Incremental validity
ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಿಂಧುತ್ವವು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಸಿಂಧುತ್ವವಾಗಿದ್ದು, ಹೊಸ ಸೈಕೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿಧಾನದಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾದ ಊಹಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಹೊಸ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸರಳವಾದ, ಈಗಾಗಲೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಉತ್ತರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಿಂಧುತ್ವವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಒಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಬಳಸಿದಾಗ (ಬಹುಶಃ ಮತ್ತೊಂದು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕ ಅಥವಾ ಇತರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಅಳತೆ), ಹೊಸ ಸಾಧನವು ನಮ್ಮ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶದ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿರುವುದನ್ನು ಮೀರಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಬೇಕು. ಸಂದರ್ಶನ ತಂತ್ರವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸುವ ವೈದ್ಯರಿಗಿಂತ ರೋಗಿಯು ಮಾನಸಿಕ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆಯೇ ಮತ್ತು ಮಾನಸಿಕ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಂದರ್ಶನ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ವೈದ್ಯರು ಒಂದು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿರಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ಮಾನ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಸಂದರ್ಶನದ ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಯು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನೀಡಿತು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿತು, ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಯು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಾ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನೇಕ ಹಿಂಜರಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇತರ ಅಸ್ಥಿರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಿಂಜರಿತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೊದಲು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅಳವಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಫೋಕಲ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಮಾದರಿಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆರ್-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಅಂಕಿಅಂಶದಲ್ಲಿನ ಗಮನಾರ್ಹ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು (ಮಹತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಎಫ್-ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು) ಹೊಸದಾಗಿ ಸೇರಿಸಲಾದ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಹಿಂದೆ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾದ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಸೂಚನೆಯಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಹು ಹಿಂಜರಿತದಲ್ಲಿನ ಆರ್-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಅಂಕಿ ಅಂಶವು ಎಲ್ಲಾ ಎಕ್ಸ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವೈ ವೇರಿಯೇಬಲ್ನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಹೀಗಾಗಿ, ಆರ್-ಸ್ಕ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯು ಮಾದರಿಗೆ ಸೇರಿಸಲಾದ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ವಿವರಿಸಿದ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಆರ್-ಸ್ಕ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯು ಕೇವಲ ಕಚ್ಚಾ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಕಚ್ಚಾ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು ಹೊಸದಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ ಅಳತೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕ್ರಮಗಳ ಅತಿಕ್ರಮಣವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ವಿಧಾನವು ಕಾಲೇಜು ಗ್ರೇಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಸರಾಸರಿ (ಜಿಪಿಎ) ಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರೌಢಶಾಲಾ ಜಿಪಿಎ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅಂಕಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎಸ್ಎಟಿ, ಎಸಿಟಿ) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾಲೇಜು ಜಿಪಿಎಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ಪ್ರವೇಶ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಿಂಧುತ್ವದ ಪುರಾವೆಗಳು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 2000ಕ್ಕೆ ಮುಂಚಿನ ಎಸ್. ಎ. ಟಿ. ಯು ಹೊಸ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಜಿ. ಪಿ. ಎ. ಯೊಂದಿಗೆ. 34 ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಪ್ರೌಢಶಾಲೆಯ ಜಿ. ಪಿ. ಎ. ಯು ಹೊಸ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಜಿ. ಪಿ. ಎ. ಯೊಂದಿಗೆ. 36 ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಎರಡೂ ಕ್ರಮಗಳು ಹೊಸ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಜಿಪಿಎಯ ಬಲವಾದ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪ್ರೌಢಶಾಲಾ ಜಿಪಿಎ ಮತ್ತು ಎಸ್ಎಟಿ ಅಂಕಗಳು ಸಹ ಬಲವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಪ್ರೌಢಶಾಲಾ ಜಿಪಿಎಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದಾಗ ಎಸ್ಎಟಿಯಿಂದ ನಾವು ಎಷ್ಟು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಪ್ರೌಢಶಾಲಾ ಜಿಪಿಎಯನ್ನು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಿದಾಗ ಆರ್-ಸ್ಕ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಪ್ರೌಢಶಾಲಾ ಜಿ. ಪಿ. ಎ. ಯು ಹೊಸ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಜಿ. ಪಿ. ಎ. ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಶೇಕಡ 13ರಷ್ಟು ಮತ್ತು ಪ್ರೌಢಶಾಲಾ ಜಿ. ಪಿ. ಎ. ಮತ್ತು ಎಸ್. ಎ. ಟಿ. ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಹೊಸ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಜಿ. ಪಿ. ಎ. ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಶೇಕಡ 20ರಷ್ಟು ಪಾಲನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಎಸ್ಎಟಿ ನಮ್ಮ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಗೆ 7 ಪ್ರತಿಶತ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಸುಧಾರಣೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ಹೊಸ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಜಿಪಿಎಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಹೈಸ್ಕೂಲ್ ಜಿಪಿಎಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಎಸ್ಎಟಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಳಬಹುದು. ಪ್ರೌಢಶಾಲಾ ಜಿಪಿಎ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿರುವಾಗ ಕಾಲೇಜು ಜಿಪಿಎಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಹೊಸ ಪ್ರವೇಶ ಮಾನದಂಡ ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು (ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಿಂಧುತ್ವ) ಸೇರಿಸಬೇಕು. ಮುನ್ಸೂಚಕ ಸಿಂಧುತ್ವ ಮಾನದಂಡ ಸಿಂಧುತ್ವ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ (ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು)