統計学

-

妥当性の種類と違い(統計学・心理学)|わかりやすく簡単に解説

公開日:2025年6月16日


 
 

妥当性の種類と違い

 妥当性とは、測定したいものを測定できているか(的外れな検査になっていないか)という観点です。

 検査の精度において、妥当性は信頼性と同様に重要です。
 妥当性は大きくは以下のように3つに分類されます。

  • 基準関連妥当性:すでにある基準と矛盾しないか
  • 構成概念妥当性:概念の定義がちゃんとされているか
  • 内容的妥当性:適切な内容が含まれているか

 さらに細かく分類した場合も見ていきます。

 
 
 

解説

基準関連妥当性

  • 判別的妥当性:正しく物事をAとBに分けられるか
  • 予測的妥当性:その検査で先のことを予測できるか
  • 併存的妥当性:すでにある基準と矛盾しないか

 例として、「糖尿病のリスクがあるかどうかわかる検査」で考えてみます。

 糖尿病とリスクのある患者に検査をするときちんと陽性と出て、そうでない人は陰性と出る。(判別的妥当性)

 その検査で陽性の人は、そのままだと確かに将来糖尿病になる。(予測的妥当性)

 医師の診断と一致する。結果が食い違わない。(併存的妥当性)

 
 

構成概念妥当性

  • 収束的妥当性:相関が高い、すでにある検査との比較
  • 弁別的妥当性:相関が低い、すでにある検査との比較

 例として、「糖尿病のリスクがあるかどうかわかる検査」で考えてみます。

 すでにある、同じ着眼点を持つ糖尿病リスク検査と相関が高い。(収束的妥当性)

 認知症リスク検査と相関が低い。だからこの検査はちゃんと(認知症ではなく)糖尿病について調べることができているのではないか。(弁別的妥当性)

 
 

内容的妥当性

  • 表面的妥当性:印象として妥当と思えるか
  • 理論的妥当性:専門家が見て理論的に妥当と思えるか

 例として、「糖尿病のリスクがあるかどうかわかる検査」で考えてみます。

 患者がこの問診に答えていて、「確かにこの項目に合致すると糖尿病のリスクがありそうだな」と思える。(表面的妥当性)

 専門家が見て、「この検査は理論的には確かに糖尿病のリスクを検出できそうだ」と思える。(理論的妥当性)

 
 
 

信頼性・妥当性の詳しい解説

 
 
 

参考資料

『妥当性概念の歴史的変遷と心理測定学的観点からの考察』(一般社団法人 日本教育心理学会)2023年6月18日閲覧

-統計学
-

テキストのコピーはできません。