Validitas Kriteria

00:22:29
https://www.youtube.com/watch?v=OZOv73l1oKY

Résumé

TLDRLa video esploras la temon de kriterivalideco en psikologiaj mezuriloj, klarigante la gravecon de valideco en taksado de atributoj en psikologio. Oni emfazas la neprecon de bona valideco en psikologiaj skvamoj por akurate mezuri la celitan atributon. Kriterivalideco estas unu el la tri ĉefaj tipoj de valideco, kune kun enhava kaj konstrukta valideco. Ĝi inkluzivas metodojn kiel prediktan kaj konkueran validecon, kiuj uzas statistikajn korelaciojn por taksi la efikecon de nova mezurilo kompare al establita kriterio. La video ankaŭ diskutas la gravecon de relevanco kaj fidindeco en la elektado de taŭga kriterio, ĉar malbonaj elektadoj povas subtaksi la realan validecon de mezurilo. Dum predikta valideco postulas tempon por kompari kun estontaj rezultoj, konkura valideco povas esti taksata tuj samtempe kun alia fidinda mezurilo. Ĉi tiuj konceptoj disponigas strukturan aliron por plibonigi la akuratecon de psikologiaj testoj.

A retenir

  • 🔍 Grava estas certigi ke psikologiaj mezuriloj havas fortan validecon.
  • 📊 Kriterivalideco postulas statistikajn analizojn por konfirmi mezuran precizecon.
  • ⚖️ Grava estas diferencigi inter la tipoj de valideco: enhava, konstrukta kaj kriterialida.
  • ⏱️ Predikta valideco povas postuli pli da tempo por ellabori ol konkura valideco.
  • 🎯 Relevanteco de la kriterio estas ŝlosila por ĝustaj validaj rezultoj.
  • 🛠️ Fidindeco de la kriterio estas kritika por eviti subtakson de valideco.
  • 💡 Konkura valideco ebligas rapidan taksadon de mezurilo kontraŭ jam fidinda ilo.
  • 🧠 Elekto de taŭga kriterio povas esti malfacila sed necesa por precizaj rezultoj.
  • 📈 Alta korelacia koeficiento indikas pli altan validon de mezurilo.
  • 🔗 Konstruado de psikologia validad sistemo helpas pliigi testan precizecon.

Chronologie

  • 00:00:00 - 00:05:00

    La prelego diskutas pri la graveco de kriteriovalideco en psikologiaj mezuriloj, klarigante ke por mezurilo esti efika, ĝi devas havi taŭgan validecon. Kriteriovalideco estas parto de empiria valideco, kiu bezonas statistikajn kalkulojn por establi validecokoeficienton. Ĉi tiu tipo de valideco komparas psikologiajn skalojn al konataj kriteriaj mezuriloj. Konstatas la neceson de mezuriloj esti ambaŭ relevantaj kaj fidindaj, kiuj kunfluas kun la atributoj kiuj estas mezuritaj. Validaj skvamoj devas reflekti precizecon kaj konsistencon de la mezurilo uzata kiel kriterio.

  • 00:05:00 - 00:10:00

    La parolanto klarigas, ke aliaj validaj mezuraj skaloj aŭ docentaj taksoj ofte utiliĝas kiel kriterio por mezuri nova skalo. En tiu kazo, ekzistas komparo inter la nova mezureka skalo kaj etabliĝintaj, fidindaj normoj. Skizis la uzon de statistikaj mezuroj kiel ekzemple Pearson-korelacio por akiri la validecokoeficienton dilemante inter la nova predikta skalo kaj fidindaj fontoj. La emfazo estas sur la graveco de korelaciado kun fidinda kriteria mezurilo por aserti la validecon de nova psikologia skalo.

  • 00:10:00 - 00:15:00

    Diskutas la du subkategoriojn de kriteriovalideco: predikta valideco kaj konkura valideco. Predikta valideco testas la kapablon de skalo antaŭdiri estontajn kondutojn, dum konkura valideco mezuras validecon uzante samtempajn validajn testojn kiel kriterio. Predikta valideco postulas tempan interspacon inter la antaŭa taksado per la psikolgia skalo kaj la posta mezuro de la konduto, dum konkura valideco povas esti determinita tuj post la donado de nova skalo, per komparo kun ekzistantaj fidindaj skaloj. La aliroj ambaŭ postulas statistikajn korelaciojn por verifiki la validecon.

  • 00:15:00 - 00:22:29

    Konkura valideco komparas novan taksoskalo al jam ekzistanta, fidinda skalo, konfirmante per statistika analizo ke la nova mezurilo havas akcepteblan gradon de valideco. Citaĵoj kiel la Paul-testo por laborpersisto kaj la Wechsler Skalo por inteligenteco estas uzataj, kie la nova skalo povas esti tuj taksita kontraŭ tiaj normoj. Emfazita estas ankaŭ la graveco de certigi la fidindecon de sia kriteria referenco, ĉar mankoj en fidindeco povas konduki al malsubtaksado de la valida kapablo de nova skalo. La teksto finas kun la bezono por kontinueco en empiria valideco-testado dum evoluigado de novaj psikologiaj mezuriloj.

Afficher plus

Carte mentale

Vidéo Q&R

  • Kio estas kriterivalideco?

    Ĝi estas tipo de valideco kiu postulas statistikajn komparojn inter nova skala mezurilo kaj jam validaj kriterio. Ĝi certigas, ke la nova mezurilo povas akurate taksi la celatan atributon.

  • Kiel oni taksas la kriterivalidecon?

    Kriterivalideco estas taksata per korelacia analizo, ofte uzante produkto-momentokorelacion, por kompari la rezultojn de nova mezurilo kun establita kriterio.

  • Kio estas la avantaĝo de kriterivalideco kompare al enhava valideco?

    Kriterivalideco estas pli objektiva ĉar ĝi baziĝas sur statistikaj rezultoj, kontraste al enhava valideco kiu povas esti pli subjektiva.

  • Kio estas predikta valideco?

    Ĝi estas tipo de kriterivalideco kiu taksas kiom bone skala mezurilo povas antaŭdiri estontan agadon aŭ konduton bazita sur antaŭaj rezultoj.

  • Kio estas konkura valideco?

    Ĝi estas alia formo de kriterivalideco kie nova skalo estas komparata kun alia fortike valida kaj fidinda mezurilo en sama tempo por determini ĝian validecon.

  • Kio estas gravaj faktoroj en kriterialida valideco?

    Relevanteco kaj fidindecon de la uzita kriterio estas esencaj por certigi korektajn validajn rezultojn.

  • Kiel la streĉo de la kriterio influas la rezulton?

    Se la kriterio ne estas sufiĉe fidinda, ĝi povas rezultigi subtakson de la reala valideco de la predikta mezurilo.

  • Ĉu estas facila trovi taŭgan kriterion por testado?

    Ne, ofte estas defio trovi fidindan kaj relevantecon kriterion kiu akurate reflektas la saman atributon kiel la nova mezurilo.

  • Kiom da tempo necesas por taksi prediktan validecon?

    Predikta valideco povas postuli pli da tempo ĉar ĝi baziĝas sur komparo de rezultoj inter komenca testo kaj estontaj plenumoj.

  • Ĉu konkura valideco postulas tempon?

    Ne, konkura valideco povas esti taksata pli rapide ĉar ambaŭ mezuriloj estas aplikitaj kaj komparataj samtempe.

Voir plus de résumés vidéo

Accédez instantanément à des résumés vidéo gratuits sur YouTube grâce à l'IA !
Sous-titres
id
Défilement automatique:
  • 00:00:00
    Halo assalamualaikum warahmatullahi
  • 00:00:09
    wabarakatuh alhamdulillahirobbilalamin
  • 00:00:13
    kita hari ini sudah memasuki pada materi
  • 00:00:17
    tentang validitas kriteria sebelumnya
  • 00:00:20
    kita sudah bahas mengenai validitas isi
  • 00:00:23
    konten validity kemudian validitas
  • 00:00:28
    konstrak dan yang terakhir ini adalah
  • 00:00:31
    validitas kriteria nah Apa itu validitas
  • 00:00:35
    kriteria sebelum itu akan saya ingatkan
  • 00:00:40
    bahwa Sebuah alat ukur Allah atau skala
  • 00:00:43
    Psikologi itu harus memiliki validitas
  • 00:00:46
    yang cukup bagus ya yang cukup bagus nah
  • 00:00:51
    salah satu untuk mencari sebuah
  • 00:00:53
    validitas atau keakuratan Sebuah alat
  • 00:00:56
    ukur di dalam mengukur fungsi ukurnya
  • 00:00:59
    atau
  • 00:01:00
    Hai ketepatan Sebuah alat ukur di dalam
  • 00:01:02
    mengukur atribut yang hendak diukur Nya
  • 00:01:05
    maka kita bisa menggunakan Salah satu
  • 00:01:08
    bentuk validitas ini salah satunya
  • 00:01:11
    adalah validitas kriteria nah Apa itu
  • 00:01:15
    prioritas kriteria kualitas kriteria
  • 00:01:19
    merupakan bagian daripada jelasin piring
  • 00:01:21
    Kenapa ini menjadi bagian dari fasilitas
  • 00:01:24
    empirik ya karena membutuhkan
  • 00:01:27
    perhitungan statistika dari hasil uji
  • 00:01:30
    coba segala sehingga menghasilkan
  • 00:01:31
    koefisien validitas kriteria artinya
  • 00:01:34
    sebagaimana yang sudah kita lakukan atau
  • 00:01:38
    saya Jelaskan mengenai Vargas kontrak
  • 00:01:40
    maka kontrak itu diketahui dengan konsep
  • 00:01:44
    statistika atau perhitungan statistika
  • 00:01:46
    setelah segala anda jadi Kemudian Anda
  • 00:01:50
    tryout kan gitu ya maka Kemudian yang
  • 00:01:54
    kedua adalah mengukur validitas
  • 00:01:56
    menggunakan pelit MP3 nya yg
  • 00:02:00
    nah salah satu validitas empirik yang
  • 00:02:01
    bisa dilakukan adalah kriteria atau
  • 00:02:04
    validitas kriteria begitu ya sehingga
  • 00:02:07
    nanti akan dimunculkan Berapa skor
  • 00:02:10
    koefisiennya koefisien validitas nya itu
  • 00:02:13
    akan muncul dan ini sangat bagus
  • 00:02:16
    dilakukan Kenapa karena Vagetoz empirik
  • 00:02:20
    itu memang benar-benar objektif tidak
  • 00:02:22
    sebagaimana validitas isi atau content
  • 00:02:25
    validity yang cenderung subjektif begitu
  • 00:02:27
    namun ada caranya diunduh menjadikan
  • 00:02:30
    lebih objektif nantinya gitu ya sudah
  • 00:02:33
    dijelaskan sebelumnya nah validitas
  • 00:02:36
    kriteria itu sendiri adalah jenis
  • 00:02:38
    validitas yang dihasilkan dengan cara
  • 00:02:40
    ini perhatikan membandingkan skala
  • 00:02:43
    psikologi dikenal kriterianya artinya
  • 00:02:45
    apa disini Berarti ada dua nih ada dua
  • 00:02:48
    jenis skala yang pertama adalah skala 10
  • 00:02:51
    yang baru yang baru anda buat yang kedua
  • 00:02:53
    adalah kriterianya kriterianya Nanti
  • 00:02:56
    akan saya Jelaskan mengenai kriteria ini
  • 00:02:58
    ya oke
  • 00:03:00
    kriteria tersebut harus relevan dan
  • 00:03:02
    reliable dengan atribut 10 yang ada di
  • 00:03:04
    ukur nah Apa itu relevan relevan itu
  • 00:03:07
    berarti angka kriteria merupakan
  • 00:03:09
    indikasi dari konsep mengenai atribut
  • 00:03:12
    yang sama dengan yang diukur oleh skala
  • 00:03:15
    artinya apa bahwa relevan ini berkenaan
  • 00:03:19
    dengan ketika kawan-kawan itu mengukur
  • 00:03:22
    atau membuat sebuah alat ukur Katakanlah
  • 00:03:24
    alat ukur intelegensi maka kriterianya
  • 00:03:27
    itu juga harus berkenaan dengan atribut
  • 00:03:30
    intelegensi ndak boleh kriterianya itu
  • 00:03:33
    adalah atribut kepribadian Ketika anda
  • 00:03:35
    pingin mengetahui alat ukur intelegensi
  • 00:03:38
    Ketika anda pingin mengetahui validitas
  • 00:03:41
    Sebuah alat ukur kepribadian maka
  • 00:03:44
    kriterianya adalah yang berkenaan dengan
  • 00:03:47
    konsep-konsep kepribadian juga atau alat
  • 00:03:49
    ukur yang digunakan untuk melihat
  • 00:03:51
    kepribadian seseorang begitu ya jadi
  • 00:03:56
    yang syarat pertama ini harus terpenuhi
  • 00:03:59
    nggak
  • 00:04:00
    tidak harus relevan relevan itu sama
  • 00:04:02
    antara alat ukur yang anda buat dengan
  • 00:04:05
    kriteria itu mengukur atribut yang sama
  • 00:04:08
    gitu ya Nah yang kedua adalah reliabel
  • 00:04:12
    reliable itu apa pengukuran ke kira ini
  • 00:04:15
    memiliki kecermatan dan konsisten yang
  • 00:04:16
    tinggi artinya apa kriteria itu harus
  • 00:04:19
    reliable jadi alat ukur yang digunakan
  • 00:04:21
    sebagai kriteria itu harus reliable dulu
  • 00:04:25
    harus diketahui reliabilitas dahulu
  • 00:04:28
    tidak boleh Sebuah alat ukur itu
  • 00:04:30
    terlihat ketika dijadikan sebuah
  • 00:04:32
    kriteria itu ternyata tidak reliabel
  • 00:04:35
    atau belum diketahui reliabilitasnya
  • 00:04:37
    Kenapa Karena akan menyebabkan under
  • 00:04:40
    estimasi atau estimasi di bawah yang
  • 00:04:44
    seharusnya harusnya foldernya tinggi
  • 00:04:47
    maka dia akan cenderung rendah
  • 00:04:48
    Katakanlah gitu kalau seandainya
  • 00:04:50
    reliabilitasnya itu tidak terpenuhi dari
  • 00:04:53
    ke Tiara tersebut nah nah kriteria ini
  • 00:04:58
    dapat diambil dari
  • 00:05:00
    pertama mungkin alat ukur lain ya Ia
  • 00:05:03
    maupun posterior itik yang sama misal
  • 00:05:05
    nih untuk mendapatkan validitas Skala
  • 00:05:08
    inteligensi anak-anak yang baru gitu ya
  • 00:05:10
    inteligensi anak-anak yang baru yang
  • 00:05:12
    baru anda buat maka akan dibandingkan
  • 00:05:14
    dengan skala yang maupun intelegensia
  • 00:05:16
    sudah valet seperti websi Ya ini
  • 00:05:19
    sekarang intelejensi yang digunakan
  • 00:05:21
    untuk mengetahui intelegensi seseorang
  • 00:05:23
    namun dia ini adalah Allah yang bagus
  • 00:05:25
    dan sudah reliabel sehingga ini tidak
  • 00:05:28
    papa dijadikan sebagai kriteria untuk
  • 00:05:30
    kriteria apa untuk kreteria Skala
  • 00:05:33
    inteligensi yang baru anda buat Begitu
  • 00:05:35
    atau menggunakan rating dari guru atau
  • 00:05:38
    peneliti misal skala agresivitas siswa
  • 00:05:41
    dibandingkan dengan rating dari guru
  • 00:05:43
    terhadap agresivitas siswa sebagaimana
  • 00:05:46
    sebagai kriterianya Artinya bahwa ketika
  • 00:05:50
    anda membuat segala agresivitas begitu
  • 00:05:53
    ya buat agresivitas maka hasil scale
  • 00:05:56
    agresivitas iku itu skor agresivitas it
  • 00:06:00
    Hai dibandingkan dengan rating atau
  • 00:06:02
    penilaian dari guru mengenai agresivitas
  • 00:06:05
    siswa itu artinya apa sama segala
  • 00:06:09
    agresivitas dibandingkan dengan fretting
  • 00:06:11
    agresivitas skala intelejensi
  • 00:06:14
    dibandingkan dengan tes intelejensi juga
  • 00:06:18
    nah ini adalah sama semuanya kemudian
  • 00:06:20
    yang ketiga misal dokumentasi itu ya
  • 00:06:23
    Misalnya adalah Mongol intelegensi
  • 00:06:26
    dengan menggunakan hasil tes belajar
  • 00:06:28
    sebagai kau secara kognitif artinya apa
  • 00:06:30
    untuk mengukur intelegensi Atau segala
  • 00:06:32
    intelejensi yang anda buat maka bisa
  • 00:06:34
    dibandingkan dengan apa dikorelasikan
  • 00:06:36
    dengan ah hasil belajar kognitif atau
  • 00:06:40
    Katakanlah dibandingkan dengan IPK
  • 00:06:42
    dibandingkan dengan uang dibandingkan
  • 00:06:45
    dengan UAS itu tidak apa-apa asalkan
  • 00:06:48
    harus relevan dan reliable ini kunci
  • 00:06:51
    dari sebuah kriteria gedung Ok bisa
  • 00:06:54
    difahami key akan saya lanjutkan nah ke
  • 00:07:00
    mendapatkan koefisien validitas kriteria
  • 00:07:02
    maka akan dilakukan komputasi
  • 00:07:04
    korelasional jadi untuk mendapatkan
  • 00:07:07
    sebuah koefisien validitas kriteria
  • 00:07:09
    kira-kira secara kriteria Apakah
  • 00:07:12
    validitas alat ukur yang anda positif
  • 00:07:14
    bagus atau tidak tinggi atau tidak maka
  • 00:07:17
    akan dilakukan komputasi korelasional
  • 00:07:19
    Product Moment person beda ya Bisa anda
  • 00:07:22
    melakukan ini korelasional itu secara
  • 00:07:24
    manual yang sudah saya ajarkan
  • 00:07:26
    sebelumnya atau Anda menggunakan
  • 00:07:28
    komputer Rais menggunakan SPSS juga bisa
  • 00:07:30
    menggunakan ksbtu juga bisa dan
  • 00:07:32
    seterusnya sebenarnya ini sangat mudah
  • 00:07:34
    ya sangat mudah di dalam mencari
  • 00:07:37
    korelasional antara validitas antara
  • 00:07:41
    Skala yang baru anda buat atau disebut
  • 00:07:45
    dengan prediktor ya tipe kaitkan atau
  • 00:07:49
    dikorelasikan dengan segala psikologi
  • 00:07:52
    yang sudah baku ya atau dokumentasi lain
  • 00:07:57
    yang terpercaya begitu
  • 00:08:00
    disebut dengan filter iyanya nah nih
  • 00:08:02
    teriakan estimasi files hasil akhirnya
  • 00:08:04
    disebut dengan prediktor artinya apa
  • 00:08:06
    jadi tes yang baru itu disebut dengan
  • 00:08:09
    prediktor gitu ya Nah ini contohnya
  • 00:08:13
    ilustrasinya Ini adalah skala yang baru
  • 00:08:15
    yang disebut dengan prediktor kemudian
  • 00:08:17
    antaranya adalah kriterianya Kemudian
  • 00:08:19
    untuk mencari folder sendto itu
  • 00:08:21
    bagaimana caranya melakukan korelasi
  • 00:08:23
    produk momen antara scorepredictor masuk
  • 00:08:26
    ke yang sudah dihasilkan dari putar roti
  • 00:08:28
    dengan skor betteria nya ketika
  • 00:08:31
    korelasinya bagus mendekati angka 1 maka
  • 00:08:34
    ini lebih valid dibandingkan dengan yang
  • 00:08:38
    mendekati angka nol begitu berapa Pak
  • 00:08:41
    pasnya akan saya jelaskan setelah ini ya
  • 00:08:43
    apabila hasil koefisien korelasi antara
  • 00:08:47
    Oke antara skor skala prediktor dengan
  • 00:08:51
    skor kriya tinggi Maka setelah tersebut
  • 00:08:54
    dapat dianggap valid artinya apa
  • 00:08:56
    korelasi antara skor skala prediktor ya
  • 00:09:00
    Syahrini dengan kriterianya ini tinggi
  • 00:09:02
    mendekati angka 1 maka skala tersebut
  • 00:09:04
    dianggap valid secara fiksi sel
  • 00:09:07
    produktif begitu Namun apabila hasil
  • 00:09:09
    koefisien korelasi antara skor prediktor
  • 00:09:12
    dengan skor Premier rendah maka segala
  • 00:09:15
    tersebut tidak dianggap valid secara
  • 00:09:17
    kriteria begitu jadi ketika korelasi
  • 00:09:20
    antara bertutur dengan tutorial
  • 00:09:22
    menunjukkan hasil yang tinggi ya
  • 00:09:24
    kerasnya mendekati angka 1 maka bisa
  • 00:09:27
    kita katakan reliable namun jika
  • 00:09:30
    mendekati angka nol maka eh sorry
  • 00:09:32
    mendekati angka 1 maka valid jika
  • 00:09:34
    mendekat yang nol maka tidak valid
  • 00:09:36
    begitu ya Oke bisa dipahami ya oke
  • 00:09:40
    baiklah akan saya lanjut pada
  • 00:09:42
    macam-macam Fals cover yaitu apa saja
  • 00:09:45
    begitu ya
  • 00:09:47
    Hai nah eh berkenaan dengan jelas sekali
  • 00:09:51
    dari sekretariat itu terpecah menjadi
  • 00:09:53
    dua ya jadi oleh keledai terbagi menjadi
  • 00:09:57
    dua yang pertama adalah validitas
  • 00:09:59
    prediktif dan yang kedua adalah
  • 00:10:01
    validitas configured ya concurrent India
  • 00:10:04
    Ada apa Palace prediktif dan validitas
  • 00:10:07
    konkuren apa itu file dan seperti tve
  • 00:10:09
    dan apa itu validitas konkuren simak
  • 00:10:11
    baik-baik penjelasan berikut ini Oke
  • 00:10:14
    validitas prediktif validitas prediktif
  • 00:10:17
    adalah jenis fasilitas yang berkaitan
  • 00:10:20
    dengan seberapa besar suatu alat ukur
  • 00:10:22
    atau skala psikologi memiliki fungsi
  • 00:10:25
    memprediksi perilaku individu di masa
  • 00:10:27
    mendatang sehingga tujuan Velvet sedikit
  • 00:10:31
    ini adalah untuk menghitung akurasi
  • 00:10:33
    segala psikologi yang digunakan untuk
  • 00:10:34
    memprediksi performasi Dimasnya akan
  • 00:10:36
    datang Jadi yang dimaksud dengan folder
  • 00:10:39
    seperti aktif ituadalah validitas ya
  • 00:10:41
    yang digunakan yang diadu yang diacu
  • 00:10:46
    untuk
  • 00:10:47
    Hi hat seberapa besar hasil korelasi
  • 00:10:54
    antara skor Skala yang diberikan
  • 00:10:57
    sebelumnya dengan performansi yang akan
  • 00:11:01
    datang begitu Nah nanti akan saya
  • 00:11:03
    berikan bisa tersenyum biar lebih mudah
  • 00:11:04
    dipahami begitu ya Oke Sehingga dalam
  • 00:11:07
    perhitungannya membutuhkan tenggang
  • 00:11:09
    waktu antara pemberian skala psikologi
  • 00:11:11
    awal kreditornya dengan munculnya
  • 00:11:14
    performasi yang diharapkan kriterianya
  • 00:11:17
    jadi performansi yang akan datang in
  • 00:11:20
    Ubuntu merupakan kriteria sedangkan
  • 00:11:23
    skala 10q awal itu adalah prediktor nya
  • 00:11:26
    ya valid spesifik dapat dilihat dasi
  • 00:11:29
    dari hasil korelasi antara skor skala
  • 00:11:31
    psikologi dengan performanya akan diukur
  • 00:11:34
    jadi nanti dibandingkan nih antara skor
  • 00:11:37
    skala psikologi nya dengan
  • 00:11:39
    performancenya akan diukur begitu
  • 00:11:41
    semakin tinggi koefisien korelasi
  • 00:11:44
    mendekati angka saat plus satu antara
  • 00:11:47
    for skala dengan skor performansi maka
  • 00:11:51
    semakin tinggi pula fault dengan
  • 00:11:53
    didapatkan ya artinya skala psikologi
  • 00:11:57
    tersebut dapat digunakan secara akurat
  • 00:11:58
    untuk memprediksi performance yang
  • 00:12:00
    diharapkan apabila hasil korelasi antara
  • 00:12:04
    Factor skala psikologi dengan kriteria
  • 00:12:09
    performansi yang akan datang itu
  • 00:12:11
    menunjukkan angka mendekati angka satu
  • 00:12:13
    begitu maka ini disebut memiliki
  • 00:12:17
    validitas prediktif yang bagus begitu
  • 00:12:20
    artinya Apa artinya bahwa skala tersebut
  • 00:12:23
    mampu nih mampu memprediksi itu yang
  • 00:12:27
    memprediksi performansi akan datang
  • 00:12:29
    begitu cara perhitungan validitas
  • 00:12:31
    prediktif ini dapat dilakukan secara
  • 00:12:33
    manual atau menggunakan SWT dengan cara
  • 00:12:35
    apa dengan mengkorelasikan atau
  • 00:12:37
    menggunakan korelasi Product Moment
  • 00:12:39
    person dsb situ ada itu oke Ini
  • 00:12:43
    ilustrasinya kawan-kawan harus
  • 00:12:44
    bener-bener ini
  • 00:12:47
    Hai ini contohnya Ini skor di awal
  • 00:12:50
    Katakanlah anda ingin mengetahui soal
  • 00:12:53
    tes potensial akademik sesuai dengan TPA
  • 00:12:55
    yang sudah anda buat apakah mampu
  • 00:12:57
    memprediksi bersedia akademik mahasiswa
  • 00:12:59
    jadi ya Ini ini yang anda buat skor TPA
  • 00:13:02
    tes potensial akademik anda buat gitu ya
  • 00:13:04
    kemudian Apakah tipe ini mampu
  • 00:13:07
    memprediksi prestasi akademik mahasiswa
  • 00:13:10
    itu TPA sebagai prediktor ingat ini
  • 00:13:13
    adalah sebagai prediktor nya ya yang
  • 00:13:16
    akan diukur apakah memiliki validitas
  • 00:13:18
    yang bagus atau tidak nah ini diberikan
  • 00:13:21
    pada awal masa masuk kuliah ini
  • 00:13:23
    diberikan pada awal masuk kuliah ketika
  • 00:13:25
    mereka sebelum masuk kuliah karena dites
  • 00:13:27
    dulu menggunakan TP itu diliburkan dulu
  • 00:13:29
    ya dan prestasi akademik mahasiswa
  • 00:13:32
    diukur menggunakan IPK indeks prestasi
  • 00:13:35
    akademik sebagai kriteria ya lihat apa
  • 00:13:39
    namanya dan ini Dilihat setelah satu
  • 00:13:41
    semester pemberian tepea jadi ini
  • 00:13:43
    diberikan sebelum mereka masuk atau
  • 00:13:45
    ketika pas semester 1
  • 00:13:47
    Hai Kemudian ipk-nya dilihat setelah apa
  • 00:13:50
    proses pembelajaran mengajar selama satu
  • 00:13:52
    semester jadi ada tenggang uang Tuh
  • 00:13:54
    Disini Kenapa Apakah benar TPA itu
  • 00:13:58
    memprediksi prestasi akademik mahasiswa
  • 00:14:00
    atau tidak ya ketiga ininya 90 maka
  • 00:14:04
    kira-kira ipk-nya berapa itu bisa
  • 00:14:07
    dikira-kira dengan cara apa ketika
  • 00:14:09
    memang skala anda itu mampu Mengapa nama
  • 00:14:13
    memiliki validitas prediktif yang bagus
  • 00:14:15
    tetapi kalau seandainya segala anda
  • 00:14:17
    tidak memiliki kualitas berpikir yang
  • 00:14:18
    bagus ya maka yang terjadi adalah tidak
  • 00:14:21
    akan mungkin TPA tes potensial akademik
  • 00:14:23
    itu mampu memprediksi indeks prestasi
  • 00:14:26
    akademik yang itu merupakan bagian dari
  • 00:14:28
    proses akademik mahasiswa begitu nah eh
  • 00:14:33
    dari hasil korelasi antara sport BPA
  • 00:14:36
    petirnya vektornya dengan IPK
  • 00:14:41
    kriterianya menunjukkan angka 0,89
  • 00:14:44
    katayanagi Dia mendekati angka 1
  • 00:14:46
    sehingga TV
  • 00:14:47
    nah memiliki velg prediktif yang tinggi
  • 00:14:49
    dan mampu memprediksi sesi akademik
  • 00:14:52
    suami mahasiswa maksudnya artinya Apa
  • 00:14:55
    artinya bahwa ketika ternyata nilai
  • 00:14:58
    korelasi ini tinggi itu ya maka antara
  • 00:15:02
    skor prediktor dengan skor kriteria ini
  • 00:15:07
    dikatakan seekor tipe a memiliki
  • 00:15:10
    validitas prediktif yang bagus itu namun
  • 00:15:13
    memang namun memang perlu sebagai
  • 00:15:16
    catatannya bahwa antara pemberian skor
  • 00:15:18
    awal dengan performance yang akan datang
  • 00:15:23
    itu membutuhkan waktu tidak kemudian dua
  • 00:15:25
    hari diberikan dan tetapi Butuh waktu
  • 00:15:28
    yang lama karena tergantung dari apa
  • 00:15:33
    yang ingin dilihat dari ini dari segala
  • 00:15:37
    kriterianya dari segala perekornya
  • 00:15:40
    kira-kira atribut apa kalau ini kan
  • 00:15:42
    atributnya adalah tentang intelegensi
  • 00:15:44
    begitu ya apakah benar-benar ini
  • 00:15:46
    menggambar intelijen jatuh
  • 00:15:47
    Mbak Nah diukur menggunakan prestasi
  • 00:15:49
    akademik mahasiswa begitu maka
  • 00:15:52
    dibutuhkan dengan waktu maka memang
  • 00:15:54
    kelemahannya adalah untuk mencari atau
  • 00:15:56
    apa namanya pertama mencari alat ukur
  • 00:16:00
    yang reliable sebagai kriteria itu
  • 00:16:03
    memang gak gampang yang kedua adalah
  • 00:16:05
    Butuh waktu yang lama untuk melakukan
  • 00:16:07
    proses untuk mengetahui realitas
  • 00:16:11
    prediktif dari alat ukur yang kita buat
  • 00:16:13
    jadi Memang agak lama untuk file
  • 00:16:17
    tersebut fiktif Setia Nah yang kedua
  • 00:16:20
    adalah validitas konkuren kalau folder
  • 00:16:23
    concurrent pada dasarnya sama dengan
  • 00:16:25
    file berpikir bodoh sama Persib namun
  • 00:16:28
    pada validitas conjure yang menjadi
  • 00:16:31
    kriteria adalah alat tes psikologi atau
  • 00:16:33
    setelah yang sudah valid dan reliabel
  • 00:16:35
    artinya apa Jadi kalau tadi itu kalau
  • 00:16:38
    untuk Kadek Devi to disini berkenaan
  • 00:16:41
    dengan apapun bentuknya gitu ya apapun
  • 00:16:43
    bentuknya P itu rating kemudian
  • 00:16:46
    epidermis terus
  • 00:16:47
    nah asalkan mengukur hal yang sama
  • 00:16:49
    dengan alat Describe terhadap prediksi
  • 00:16:51
    nya jadi kriteria ini mengukur hal yang
  • 00:16:54
    sama dengan atau relevan dengan alat
  • 00:16:56
    ukur yang digunakan pada kreditornya
  • 00:17:00
    gitu ya sedangkan kalau untuk concurrent
  • 00:17:04
    ya kriteria itu diambil dari alat tes
  • 00:17:07
    psikologi yang sudah reliabel dan valid
  • 00:17:09
    ya Sehingga untuk memperoleh validitas
  • 00:17:13
    konkuren tidak perlu menunggu waktu lama
  • 00:17:14
    nggak perlu waktu lama ya sebagaimana
  • 00:17:18
    Fals produktif namun dapat dilakukan
  • 00:17:20
    setelah pemberian segala 10 yang baru
  • 00:17:22
    disusun karena pemberian segala baru
  • 00:17:25
    prediktor pemberian prediktor itu ya
  • 00:17:27
    dengan skala yang sudah reliabel
  • 00:17:29
    tutorialnya dapat dilakukan dalam satu
  • 00:17:31
    waktu ya dalam sedangkan dalam satu
  • 00:17:34
    waktu syarat skala psikologi yang dapat
  • 00:17:36
    dijadikan kriteria adalah reliabel serta
  • 00:17:39
    maupun atribut yang sama jadi ini tetap
  • 00:17:41
    reliable dan relevan begitu sebagai
  • 00:17:45
    stretch dari hanya itu
  • 00:17:47
    Jadi kalau seandainya kriteria itu
  • 00:17:51
    enggak memenuhi gak reliable alat
  • 00:17:54
    ukurnya atau setelahnya reliable
  • 00:17:56
    kemudian atributnya itu enggak sama
  • 00:17:58
    Katakanlah eh predikatnya itu mengukur
  • 00:18:02
    ketahanan kerja kemudian alasnya itu
  • 00:18:05
    yang digunakan antara kepribadian itu
  • 00:18:07
    ndak bisa sehingga contohnya sehingga
  • 00:18:10
    contohnya adalah untuk menguji segala
  • 00:18:12
    ketahanan kerja protector maka kriteria
  • 00:18:14
    dapat menggunakan tes Pauli Nah untuk
  • 00:18:17
    mewujudkan centil jersey yang baru
  • 00:18:19
    disusun partikelnya dapat menggunakan
  • 00:18:21
    tes terjadi seperti wsc ini sebagai
  • 00:18:23
    tadinya Kenapa Pauli by scv ini adalah
  • 00:18:26
    alat yang sudah Reza apel sudah dipakai
  • 00:18:29
    dan memiliki finals yang cukup bagus
  • 00:18:32
    begitu maka ini bisa digunakan sebagai
  • 00:18:34
    kriteria nya gitu ya enaknya adalah
  • 00:18:37
    kalau concurrent nggak perlu waktu
  • 00:18:39
    Hai lama-lama langsung saja alat tes
  • 00:18:43
    Anda yang baru anda berikan kemudian 600
  • 00:18:45
    dilanjutkan dengan alat tes kriterianya
  • 00:18:48
    itu ya ini ilustrasinya ok
  • 00:18:55
    [Musik]
  • 00:18:59
    Hai Oke ini adalah ilustrasi dari
  • 00:19:01
    fasilitas konferensi Bean ini contoh
  • 00:19:04
    skala ketahanan kerja sebagai prediktor
  • 00:19:06
    nya kemudian skor Pauli ya Jadi yang
  • 00:19:10
    paha tahap pertama pada hari yang sama
  • 00:19:14
    Ia mendapatkan skala getaran kerja yang
  • 00:19:18
    kedua adalah dia mendapatkan tes Pauli
  • 00:19:20
    Nah langsung saat itu juga ketika
  • 00:19:23
    hasilnya ini seperti ini kemudian ini
  • 00:19:26
    juga seperti ini maka bisa langsung
  • 00:19:28
    dikorelasikan dan sudah didapatkan yang
  • 00:19:31
    disebut dengan validitas konkuren jadi
  • 00:19:33
    tidak perlu berlama-lama sebagaimana
  • 00:19:35
    validitas prediktif begitu ya Nah
  • 00:19:40
    kriteria penilaian bales concurrent itu
  • 00:19:42
    apabila skor korelasi mendekati angka 1
  • 00:19:44
    maka semakin valid apabila sebagai
  • 00:19:47
    korelasi mendekati angka nol maka
  • 00:19:49
    semakin tidak valid nah hasil koefisien
  • 00:19:52
    validitas gitar amta angka 0,5 jadi
  • 00:19:55
    nanti ketika hasilnya itu sekitar angka
  • 00:19:58
    0,5
  • 00:19:59
    dianggap memuaskan namun jiwa jika di
  • 00:20:01
    bawah 0,3 maka tidak memadai artinya apa
  • 00:20:05
    harus di atas 0,3 untuk melihat apa
  • 00:20:07
    validitas konkuren dari sebuah alat ukur
  • 00:20:11
    sebenarnya aturan 0,3 ini tidak hanya
  • 00:20:13
    pada valet concurrent tetapi memang
  • 00:20:15
    Valdes itu memiliki angka sekian gitu ya
  • 00:20:18
    eh apa namanya biasanya para peneliti
  • 00:20:24
    menggunakan 0,3 sebagai atas kritis
  • 00:20:26
    dalam menilai validitas Sebuah alat ukur
  • 00:20:29
    begitu maka diharapkan memang tiap 0,3
  • 00:20:34
    0,5 Bahkan dia Snowman 5 ke atas itu
  • 00:20:37
    lebih bagus lagi begitu nah untuk
  • 00:20:40
    melakukan sebuah analisa koreaball
  • 00:20:42
    kovalen kuren dapat digunakan korelasi
  • 00:20:44
    Product Moment person dengan bantuan apa
  • 00:20:46
    SPSS bisa kspe bisa nonton manual itu
  • 00:20:51
    bisa mengkorelasikan dengan XL pun bisa
  • 00:20:53
    gitu ya sangat mudah sekali dan banyak
  • 00:20:56
    tutorialnya tentang itu
  • 00:20:58
    Hai yang terpenting disini adalah
  • 00:20:59
    kesukaran velg kedelai adalah untuk
  • 00:21:02
    menemukan Fletcher yang cukup reliabel
  • 00:21:03
    Karena bila reliabilitas for kriteria
  • 00:21:07
    validasi yang menjadi validator nya
  • 00:21:10
    tidak cukup reliabel jadi tidak cukup
  • 00:21:12
    tinggi reliabilitasnya maka akan
  • 00:21:14
    menyebabkan hasilnya under estimasi
  • 00:21:16
    artinya apa tidak menunjukkan skor yang
  • 00:21:19
    sebenarnya tetapi di bawah skor
  • 00:21:20
    sebenarnya atau palsu validitas yang
  • 00:21:23
    sebenarnya ini menjadi khawatir
  • 00:21:24
    tersendiri gitu ya harus diantisipasi
  • 00:21:27
    dengan cara apa dengan cara mencari alat
  • 00:21:30
    ukur yang file-nya reliable begitu Itu
  • 00:21:33
    yang terpenting didalam validitas
  • 00:21:36
    kriteria jadi ini adalah bentuk dari
  • 00:21:40
    validitas terakhir yang ada pada klasik
  • 00:21:44
    kulkas teori gitu ya yang pertama Valdo
  • 00:21:46
    Sisi Kemudian yang kedua adalah
  • 00:21:48
    validitas konstrak dan yang ketiga
  • 00:21:51
    adalah validitas kriteria paling kerjain
  • 00:21:54
    T2 yang pertama adalah valdez prediktif
  • 00:21:57
    yang
  • 00:21:58
    untuk memprediksi performancenya akan
  • 00:22:00
    datang dan yang kedua adalah validitas
  • 00:22:02
    konkuren yang digunakan untuk melihat
  • 00:22:05
    secara langsung validitas dengan
  • 00:22:08
    kriteria alat ukur yang reliable Oke
  • 00:22:11
    begitu terima kasih dan mudah-mudahan
  • 00:22:15
    bermanfaat ikuti kuliah pada pertemuan
  • 00:22:18
    berikutnya wassalamu'alaikum
  • 00:22:20
    warahmatullahi wabarakatuh
  • 00:22:23
    [Musik]
Tags
  • kriterivalideco
  • psikologia mezurado
  • predikta valideco
  • konkura valideco
  • statistika analizo
  • fidindeco
  • relevanteco
  • validigo
  • psikologiaj testoj
  • mezuriloj