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[PonderStibbons]

Ich fürchte, wir drehen uns im Kreis. Was verstehst Du im Kontext Deiner Studie unter Validität?

Und wieso soll bei der Überprüfung ausgerechnet das Skalenniveau eine besondere Rolle spielen?


Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[snr3838]

Die Validität ist ja das, wo mir sagt, ob eine Variable das misst, was es messen soll. Sofern ich nicht falsch liege. Ich habe aber gelesen, dass da die Skalierung der Variablen eine Rolle spielt, welche Methoden man dafür verwenden kann und welche nicht, daher die Frage mit der Skalierung.

[Holgonaut]

Hi

du bist nicht zufällig TN unseres S&I Moduls?

Das offensichtlichste Hindernis zu den Versuchen irgendwas faktorenanaytisches/konsistenzbasiertes anzuwenden ist, dass die KI-Fragen nicht Messungen einer zugrundeliegenden latenten Variable sind, sondern single-indicator Maße jeweils einer Variable (nämlich ob die Firma KI-Methode X anwendet oder nicht). Wenn du die Validität abschätzen willst, könnt man mal schauen, welche Validierungskriterien im Datensatz nach dem Motto: "wenn das KI-item klarverständlich ist und das misst, was es messen soll: Mit was sollte sich dann *zwingend* ein zusammenhang ergeben?". Wenn es das nicht gibt, würd ich dies einfach Annahme voraussetzuen. Solche Projekte werden in der Regel nicht wissenschaftlich solide aufgebaut, sondern man stelle einen Fragebogenzusammen, der eben die items enthält, die man für praktisch relevant hält. Es ist ein Graus

Grüße
Holger