Incremental validity
ক্রমবর্ধমান বৈধতা হল এক ধরনের বৈধতা যা নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয় যে একটি নতুন সাইকোমেট্রিক মূল্যায়ন মূল্যায়নের একটি বিদ্যমান পদ্ধতি দ্বারা প্রদত্ত পূর্বাভাস ক্ষমতা বাড়িয়ে তুলবে কিনা। অন্য কথায়, ক্রমবর্ধমান বৈধতা উত্তর দিতে চায় যে নতুন পরীক্ষাটি এমন অনেক তথ্য যোগ করে যা সহজ, ইতিমধ্যে বিদ্যমান পদ্ধতিগুলির মাধ্যমে প্রাপ্ত করা যায় না। সংজ্ঞা এবং উদাহরণ যখন কোনও ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার উদ্দেশ্যে একটি মূল্যায়ন ব্যবহার করা হয় (সম্ভবত অন্য কোনও পরীক্ষার স্কোর বা অন্য কোনও আচরণগত পরিমাপ), তখন একটি নতুন যন্ত্রকে অবশ্যই দেখাতে হবে যে এটি আমাদের জ্ঞান বা ফলাফলের পরিবর্তনশীল ভবিষ্যদ্বাণীকে বৃদ্ধি করতে সক্ষম যা ইতিমধ্যে বিদ্যমান যন্ত্রের উপর ভিত্তি করে জানা যায়। একটি ইতিবাচক উদাহরণ হতে পারে একজন চিকিত্সক যিনি একটি সাক্ষাৎকার কৌশলের পাশাপাশি একটি নির্দিষ্ট প্রশ্নাবলী ব্যবহার করে নির্ধারণ করেন যে কোনও রোগীর মানসিক অসুস্থতা আছে কিনা এবং মানসিক অসুস্থতা নির্ধারণে আরও ভাল সাফল্য পেয়েছেন কিনা একজন চিকিত্সক যিনি একা সাক্ষাৎকার কৌশলটি ব্যবহার করেন। সুতরাং, নির্দিষ্ট প্রশ্নাবলী ক্রমবর্ধমানভাবে বৈধ বলে বিবেচিত হবে। যেহেতু সাক্ষাৎকারের সাথে প্রশ্নাবলী আরও সঠিক নির্ধারণ তৈরি করে এবং চিকিৎসকের জন্য তথ্য যোগ করে, তাই প্রশ্নাবলী ক্রমবর্ধমানভাবে বৈধ। পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলি সাধারণত একাধিক রিগ্রেশন পদ্ধতি ব্যবহার করে ক্রমবর্ধমান বৈধতা মূল্যায়ন করা হয়। অন্যান্য ভেরিয়েবল সহ একটি রিগ্রেশন মডেল প্রথমে ডেটাতে লাগানো হয় এবং তারপরে মডেলটিতে ফোকাল ভেরিয়েবল যুক্ত করা হয়। আর-বর্গ পরিসংখ্যানে একটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন (তাৎপর্য নির্ধারণের জন্য একটি এফ-টেস্ট ব্যবহার করে) একটি ইঙ্গিত হিসাবে ব্যাখ্যা করা হয় যে নতুন যুক্ত পরিবর্তনশীলটি পূর্বে রিগ্রেশন মডেলে অন্তর্ভুক্ত পরিবর্তনশীলগুলির উপর নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলের জন্য উল্লেখযোগ্য অতিরিক্ত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি প্রদান করে। মনে রাখবেন যে একাধিক রিগ্রেশন-এ আর-বর্গ পরিসংখ্যান সমস্ত এক্স ভেরিয়েবল ব্যবহার করে ওয়াই ভেরিয়েবলের জন্য হিসাব করা বৈচিত্র্যের শতাংশ প্রতিফলিত করে। সুতরাং, আর-বর্গের পরিবর্তনটি মডেলে যুক্ত পরিবর্তনশীল দ্বারা ব্যাখ্যা করা বৈচিত্র্যের শতাংশকে প্রতিফলিত করবে। আর-বর্গক্ষেত্রের পরিবর্তন কেবল কাঁচা পারস্পরিক সম্পর্কগুলি দেখার চেয়ে বেশি উপযুক্ত কারণ কাঁচা পারস্পরিক সম্পর্কগুলি নতুন প্রবর্তিত পরিমাপ এবং বিদ্যমান পরিমাপের ওভারল্যাপকে প্রতিফলিত করে না। এই পদ্ধতির একটি উদাহরণ হল কলেজ গ্রেড পয়েন্ট এভারেজ (জিপিএ)-এর পূর্বাভাস যেখানে উচ্চ বিদ্যালয়ের জিপিএ এবং ভর্তি পরীক্ষার স্কোর (যেমন, এসএটি, অ্যাক্ট) সাধারণত কলেজ জিপিএ-তে বৈচিত্র্যের একটি বড় অনুপাতের জন্য দায়ী। ভর্তি পরীক্ষার ব্যবহার বর্ধিত বৈধতা প্রমাণ দ্বারা সমর্থিত। উদাহরণস্বরূপ, প্রাক-2000 এসএটি নতুন জিপিএ-র সঙ্গে. 34-এর সম্পর্কযুক্ত এবং উচ্চ বিদ্যালয়ের জিপিএ নতুন জিপিএ-র সঙ্গে. 36-এর সম্পর্কযুক্ত। এটি মনে হতে পারে যে উভয় পরিমাপই নতুন জিপিএ-র শক্তিশালী ভবিষ্যদ্বাণীকারী, কিন্তু প্রকৃতপক্ষে উচ্চ বিদ্যালয়ের জিপিএ এবং এসএটি স্কোরগুলিও দৃঢ়ভাবে পরস্পর সম্পর্কিত, তাই আমাদের পরীক্ষা করতে হবে যে আমরা যখন উচ্চ বিদ্যালয়ের জিপিএ-র জন্য হিসাব করি তখন আমরা এসএটি থেকে কতটা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি পাই। মডেলটিতে উচ্চ বিদ্যালয়ের জিপিএ অন্তর্ভুক্ত করা হলে আর-বর্গের পরিবর্তন দ্বারা ক্রমবর্ধমান বৈধতা নির্দেশ করা হয়। এই ক্ষেত্রে, হাই স্কুল জিপিএ নতুন জিপিএ-র 13 শতাংশ এবং হাই স্কুল জিপিএ এবং এসএটি-র সংমিশ্রণ নতুন জিপিএ-র 20 শতাংশের জন্য দায়ী। অতএব, এসএটি আমাদের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তিতে 7 শতাংশ পয়েন্ট যোগ করে। যদি এটি উল্লেখযোগ্য হয় এবং একটি গুরুত্বপূর্ণ উন্নতি বলে মনে করা হয়, তাহলে আমরা বলতে পারি যে নতুন জিপিএ-র পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য শুধুমাত্র উচ্চ বিদ্যালয়ের জিপিএ ব্যবহার করার ক্ষেত্রে এসএটি-র ক্রমবর্ধমান বৈধতা রয়েছে। উচ্চ বিদ্যালয়ের জিপিএ এবং পরীক্ষার স্কোর ইতিমধ্যে জানা থাকলে কলেজের জিপিএ পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য যে কোনও নতুন ভর্তির মানদণ্ড বা পরীক্ষায় অবশ্যই অতিরিক্ত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি (ক্রমবর্ধমান বৈধতা) যুক্ত করতে হবে। আরও দেখুন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বৈধতা মানদণ্ড বৈধতা তথ্যসূত্র বৈধতা (পরিসংখ্যান)