Detecting Construct-Irrelevant Variance: A Comparison of Network Psychometrics and Traditional Psychometric Methods Using the HEXACO-PI Dataset
Notice bibliographique
Résumé
Construct-irrelevant variance (CIV), defined as excessive variance that is unrelated to the intended construct, poses a significant threat to the validity of test interpretations and applications. CIV can arise from two notable sources: construct-irrelevant items, which include items with content unrelated to the construct being measured, and redundant items, which repeat information already captured by other items, leading to individual fatigue and inflated reliability estimates. This study explores the detection of CIV using network psychometrics in comparison with traditional psychometrics methods. The study utilizes the HEXACO-PI dataset, focusing on six personality dimensions, and applies network psychometrics techniques such as Exploratory Graph Analysis and Unique Variable Analysis. These techniques are compared against traditional methods, such as reliability and factor analysis, to assess their effectiveness in identifying CIV items. Results highlight the potential of network psychometrics as a complementary approach for enhancing the structural integrity of psychological instruments, with 89% agreement in the number of identified CIV items. This comparison provides insights into alternative methods for improving psychological instruments, with implications for the future of psychometric evaluation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».