질은 선택의 정확성, 절차의 구현, 도구의 선택에 따라 달라집니다. 기존 규칙의 편차는 연구의 신뢰성 및 신뢰성 손실을 초래합니다.

따라서, 방법론 및 방법론의 품질 수준 실험의 유효성에 직접적인 영향을줍니다.

어느 기준에 따라 경험적 연구는 일관성이 있어야한다.:

대표성 (표본의 특성을 전체 모집단 전체의 특성과 일치 시킴);
정확도 (임의 오류의 최소 확률);
정확성 (체계적 오류의 최소 확률).

연구하는 동안 신뢰할 수있는 정보 만 사용하고 적절한 평가 기술을 적용하고 데이터를 올바르게 해석하고 올바른 이론적 결론을 내리는 것이 중요합니다.

중요 출처 신뢰도 분석이로부터 정보가 얻어진다. 일반적으로 허용되는 규칙 : 기본 데이터는 항상 보조 데이터보다 정확하며 공식 정보는 비공식 데이터보다 항상 신뢰할 수 있습니다.

따라서 주요 정보 출처와 공식 문서의 정보를 분석하여 얻은 데이터 보다 신뢰할만한 것으로 간주 됨2 차 및 비공식 출처의 데이터보다

확인 또는 다시 확인한 후에 얻은 결과에 대해서는 의심의 여지가 적습니다.

이것은 다음을 사용하여 달성 할 수 있습니다. 정보의 다른 출처다양한 데이터 수집 방법을 사용하여 동일한 샘플을 반복적으로 연구함으로써

경험적 연구의 질적 결과를 얻는 데 도움이되는 주요 기술 :

통제 및 질문을 명확히하는 설문지에 포함. 이를 통해 최종적으로받은 정보의 정확성을 높일 수 있습니다. 명확한 질문은 이중 기능을 수행하여 사람의 응답을 자세히 설명합니다. 연구원이 추가 정보를 받고 제공된 데이터의 정확성을 확인합니다. 퀴즈 질문은 데이터를 확인하는 추가 도구입니다.
이러한 질문에 대답함으로써 인터뷰 대상자가 의도적으로 정보를 제공하거나 자동으로 수행하는지 여부를 쉽게 이해할 수 있습니다.
재검사 (재검사). 설문 조사 간격은 1 ~ 몇 개월 사이입니다. 일정 기간 후에 동일한 연구를 실시하면 다른 조건에서 얻은 정보의 안정성을 결정하는 데 도움이됩니다. 상관 계수가 높으면 테스트는 신뢰할만한 것으로 간주됩니다. 재검사 신뢰도를 만족하는 것으로 간주되는 최소값은 0.76입니다. 이 기법의 단점은 조사 내용에 피험자가 중독 될 위험이 있다는 것입니다. 종종 이전 질문에 대한 답변을 기억하고 자동으로 반복합니다.
평행 형태의 시험 수행. 교환 가능한 시험 형식이 사용됩니다. 첫째, 피험자는 한 세트의 질문에 답한 다음 추가 목록에 답합니다.
재시험과 비교하여이 기법의 장점은 응답자가 개별 답변을 훈련하고 암기 할 수있는 기회가 없다는 것입니다.
1 차 및 2 차 연구 사이의 시간 간격도 단축됩니다. 병행 설문 조사의 동등성은 두 가지 테스트에서 동일한 수의 작업을 적용하고, 통일 된 질문을 적용하고, 난이도에 따라 같은 질문을 배열함으로써 성취됩니다.
설문 조사를 나눕니다. 테스트 결과는 두 부분으로 나뉩니다. 이 기법의 편리함은 연구를 한 번 수행하고 신뢰할 수있는 결과를 얻을 수있는 가능성에 있습니다. 테스트는 두 부분으로 나뉘어집니다. 하나는 짝수 질문에 대한 대답이고 다른 하나는 홀수 질문에 대한 답을 포함합니다. 이것은 시험의 부분이 의미 론적 내용에서 유사하다는 것을 고려합니다. 그런 다음 상관 계수가 계산됩니다. 두 부분으로 나누는 것이 유일한 분할 기술은 아니며 테스트의 더 많은 부분을 릴리스 할 수 있습니다. 분할 방법은 종종 테스트의 내부 일관성을 결정하는 방법 (자체 내 일관성, 사용 된 질문의 적합성)으로 불립니다.