A Generalizability Analysis of a Veterinary School Multiple Mini Interview: Effect of Number of Interviewers, Type of Interviewers, and Number of Stations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of Multiple Mini Interview (MMI) stations and the type and number of interviewers required for an acceptable level of reliability for veterinary admissions requires investigation. PURPOSE: The goal is to investigate the reliability of the 2009 MMI admission process at the University of Calgary. METHODS: Each applicant (n = 103; female = 80.6%; M age = 23.05 years, SD = 3.96) participated in a 7-station MMI. Applicants were rated independently by 2 interviewers, a faculty member, and a community veterinarian, within each station (total interviewers/applicant N = 14). Interviewers scored applicants on 3 items, each on a 5-point anchored scale. RESULTS: Generalizability analysis resulted in a reliability coefficient of G = 0.79. A Decision study (D-study) indicated that 10 stations with 1 interviewer would produce a G = 0.79 and 8 stations with 2 interviewers would produce a G = 0.81; however, these have different resource requirements. A two-way analysis of variance showed that there was a nonsignificant main effect of interviewer type (between faculty member and community veterinarian) on interview scores, F(1, 1428) = 3.18, p = .075; a significant main effect of station on interview scores, F(6, 1428) = 4.34, p < .001; and a nonsignificant interaction effect between interviewer-type and station on interview scores, F(6, 1428) = 0.74, p = .62. CONCLUSIONS: Overall reliability was adequate for the MMI. Results from the D-study suggest that the current format with 7 stations provides adequate reliability given that there are enough interviewers; to achieve the same G-coefficient 1 interviewer per station with 10 stations would suffice and reduce the resource requirements. Community veterinarians and faculty members demonstrated an adequate level of agreement in their assessments of applicants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».