Boylamsal Test-Tekrar Test Güvenilirliği
Longitudinal Test-Retest Reliability · Ayrıca şöyle bilinir: longitudinal stability reliability, repeated-measurement reliability, temporal stability across waves, longitudinal retest coefficient
Boylamsal test-tekrar test güvenilirliği, bir ölçeğin veya ölçüm aracının boylamsal bir çalışmadaki iki veya daha fazla zaman noktasında ne kadar tutarlı performans gösterdiğini ölçer. Klasik test-tekrar test paradigmasını, dalgalar arasındaki planlanmış, sıklıkla anlamsal, zaman gecikmelerini hesaba katarak genişletir; bu da onu panel, kohort veya büyüme eğrisi araştırmalarında kullanılan araçları doğrulamak için vazgeçilmez kılar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Bir panel, kohort veya müdahale çalışmasında birden fazla dalga boyunca kullanılmak üzere tasarlanmış bir ölçüm aracını doğruluyorsanız ve gözlemlenen puan değişikliklerinin ölçüm istikrarsızlığından ziyade gerçek değişikliği yansıttığını göstermeniz gerekiyorsa boylamsal test-tekrar test güvenilirliğini kullanın. Özellikle uzun aralıklar boyunca kararlı özellikleri izleyen araçlar ve mutlak puan tutarlılığının önemli olduğu klinik ölçümler için önemlidir. Uzun aralıklar söz konusu olduğunda ve gerçek değişimin beklendiği durumlarda basit bir iki değişkenli r_tt kullanmayın — bunun yerine, ICC veya gizil değişkenli otoregresif modellerle tamamlayın. Yalnızca tek bir zaman noktası mevcut olduğunda, çalışma tasarımı aynı katılımcıların yeniden ölçülmesine izin vermediğinde veya yapı doğası gereği değişken ve zamansal istikrarsızlık yapaylıktan ziyade anlamsal olarak önemli olduğunda bu yaklaşımdan kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Tek bir durumdan elde edilen iç tutarlılığa yalnızca dayanmak yerine, bir ölçüm aracının gerçek boylamsal kullanım koşulları altındaki performansını doğrudan değerlendirir.
- ICC, özellikle ham puanların (sadece sıra düzenlerinin değil) yorumlanması gereken klinik ve uygulamalı ortamlar için kritik olan durumlar arasındaki mutlak puan uyumunun bir tahminini sağlar.
- Kararlı denekler arası varyansı, denek içi duruma özgü dalgalanmadan ayırarak, tekrarlanan ölçüm tasarımlarında daha hassas güvenilirlik tahminleri sağlar.
- Birden fazla dalgaya genişletilebilir ve SEM çerçeveleri içinde modellenebilir, bu da basit Pearson korelasyonundan daha zengin güvenilirlik ayrışımı sağlar.
- Sonuçlar, boylamsal değişim puanlarının yorumlanmasını destekler veya zorlar: test-tekrar test güvenilirliği düşükse, görünen değişim yapay olabilir.
- Gerçek yapı değişikliğini ölçüm güvenirliğinden ayırmak, her zaman mümkün olmayan ek modelleme varsayımları veya tasarım özellikleri (örn. kontrol grupları, gizil durum-yapı ayrımı) gerektirir.
- Taşıma etkileri — önceki yanıtlara ilişkin hafızanın sonraki yanıtları etkilemesi — özellikle kısa aralıklarla güvenilirlik tahminlerini yapay olarak şişirebilir.
- Dalgalar boyunca örneklem kaybı yanlılığa neden olabilir: çekilen katılımcılar kalanlardan sistematik olarak farklı olabilir, bu da tam popülasyon için güvenilirlik tahminini bozar.
- Tek bir r_tt veya ICC değeri, karmaşık zamansal güvenilirlik dinamiklerini tek bir sayıya indirgeyerek, güvenilirliğin monotonik olarak azalıp azalmadığını, durağanlaşıp durağanlaşmadığını veya alt gruplara göre değişip değişmediğini gizler.
- Her dalgada aynı katılımcıların ölçülmesini gerektirir, bu da lojistik olarak zordur ve her zaman mümkün değildir.
SSS
Boylamsal test-tekrar test güvenilirliği, sıradan test-tekrar test güvenilirliğinden nasıl farklıdır?
Sıradan test-tekrar test güvenilirliği tipik olarak, esas olarak ölçüm hatasını yansıtacak şekilde tasarlanmış, gerçek yapı değişikliğini en aza indirmek için seçilen kısa bir aralık (günler ila haftalar) kullanır. Boylamsal test-tekrar test güvenilirliği, gerçek değişimin beklendiği boylamsal bir çalışmanın planlanmış dalgaları boyunca — aylar veya yıllar — gerçekleştirilir. Bu, ölçüm hatasını gerçek puan değişiminden ayırmayı gerektirir, genellikle düz bir Pearson r yerine ICC veya gizil değişkenli modeller kullanılır.
Hangi ICC değeri kabul edilebilir boylamsal güvenilirliği gösterir?
Geleneksel kıyaslamalar, klinik araçlar için ICC değerlerini 0,75–0,90 aralığını 'iyi' ve 0,90'ın üzerindeki değerleri 'mükemmel' aralığına yerleştirir. Kararlı özellikleri ölçen araştırma ölçekleri için, daha uzun aralıklar boyunca 0,70'in üzerindeki değerler genellikle kabul edilebilirdir, ancak uygun eşik, yapının beklenen zamansal kararlılığına ve çalışmanın karar risklerine bağlıdır.
Boylamsal test-tekrar test güvenilirliğini hesaplamadan önce ölçüm değişmezliğini test etmeli miyim?
Evet. Faktör yapısı, yüklemeler veya kesişimler dalgalar arasında değişirse (değişmezlik yoksa), dalga puanları arasındaki korelasyon güvenilirliği yapısal değişimle karıştırır. En azından, r_tt veya ICC'yi bir güvenilirlik tahmini olarak yorumlamadan önce metrik değişmezlik (eşit yüklemeler) kurulmalıdır.
Yalnızca iki dalga ile boylamsal test-tekrar test güvenilirliğini tahmin edebilir miyim?
Evet — iki dalgalı tasarım minimumdur. İki dalga ile r_tt ve iki yönlü karışık bir ICC hesaplayabilirsiniz. Üçüncü veya daha sonraki bir dalga eklemek, zaman içinde güvenilirlik çürümesini modellemeye ve otoregresif SEM çerçevelerini kullanarak yapı, durum ve hata bileşenlerinin daha iyi ayrılmasına olanak tanır.
Boylamsal bir çalışmadaki kayıp güvenilirlik tahminini yanlı hale getirir mi?
Getirebilir. Çekilen katılımcılar yapı üzerinde sistematik olarak farklıysa (örn. daha aşırı veya kararsız puanlara sahip olanların ayrılma olasılığı daha yüksekse), kalan örneklem popülasyondan daha güvenilir görünebilir. Tamamlayanlar ve tamamlamayanlar arasında karşılaştırma yapan hassasiyet analizleri veya tam bilgi maksimum olabilirlik tahmini kullanmak, bu yanlılığı değerlendirmeye ve azaltmaya yardımcı olur.
Kaynaklar
- Nunnally, J. C. & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric Theory (3rd ed.). McGraw-Hill. ISBN: 978-0070478497
- MacKenzie, S. B., Podsakoff, P. M. & Podsakoff, N. P. (2011). Construct measurement and validation procedures in MIS and behavioral research: Integrating new and existing techniques. MIS Quarterly, 35(2), 293–334. DOI: 10.2307/23044045 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Longitudinal Test-Retest Reliability. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/longitudinal-test-retest-reliability
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Uzunlamasına Onayıcı Faktör AnaliziPsikometri↔ karşılaştır
- Boylamsal Ölçüm Değişmezliği TestiPsikometri↔ karşılaştır
- Test-Tekrar GüvenilirliğiPsikometri↔ karşılaştır