เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| ความตรงเชิงทฤษฎีแบบหลายระดับ (Multilevel Nomological Validity)× | ความเที่ยงตรงเชิงบรรจบ× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวัดทางจิตวิทยา | การวัดทางจิตวิทยา |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 2005 | 1959 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Chen, Bliese & Mathieu (building on Cronbach & Meehl) | Donald T. Campbell & Donald W. Fiske |
| ประเภท≠ | Validity assessment / construct validation | Validity evidence / construct validation |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Chen, G., Bliese, P. D. & Mathieu, J. E. (2005). Conceptual framework and statistical procedures for delineating and testing multilevel theories of homology. Organizational Research Methods, 8(4), 375–409. DOI ↗ | Campbell, D. T., & Fiske, D. W. (1959). Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix. Psychological Bulletin, 56(2), 81–105. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | cross-level construct validity, multilevel construct validation, MNV, nomological validity across levels | convergent construct validity, convergence validity, AVE-based convergent validity |
| ที่เกี่ยวข้อง | 4 | 4 |
| สรุป≠ | Multilevel nomological validity evaluates whether a psychological construct and its network of theoretical relationships hold consistently across multiple levels of analysis — such as individual, team, and organization. It extends classical construct validation to nested data structures, ensuring that a measure means the same thing and behaves as theory predicts at each level. | Convergent validity is the degree to which multiple indicators that are theoretically expected to measure the same construct actually correlate with one another. It is one of the two complementary forms of construct validity identified by Campbell and Fiske (1959) and is now routinely assessed via factor loadings and the Average Variance Extracted (AVE) statistic in SEM-based scale validation. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|