Presentasjon lastes. Vennligst vent

Presentasjon lastes. Vennligst vent

Tre hovedtyper mål på variabler  Fysiologiske mål  EEG, PET-scan, puls, øyebevegelser m.m  Faktisk atferd  Frekvens (antall): Antall trykk på knapp,

Liknende presentasjoner


Presentasjon om: "Tre hovedtyper mål på variabler  Fysiologiske mål  EEG, PET-scan, puls, øyebevegelser m.m  Faktisk atferd  Frekvens (antall): Antall trykk på knapp,"— Utskrift av presentasjonen:

1 Tre hovedtyper mål på variabler  Fysiologiske mål  EEG, PET-scan, puls, øyebevegelser m.m  Faktisk atferd  Frekvens (antall): Antall trykk på knapp, hjelper andre/hjelper ikke o.l  Latenstid: reaksjonstid, persepsjonstid o.l.  Selv-rapportering  Den som testes oppgir selv.  Spørreskjema, intelligens- og personlighetstester, holdninger, atferd (selvrapportert) m.m.

2 Måling av variabler  Psykologiske variabler er ofte (abstrakte) begreper som ikke kan observeres direkte  Angst, aggresjon, intelligens, depresjon, holdninger m.m.  For å måle disse begrepene, må de “oversettes” til observerbare forhold

3 Eksempel: Operasjonalisering av angst Angst Er anspent og urolig Er lettskremt Bekymrer seg for fremtiden Bekymrer seg for ting som kan gå galt Kan i dette tilfellet måles gjennom observasjon/intervju eller selvrapportering (man vurderer seg selv)

4 Krav til måleinstrumenter  De må være reliable (pålitelige)  De må være valide (at de måler det de er tiltenkt å måle)  Hvis ikke disse er oppfylt i rimelig grad, er studiet meningsløst

5 Ulike former for reliabilitet til et måleinstrument  Reliabilitet til et måleinstument  Inter-rater reliabilitet (reliabilitet til bedømmelser gjort av observatører)

6 Reliabilitet = pålitelighet i måling Observert skåre = sann skåre + målefeil Eks. en person tar samme evnetest mange ganger: 1. gang 2. gang 3. gang = sann skåre Avvik fra 110 er målefeil sann skåre

7 Ulike metoder å estimerer reliabiliteten til et måleinstrument på Test-retest  Finner korrelasjonen mellom to målinger av samme test på forskjellig tidspunkt.  Ulemper: endring over tid, kan huske svar fra 1.gangs måling Alternativ form  Lager to versjoner av samme test. Lik mht innhold, men har ikke identiske spørsmål.  Finner korrelasjonen mellom de to versjonene  Ulempe: endring over tid, ikke gitt at de to versjonene er like Split-half  En test splittes i to like deler.  Administrer testen en gang, finn korrelasjonen mellom de delene  Ulempe: ikke sikkert at de to halvdelene er like Indre konsistens  Tar utgangspunkt i korrelasjoner mellom spørsmål/items i testen  Hvis de måler samme egenskap, skal spørsmålene være korrelerte med hverandre  Høy inter-item korrelasjon = god reliabilitet  Beregnes med Cronbach’s alpha koeffisient

8 Bedømmer-reliabilitet (interrater reliability)  Benyttes hvis andre observere en person eller tolker testresultatet  Eksempel: skåring av aggressiv atferd/ikke aggressiv atferd, Rorschach ”blekk-klatt test”, Thematic app. Test tat.ppt”, tat.ppt Flere muligheter:  Prosent enighet mellom observatører  Cohen’s kappa (kap. 7, ) K=(P o - P c )/(1- P c )  Beregne korrelasjonen mellom flere observatørers skåre av de samme subjektene (best når gradvise skåringer er benyttet)

9 Validitetens mange ansikter  Validitet av slutninger fra resultater: intern og ekstern validitet (gjennomgått forrige forelesning)  Validitet av målinger (måleinstrument)

10 Målingsvaliditet – måler vi det vi ønsker å måle? Målingsvaliditet Kriterie validitet Innhold (content) Begreps (construct) Samtidig (concurrent) Prediktiv (predictive) ”Face” validity

11 Face- og innholdsvaliditet Face validity - Vurderes av de som man skal gjennomføre målingen på - Ser testen ut til å måle det den skal? (forutsetter at man har gitt forsøkpersonene informasjon om dette) - Ikke så viktig form for validitet - Mest viktig for å unngå at de som deltar i undersøkelsen skal få en negativ innstiling Innholdsvaliditet - Vurderes teoretisk av forskere 1. Lag en beskrivelse av det som testen skal måle 2. Går det klart frem hvilket område hvert item/spørsmål måler? 3. Er utvalget av items/spørsmål representative for den egenskap vi ønsker å måle? Dess mer nøyaktig beskrivelse av det man ønsker å måle, dess større tiltro til validiteten - men ingen garanti

12 Kriterievaliditet 4. Prediktiv validitet (predictive) - idealet. Sammenheng mellom skåre på test og skåre på andre mål tatt på et senere tidspunkt Eksempel: Har de med redusert oppmerksomhet større sjanse for å bli involvert i ulykke på et senere tidspunkt? 3. Samtidig validitet (concurrent) - det praktiske Sammenheng mellom testskåre og andre kriterier som er tilstede på samme tid. Eksempel: Har de med redusert oppmerksomhet større problemer med å ferdes i trafikken enn andre?

13 Begrepsvaliditet (construct)  Det begrep vi ønsker å måle er som regel ikke direkte observerbart  Ser om måleinstrumentet ”oppfører” seg som forventet i forhold til andre mål - dette baseres på teori  Vurderes statistisk og teoretisk opp i mot mål vi forventer at måleinstrumentet skal korrelere med og mål testen ikke skal korrelere med Eksempel: Aggresjon (skolebarn) Lyver, holder tilbake informasjon Dominerer i lek Positiv korrelasjon Ingen korrelasjon

14 Sammenhengen mellom reliablitet og validitet  Reliabilitet er en forutsetning for måleinstrumentets validitet  En test kan være reliabel, uten å være valid  Men en test kan ikke mangle reliabilitet og være valid samtidig  Måleinstrumentets validitet er en forutsetning for slutningsvaliditet (intern og ekstern validitet)

15 Målenivå på variabler  Nominal (nome betyr navn)  Tallverdi kun en ”merkelapp” uten å si noe om mengde av egenskap. F eks kjønn (Kvinne = 1, mann =2). Får behandling = 1, får ikke behandling = 2  Ordinal:  Rangering av egenskap, men ikke samme avstand mellom tallverdier  Aldri (1)– sjelden (2)– av og til (3) – ofte (4)  Grunnskole (1), Høyskole (2), Bachelor (3), Master (4), Doktor (5)  Intervall  fast avstand mellom tallverdier, men ikke absolutt nullpunkt  IQ  Rationivå/forholdstall – har et absolutt nullpunkt  Reaksjonstid, alder, antall ganger man utfører en atferd Mest egnet for videre statistiske analyser

16 Andre forhold ved måleinstrumenter  Sensitivitet i skåringer.  Viktig å skåre på en måte som gjør det mulig å differensiere best mulig. F eks Unngå ”ja” og ”nei” spørsmål  ”Tak” og ”gulv” effekter.  Vil helst unngå disse. Hvis alle som tar testen skårer likt, er det liten hensikt å benytte test. Problematisk for statistiske analyser  Tilpasning av måleinstrumentet til de som skal ta testen  Sjekk at språk og svarkategorier er lett å forstå, at instrukser ikke misforstås og lignende  Slike problem kan lett avdekkes gjennom å prøve ut måleinstrumentet på et lite utvalg først (pilot-studie)  Økologisk validitet – tilsvarer vårt mål det folk gjør i det faktiske liv?

17 Reaktivitet i psykologiske målinger Deltagerne påvirkes av å bli observert, påvirker reliabilitet og/eller validitet  Innstilling til forsøkspersoner  Holdning til å bli undersøkt  Faking good/bad  Experimentor bias (den som leder undersøkelsen/samler inn data påvirker resultatene  Noen tiltak mot reaktivitet:  Single-blind design  Double-blind design  Kontrollspørsmål


Laste ned ppt "Tre hovedtyper mål på variabler  Fysiologiske mål  EEG, PET-scan, puls, øyebevegelser m.m  Faktisk atferd  Frekvens (antall): Antall trykk på knapp,"

Liknende presentasjoner


Annonser fra Google