O que é validade baseada nas relações com medidas externas?
A validade baseada nas relações com medidas externas é uma das cinco fontes de validade dos testes (AERA, APA, & NCME, 2014). Em síntese, ela consiste em analisar se os escores do teste se relacionam com variáveis externas ao próprio teste.
Sendo assim, concluímos que um instrumento apresenta este tipo de validade quando observamos associações dos seus escores com os escores de outros instrumentos, na direção e na magnitude teórica ou empiricamente esperadas.
Segundo os critérios da AERA, APA e NCME (2014), podemos categorizar as evidências de validade baseada nas relações com medidas externas em três tipos principais, a saber, convergente, discriminante e de critério. Além disso, a validade de critério ainda se subdivide em critério concorrente e critério preditivo.
Em seguida, veremos cada um desses casos.
Validade convergente
Para testar essa validade, utilizamos duas medidas diferentes cujos construtos avaliados são teoricamente relacionados. Em outras palavras, espera-se que os escores do instrumento analisado apresentem relações na direção e magnitude teórica e empiricamente esperadas com outras variáveis distintas, mas correlatas.
Por exemplo, sabemos que a autoestima se correlaciona positivamente com a felicidade. Ou seja, indivíduos com autoestima mais elevada também tendem a ter níveis de felicidade mais elevados. Assim, espera-se empiricamente que os escores de uma medida de autoestima apresentem correlação positiva com os escores de uma medida de felicidade.
Saiba mais: O que é correlação de Pearson?
Validade discriminante
Um instrumento apresenta validade discriminante quando os escores obtidos não se relacionam com variáveis que, segundo proposições teóricas, de fato não deveriam se correlacionar.
É fundamental escolher construtos cuja falta de associação seja bem estabelecida. Dessa forma, se obtivermos um resultado divergente, podemos ter mais clareza sobre se o problema está na teoria ou no instrumento. Por exemplo, se teoricamente não há associação entre habilidades sociais e raciocínio lógico-matemático, então a correlação entre os escores obtidos em testes dessas habilidades devem ser próximos ou iguais a zero.
Validade de critério
A validade de critério investiga o impacto dos escores obtidos com outras medidas fortemente relacionadas. Ela se subdivide em em duas categorias, a saber, validade concorrente e validade preditiva.
Validade concorrente: esse tipo de validade investiga o quanto um instrumento se associa a outro que mensura o mesmo construto. Para garantir uma avaliação precisa, é importante considerar dois fatores:
- Certificar-se de que ambos os instrumentos tenham uma perspectiva teórica semelhante. Caso contrário, a baixa associação nos escores pode refletir diferenças conceituais e não problemas de validade.
- Escolher uma medida padrão-ouro como referência. Como essas medidas geralmente possuem diversas evidências de validade, uma relação significativa e de alta magnitude entre os instrumentos fornecerá evidências robustas de que o novo instrumento avalia corretamente o construto proposto.
Validade preditiva: investiga se os escores do instrumento sob análise impactam o desempenho dos participantes em outros testes ou influenciam determinados comportamentos em um momento futuro.
Para testar essa validade, é essencial realizar estudos longitudinais, com pelo menos dois momentos distintos de coleta de dados. Dessa forma, é possível avaliar se o construto de interesse prediz o comportamento (ou outro construto) ao longo do tempo.
Por exemplo, se a atenção concentrada é uma variável preditora de acidentes de trânsito, espera-se que motoristas com baixos níveis de atenção concentrada se envolvam em mais acidentes ao longo de 24 meses, quando comparados a motoristas com altos níveis de atenção concentrada.
Como testar empiricamente a validade baseada nas relações com medidas externas?
A testagem da validade convergente através de correlações é amplamente utilizada e aceita na psicologia. No entanto, é importante destacar que essa técnica possui limitações, pois não pressupõe direcionalidade entre as variáveis.
Por isso, não pode ser usada isoladamente para definir a rede nomológica de um construto (ou seja, a rede de relações que o construto estabelece com outros; Cronbach & Meehl, 1955). Assim, recomenda-se utilizar modelos de equações estruturais (MEE), pois essa técnica permite determinar relações direcionais entre variáveis independentes e dependentes.
Por outro lado, embora as análises de correlação tenham limitações para validar construtos convergentes, ainda podemos utilizá-las para testar a validade concorrente e discriminante. Isso ocorre porque, na validade concorrente, avalia-se o mesmo construto medido por dois instrumentos distintos, enquanto, na validade discriminante, esperamos ausência de associação, tornando desnecessário avaliarmos a questão da direcionalidade.
Quais valores esperamos obter para atestar a validade baseada nas relações com medidas externas?
Em seguida, apresentamos orientações de quais faixas de valores fornecem evidências para os diferentes tipos de validade baseada nas relações com medidas externas:
- Para a validade convergente, espera-se relações moderadas entre as variáveis (e.g., 0,30 a 0,70).
- Para a validade concorrente, espera-se correlações altas entre as variáveis (> 0,70).
- Para a validade discriminante, espera-se correlações fracas ou estatisticamente não significativas (< 0,30).
Conclusão
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Referências
American Educational Research Association, American Psychological Association, & National Council on Measurement in Education. (2014). Standards for educational and psychological testing. American Educational Research Association.
Cronbach, L. J., & Meehl, P. E. (1955). Construct validity in psychological tests. Psychological Bulletin, 52(4), 281–302. https://doi.org/10.1037/h0040957
Como citar este post
Damásio, B. (2021, 9 de maio). Validade baseada nas relações com medidas externas. Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/validade-baseada-nas-relacoes-com-medidas-externas/
