Çok Düzeyli İçerik Geçerliliği
Multilevel Content Validity Assessment · Ayrıca şöyle bilinir: hierarchical content validity, nested-data content validity, multilevel scale content evaluation, MCV
Çok düzeyli içerik geçerliliği, klasik içerik geçerliliği çerçevesini, öğelerin, derecelendiricilerin veya yanıtlayıcıların hiyerarşik yapılar içinde — örneğin okullar içindeki öğrenciler, klinikler içindeki hastalar veya farklı kültürel veya mesleki gruplardan oluşan paneller tarafından derecelendirilen öğeler — yuvalandığı durumlar için genişletir. Ölçek içeriğinin yalnızca toplu olarak değil, hiyerarşinin her düzeyinde de ilgili ve temsil edici olmasını sağlar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Öğrencilerin sınıflara, çalışanların kuruluşlara, hastaların sağlık birimlerine veya topluluk üyelerinin kültürel gruplara yuvalandığı doğası gereği hiyerarşik bağlamlarda bir ölçek geliştirmek veya uyarlamak için çok düzeyli içerik geçerliliğini kullanın. Özellikle yapının kendisi birden fazla düzeyde işlediğinde (örneğin, bireysel refahın işyeri ikliminden etkilenmesi) veya ölçek düzeyler arası karşılaştırmalar için kullanılacaksa önemlidir. Verilerin anlamlı bir yuvalanma olmaksızın yalnızca bireysel düzeyde olduğu, uzman panellerinin farklı hiyerarşik düzeyleri temsil edecek şekilde organize edilemediği veya daha üst düzeylerdeki örneklem boyutlarının ICC tahminlerinin kararsız olacağı kadar küçük olduğu durumlarda bu yaklaşımı uygulamayın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Yuvalanmış bir veri yapısının her düzeyinde, yalnızca toplu olarak değil, ölçek içeriğinin uygun ve yorumlanabilir olmasını sağlar.
- Ölçek geliştirmenin erken aşamalarında, maliyetli veri toplama işleminden önce düzeye özgü içerik boşluklarını ortaya çıkarır.
- Nicel CVI ve ICC endeksleriyle nitel uzman yargısını birleştirerek hem istatistiksel hem de olgusal kanıt sağlar.
- İçerik değerlendirmesini sonraki çok düzeyli analitik planlarla uyumlu hale getirerek, geçerlilik sürecindeki tutarlılığı artırır.
- Hiyerarşik veri yapılarının ortaya çıktığı eğitim, örgütsel psikoloji, sağlık bilimleri gibi disiplinler arasında uygulanabilir.
- Farklı düzeyleri temsil eden birden fazla uzman panelinin işe alınmasını ve koordine edilmesini gerektirir, bu da kaynak yoğundur.
- Derecelendirici uyum kümelerinin ICC tahminleri, daha üst düzey birimlerin sayısı az olduğunda (10-15 gruptan az) kararsızdır.
- Çok düzeyli ortamlar için evrensel olarak kabul edilmiş bir CVI eşiği yoktur; uygulayıcılar panel büyüklüğüne ve bağlama göre kesme noktalarını gerekçelendirmelidir.
- Yaklaşım, içerik uygunluğunu değerlendirir ancak yanıt süreci geçerliliğini veya uzman yargısının ötesindeki yapı temsilini değerlendirmez.
SSS
Çok düzeyli içerik geçerliliği, standart içerik geçerliliğinden nasıl farklıdır?
Standart içerik geçerliliği, öğelerin tek bir hedef nüfus için yapıyı temsil edip etmediğini değerlendirmek üzere tek bir uzman paneli kullanır. Çok düzeyli içerik geçerliliği, değerlendirmeyi hiyerarşik düzeyler etrafında düzenler, öğelerin her düzeyde — bireysel, grup, organizasyon — ilgili ve yorumlanabilir olmasını sağlar ve içerik yeterliliğinin üst düzey birimler arasında değişip değişmediğini tespit etmek için ICC kullanır.
Her düzey için uzman panellerinin hangi örneklem büyüklüğü gereklidir?
Kararlı CVI tahminleri üretmek için genellikle düzey başına en az beş ila altı uzman önerilir. Beş derecelendirici ile, 0,05 anlamlılık eşiği ile bir öğeyi tutmak için kabul edilebilir minimum I-CVI 0,80'dir; altı derecelendirici ile 0,83'tür. Daha büyük paneller, istatistiksel olarak savunulabilirlik için gereken CVI eşiğini düşürür.
Çok düzeyli içerik geçerliliği her zaman çok düzeyli CFA'dan önce gelmeli midir?
Evet, ideal olarak. İçerik geçerliliği, yapısal geçerliliğin mantıksal bir ön koşuludur: öğeler ilgili düzeylerde yapıyı yeterince temsil etmiyorsa, iyi uyan bir çok düzeyli CFA modeli hala yanlış şeyi ölçüyor olabilir. Önce içerik geçerliliğini oluşturmak, psikometrik olarak uygun ancak olgusal olarak uygun olmayan öğeleri tutma riskini azaltır.
Hangi ICC değeri, içerik geçerliliğinin üst düzey birimler arasında sorunlu bir şekilde değiştiğini gösterir?
Sabit bir eşik yoktur, ancak derecelendirici-grup üyeliği için 0,10'un üzerindeki bir ICC, içerik uygunluğu derecelendirmelerinde anlamlı kümelenmeyi gösterir — bu, farklı uzman gruplarının hangi öğelerin ilgili olduğu konusunda sistematik olarak anlaşmazlığa düştüğü anlamına gelir. Bu tür bulgular, tek bir tekdüze içerik geçerliliği sonucundan ziyade düzeye yönelik öğe revizyonunu gerektirir.
Çok düzeyli içerik geçerliliği, mevcut bir ölçeğe geriye dönük olarak uygulanabilir mi?
Evet, ancak geriye dönük değerlendirme daha az verimlidir. Mevcut öğelerin çok düzeyli CVI ve ICC kullanılarak bir panel tarafından incelenmesi, hangi öğelerin istenmeyen düzey özgüllüğü taşıdığını veya üst düzey yorumlama için uygun olmadığını belirleyebilir. Bulgular, öğe revizyonuna veya düzeye özgü alt ölçek puanlamalarının geliştirilmesine rehberlik eder.
Kaynaklar
- Lynn, M. R. (1986). Determination and quantification of content validity. Nursing Research, 35(6), 382–385. DOI: 10.1097/00006199-198611000-00017 ↗
- Wilson, M. (2005). Constructing Measures: An Item Response Modeling Approach. Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805847857
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Content Validity Assessment. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/multilevel-content-validity
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Yapısal GeçerlikPsikometri↔ karşılaştır
- Kapsam GeçerliliğiPsikometri↔ karşılaştır
- Ayrışım GeçerliliğiPsikometri↔ karşılaştır
- Çok Düzeyli Doğrulayıcı Faktör Analizi (ÇD-DFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Çok Düzeyli Ölçme DeğişmezliğiPsikometri↔ karşılaştır
- Çok Düzeyli Ölçek GeliştirmePsikometri↔ karşılaştır