קשר סיבתי ישיר דו כיווני בוא הם משפיעים אחד על השני

נשאל: האם C נגרם על ידי A? אם כן מדובר במשתנה מתווך. במידה וC לא קשור להתרחשות אחד המשתנים האחרים הוא יהיה משתנה מתנה.

לדוגמא מידת נעליים A אינטלגנצייה B וגיל (C)

רק בהתקיים כל התנאים הללו אפשר להסיק על סיבתיות

בנבדקים: א. התאמה בין כמה שיותר תכונות, ב. השמה רנדומאלית: חלוקה אקראית כך שלכל אחד סיכוי שווה (הקבוצות לא יהיו שווים אבל יש שוויון הסתברותי)

מתאמי לקבל את הערכים של הבלתי תלוי ולקשור אותם להבדלים בתלוי

מתופעל על ידי החוקר ומפויע בהכרח לפני המשתנה התלוי

מגיע כנתון לא בשליטת החוקר ואינו מופיע בהכרח לפני התלוי

הקשר בין הימצאות בקבוצת ניסוי מסויימת לבין הרמה במשתנה התלוי

הקשר בין הרמה הנמדדת בבלתי תלוי לרמה הנמדדת בתלוי

הסקה על קשר, (הערה על כך שבתגבורת של לוגיקה אפשר להסיק על סיבתיות בערבון מוגבל)

קל יותר לביצוע וקרוב יותר למציאות היום יומית (ניתן להכליל ממנו יותר בקלות)

שליטה בסדר הופעת המשתנים, מניעת הסברים חלופיים, הסקת סיבתיות

לרוב אינה ניתנת לאיתור ותיקון לכן מפחיתה מהימנות של כלי המדידה

מהימנות בין שופטים: עבור משתנים שנמדדים על ידי הערכת שופטים בלבד., מחושבת באמצעות מתאם בין הערכות השופטים השונים, נוסף מרכיב של שונות טעות שנובע מסובייקטיביות-מיקום יחסי: מה שחשוב כאן זו המגמה של השופטים כלומר יכול להיות ששופט אחד יחמיר יותר אבל בכולם ושופט אחר יקל יותר אבל ביחס לכולם...מה שמשנה זה שהם משתנים ביחד. (פתרון אפשרי לחיזוק המהימנות במצב זה אלו קריטריונים מוסכמים מראש למדידה בין השופטים

הנוסחא היא פונקציה של ממוצע המתאמים בין כל הפריטים ומספר הפריטים, נע בין 0-1. מתחת ל0.6 נחשב נמוך, מעל 0.8 נחשב גבוה

לא נכו, יכול להיות הסקת סיבתיות בעירבון מוגבל granger causality

קווטה: המקבילה הלא רנדומאלית של שכבות, דגימת פרופורציות לכל שכבה ודגימת נוחות מתוך השכבות-היתרון שזה משפר את הייצוג של מיעוטים, מדגם ממוקד: משמש במחקרי שדה למשל נפגעי צונאמי, יש להיזהר בקבלת הממצאים כאשר הדגימה איננה הסתברותית.= מוריד מהימנות

כדי להגביר את תוקף התוכן יש להקפיד על ניץוח מקיף של עולם התוכן של המשתנה

לא תמיד נשאף לתוקף נראה גבוה כי לעיתים קרובות נרצה להסתיר את המניפולציה מהנבדק על מנת למנוע ריצוי, בשילה וכ'...

מבצעים מתאם בין המבחן שלנו לבין מבחן חיצוני בעל תוקף קודם (הניתן למדידה באופון מהימן)

לנסיין יהיו תוצאות הנבדקים ממבחן חיצוני תקף עוד לפני שנבחנו במבחן שלו (החדש)

הנבדק מבצע במקביל גם את המבחן שלי וגם מבחן שבוחן את אותו קריטריון ויש לו כבר תוקף---והוא מבצע אותם באותו זמן.

הנבדק מבצע את המבחן שלי ולאחר מכן בוחנים אותו גם במחן חיצוני מוכח

כדי למדוד תוקף זה נשווה בין הציון במבחן שלנו לבין ציון מבחן חיצוני שבודק את אותו משתנה תיאורטי.---מתאם גבוה יעיד על תוקף מבנה גבוה כלומר דומה

כדי למדוד נשווה בין המבחן שברצוננו לתקף מול כלי מתוקף אחר שמודד מושגים אחרים**

פתרונות: 1. שימוש בהשמה רנדומאלית (ללא רנדומאלית לא ניתן לדעת אם השונות נובעת רק מהמניפולציה או מאראטיפקט

ג הגברת מניפולציה: הגדלת השונות בין הקבוצות=הגברת האפקט

פתרון הוא עיוורון כפול- הנסיין לא יהיה מודע בעצמו להשערת הניסוי

פתרון: עיוורון כלפי הנבדק ואנונימיות , הנבדק ימלא את התנאים לבד

בוחרים רק חלק נגיש אך לא מייצג כמו סטודנטים לפסיכולוגיה

מדגם קטן: לא מכליל את המאפיינים באוכלוסייה, המדגם לא מקרי או לא מייצג

פתרון של הפיכת משתנה האוכלוסייה ממקרי לשיטתי כלומר השוואה בין אוכלוסיות שונות

פתרון: השוואה לקבוצה שקיבלה רק טיפול ובדיקה אחרי כלומר---קבוצה אחת שעושה מדידה לפני ואחת שלא עושה מדידה לפני

ההבדל בין תוקף ממצא סטטיסטי לבין תוקף חיצוני זה: בחיצוני אפשר להכליל מעבר לאוכלוסיות, בתוקף מסקנה אפשר להכליל רק על האוכלוסייה המדוברת

האם ההבדל התקבל במקרה או קיימת באמת באוכלוסייה

אינטרקציה: קרה לכולם אבל השפיע באופן שונה על כל קבוצה

מה יגרום לניפוח אלפא: מספר המשתנים התלויים, בדיקה אחרי שהוספנו נבדקים, מספר דרכים לחישוב המדד התלוי, הסרת נבדקים חשודים

התוחלת של שונות הטעות גם שווה לאפס: ההבדל בין טעות לשונות הוא שטעות היא ההשתנות של הגורם , והשונות היא הסטייה של השתנות זו מפעם לפעם... (מהממוצע)

כמה אני יכול לנבא מהמבחן הנוכחי -- משהו אחר שיקרה בעתיד, (מבחן אינטלגנציה שינבא הצלחה בלימודים)

במצב כאשר יש קיפוח לאחד הקבוצות והקבוצה המקופחת מגלה על הקיפוח ומורידה את המדידה

גורם חיצוני לניסוי דורש השוואה בין הקבוצות מבחינת גמול

הקבוצה המקופחת מנסה יותר חזק להדביק את הקבוצה השנייה

גודל המדגם ועצמת המניפולציה יעלו גם את הרגישות וגם את העוצמה

אם נקטין את האלפא, נגדיל את הבטא ואז העוצמה שהיא 1-B תקטן

בייסיאנית עוזר לי להקטין טעות מסוג אלפא או לא לטעות טעות אלפא

תיקון: מקשה על עצמי כחוקר כדי להשאיר ספק קטן ככל הניתן

פתרון: פלסבו--יראה לי את ההשפעה שנגרמה לא כתוצאה מהמניפולציה שלי

בתוקף מבנה זה אנו מדברים על (האם המכשיר מודד את המשקל כהלכה )המדידות

ההבדל העיקרי בין שניהם הוא שבתוקף המדידה אנו בוחנים האם המכשיר בודק את המושג התיאורטי ובתוקף ממצאי הניסוי אנחנו בודקים האם ההליך המחקרי שאני מבצע מאפשר לכלי לשקף את שלנו המשתנה התיאורטי

צריך שיהיה לקוח מ2 מבחנים שונים. בעוד שבמבחן חצוי לוקחים 2 חלקים של אותו מבחן