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2＞同時検証とは何か?
同時検証は基準妥当性の一種です。 ある種のテストを作成する場合、それが有効であること、つまり、測定することになっているものを測定していることを確認したいと思います。 基準妥当性は、それを行う1つの方法です。 同時測定妥当性は、新しいテストが既存のテストと比較してどの程度優れているかを測定します。 また、同時に 2 つのグループをテストしたり、2 つの異なるグループの人々に同じテストを受けるよう依頼したりすることを指す場合もあります。
利点。
- データを検証する速い方法です。
- 個人の属性（うつ、IQ、強みと弱みなど）を検証するには非常に適した方法と言えます。
デメリット:
- 仕事の成果や大学で成功する能力など、将来の成果や可能性を予測するには、予測妥当性よりも効果が低い。
- 仕事をしたい人と仕事を持っている人のように、異なるグループをテストする場合、グループ間で反応が異なる可能性がある。
同時実行可能性の例
例 1: うつ病レベルの新しいテストを作成する場合、高い妥当性を持つ以前のうつ病テスト (42 項目のうつ病レベルの調査など) とそのパフォーマンスを比較することができます。 同時進行とは「同じ時間に」という意味なので、ほぼ同じ間隔で両方のテストを実施します。ある日にあなたのテストでうつ病レベルをテストし、次の日に確立されたテストでうつ病レベルをテストすることができます。 統計的に有意な結果が得られれば、並行妥当性が達成されたことになります。 テストが離れている（つまり、同時に実施されていない）場合は、基準妥当性ではなく、予測妥当性のカテゴリに入ります。
例2：同時検証は、2つの異なるグループ間でも発生します。 たとえば、看護学生のグループが、自分の知識を評価するために2つの期末試験を受けるとします。 1つは実技試験で、2つ目はペーパーテストです。 実技試験で高得点を取った学生がペーパーテストでも高得点を取った場合、同時性妥当性が発生します。 一方、実技試験で高得点を得た学生がペーパーテストで低得点を得た場合（またはその逆の場合）、同時検証の問題があります。
Stephanie Glen. 「同時実行可能性の定義と例」 StatisticsHowTo.comより。 このサイトでは、統計学の基本的な知識を紹介します。 https://www.statisticshowto.com/concurrent-validity/
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