Construct validity and the validity of replication studies: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Currently there is little guidance for navigating measurement challenges that threaten construct validity in replication research. To identify common challenges and ultimately strengthen replication research, we conducted a systematic review of the measures used in the 100 original and replication studies from the Reproducibility Project Psychology (Open Science Collaboration, 2015). Results indicate that it was common for scales used in the original studies to have little or no validity evidence. Our systematic review demonstrates and corroborates evidence that issues of construct validity are sorely neglected in original and replicated research. We identify four measurement challenges replicators are likely to face: a lack of essential measurement information, a lack of validity evidence, measurement differences, and translation. Next, we offer solutions for addressing these challenges that will improve measurement practices in original and replication research. Finally, we close with a discussion of the need to develop measurement methodologies for the next generation of replication research.Public Significance: Over the past decade psychologists have been calling for methodological reform to increase the rigor and replicability of psychological science, which has been accompanied by progress in improving transparency and statistical practices. This paper presents rigorous measurement practices as foundational for generating knowledge from psychological science that can be translated to inform policy, develop interventions, and improve people’s lives. We review one of the largest sets of replication studies ever conducted to understand how measurement can be improved and develop measurement practices for the next generation of replication research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,179 | 0,509 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».