Psychometric Meta-Analysis
Psychometric meta-analysis is the Hunter-Schmidt approach to cumulating research findings while correcting for the statistical artifacts that distort individual studies. Frank Schmidt and John Hunter developed it to solve the problem of validity generalization: across many studies the observed validity of a selection test varied widely, leading people to conclude that validity was situationally specific, when in fact most of the variation was an illusion produced by small samples, unreliable measures, and restricted ranges. Their 1977 Journal of Applied Psychology paper showed that once these artifacts are removed, the apparent variability shrinks and a stable true validity emerges that generalizes across settings. The full method, codified in their book Methods of Meta-Analysis, pools effect sizes, subtracts the variance due to sampling error, and corrects the mean and remaining variance for measurement unreliability and range restriction. It estimates not only the average true effect but how much it really varies and whether it generalizes.
উৎস রেকর্ড
পদ্ধতির উৎস রেকর্ড থেকে উদ্ধৃতিগুলি হুবহু অনুলিপি করা হয়েছে। এগুলি থেকে কোনও দাবি-স্তরের যাচাইকরণ অনুমান করা হয় না।
- Hunter, J. E., & Schmidt, F. L. (2004). Methods of Meta-Analysis: Correcting Error and Bias in Research Findings (2nd ed.). Sage Publications. · ISBN 9781412904797
- Schmidt, F. L., & Hunter, J. E. (1977). Development of a general solution to the problem of validity generalization. Journal of Applied Psychology, 62(5), 529-540. · DOI 10.1037/0021-9010.62.5.529
কিউরেটেড দাবি
প্রমাণ লেজারে দাবিগুলি সংরক্ষিত আছে, প্রতিটির নিজস্ব মূল্যায়ন সহ।
প্রমাণ লেজারে কিছু না থাকলে এই ভিউ কোনও দাবি মূল্যায়ন তৈরি করে না।
সম্পর্কিত পদ্ধতি
পদ্ধতি গ্রাফ থেকে তৈরি এবং মেশিন-প্রস্তাবিত সম্পর্ক হিসাবে দেখানো হয়েছে — কোনও প্রমাণ দাবি অনুমান করা হয় না।