Multitrait-multimodální matice
Multitrait-multimethod (MTMM) matice je přístup ke zkoumání platnosti konstruktu a rozlišovací platnosti při použití na řadu různých měr více atributů nebo znaků, u nichž se předpokládá, že spolu nesouvisejí. Přístup byl vyvinut Campbellem a Fiskem(1959).
Při zkoumání platnosti konstruktu prostřednictvím MTMM matice existuje šest hlavních úvah, které jsou následující:
1. Vyhodnocení konvergentní platnosti – Zkoušky určené k měření stejné konstrukce by mezi sebou měly vysoce korelovat.
Mohlo by vás zajímat: Multivariační analýza
2. Hodnocení rozlišovací (divergentní) platnosti – Konstrukt měřený zkouškou by neměl silně korelovat s různými konstrukty.
3. Trait-method unit- Každý úkol nebo test použitý při měření konstruktu je považován za trait-method unit; v tom, že rozptyl obsažený v měření je část trait, a část metoda. Obecně výzkumníci touží po nízké metodě specifické rozptyl a vysoký trait variance.
4. Multitrait-multimethod – Pro stanovení a) diskriminační platnosti a b) relativního příspěvku daného traitu nebo metody specifické rozptylu musí být použito více než jeden trait a více než jedna metoda. Tato zásada je v souladu s myšlenkami navrženými v Plattově konceptu Strong inference (1964).
5. Skutečně odlišná metodika – Při použití více metod je třeba vzít v úvahu, jak odlišná jsou skutečná opatření. Například poskytnutí dvou opatření vlastního hlášení není skutečně odlišným opatřením; zatímco použití škály pohovorů nebo psychosomatického čtení by bylo.
6. Vlastnosti kolejí – koleje by měly být natolik odlišné, aby byly odlišné, ale natolik podobné, aby stálo za to je zkoumat v MTMM.
V tomto přístupu se používá více znaků ke zkoumání (a) podobných nebo (b) rozdílných znaků, aby se zjistila konvergentní a diskriminační platnost mezi znaky.
Podobně se v tomto přístupu používá více metod ke zkoumání diferenciálních efektů (nebo jejich absence) způsobených odchylkami specifickými pro danou metodu.
Následující příklad uvádí prototypovou matici a co znamenají korelace mezi ukazateli. Diagonální přímka je typicky vyplněna koeficientem spolehlivosti ukazatele (např. alfa koeficient). Popisy v závorkách [] udávají, co se očekává, když platnost konstrukce (např. deprese nebo úzkost) a platnost ukazatelů jsou všechny vysoké.
[nízká, menší než monotrait]
V tomto příkladu první řádek a první sloupec zobrazují hodnocený znak (tj. úzkost nebo deprese) a také metodu hodnocení tohoto znaku (tj. rozhovor nebo průzkum měřený fiktivními měřeními). Termín heterometoda označuje, že v této buňce je uváděna korelace mezi dvěma oddělenými metodami. Monometoda označuje opak v tom, že je používána stejná metoda (např. rozhovor, rozhovor). Heterotrait označuje, že buňka vykazuje dva údajně odlišné znaky. Monotrait označuje opak- že je používána stejná vlastnost.
Při hodnocení skutečné matice si člověk přeje zkoumat podíl rozptylu sdíleného mezi znaky a metodami, aby si vytvořil představu o tom, nakolik je specifický rozptyl metody vyvolán metodou měření, a také poskytnout pohled na to, nakolik je daný znak jedinečný ve srovnání s jiným znakem.
To znamená, že například na znaku by mělo záležet více než na konkrétní metodě měření. Pokud je například u osoby jedním měřením měřeno, že je silně depresivní, pak by měl jiný typ měření také indikovat, že je osoba silně depresivní. Na druhou stranu, lidé, kteří vypadají silně depresivní na Beckově deprimačním soupisu, by neměli nutně dostat vysoké skóre úzkosti na Beckově soupisu úzkosti. Vzhledem k tomu, že soupisy byly napsány stejnou osobou a jsou si podobné stylem, mohla by existovat určitá korelace, ale tato podobnost v metodě by neměla skóre příliš ovlivnit, takže korelace mezi těmito měřeními různých znaků by měly být nízké.
Analýza MTMM matrix
Zkouška se provádí redukcí trojúhelníků heteroznak-heterometoda a heteroznak-monometoda a platnosti a spolehlivosti do matice čtyř úrovní. Každá úroveň se skládá z minimální, střední a maximální hodnoty. Nulová hypotéza je, že tyto hodnoty jsou neuspořádané, což se testuje s alternativní hypotézou vzrůstajícího uspořádaného trendu. Testovací statistika se zjistí počítáním počtu inverzí (I). Kritická hodnota pro alfa = 0,05 je 10 a pro alfa = .01 je 14.