Incremental validity
વૃદ્ધિશીલ માન્યતા એ માન્યતાનો એક પ્રકાર છે જેનો ઉપયોગ એ નક્કી કરવા માટે થાય છે કે નવું સાયકોમેટ્રિક મૂલ્યાંકન મૂલ્યાંકનની હાલની પદ્ધતિ દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવેલી આગાહી ક્ષમતામાં વધારો કરશે કે કેમ. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, વૃદ્ધિશીલ માન્યતા એ જવાબ આપવાનો પ્રયાસ કરે છે કે શું નવું પરીક્ષણ વધુ માહિતી ઉમેરે છે જે સરળ, પહેલેથી જ અસ્તિત્વમાં છે તે પદ્ધતિઓ સાથે મેળવી શકાતી નથી. વ્યાખ્યા અને ઉદાહરણો જ્યારે મૂલ્યાંકનનો ઉપયોગ પરિણામની આગાહી કરવાના હેતુથી કરવામાં આવે છે (કદાચ અન્ય પરીક્ષણ સ્કોર અથવા અન્ય કોઈ વર્તણૂકીય માપ), ત્યારે નવા સાધનએ બતાવવું આવશ્યક છે કે તે આપણા જ્ઞાન અથવા પરિણામ ચલની આગાહીને વધારવા માટે સક્ષમ છે જે પહેલાથી જ જાણીતા છે. એક સકારાત્મક ઉદાહરણ એક ચિકિત્સક હોઈ શકે છે જે ઇન્ટરવ્યૂ તકનીક તેમજ ચોક્કસ પ્રશ્નાવલીનો ઉપયોગ કરે છે તે નક્કી કરવા માટે કે શું દર્દીને માનસિક બીમારી છે અને માનસિક બીમારી નક્કી કરવામાં વધુ સારી સફળતા ધરાવે છે તે ચિકિત્સક કરતાં જે એકલા ઇન્ટરવ્યૂ તકનીકનો ઉપયોગ કરે છે. આમ, ચોક્કસ પ્રશ્નાવલીને વૃદ્ધિશીલ રીતે માન્ય ગણવામાં આવશે. કારણ કે ઇન્ટરવ્યૂ સાથે જોડાયેલી પ્રશ્નાવલીએ વધુ સચોટ નિર્ધારણ કર્યું હતું અને ચિકિત્સક માટે વધારાની માહિતી આપી હતી, તેથી પ્રશ્નાવલી ક્રમિક રીતે માન્ય છે. આંકડાકીય પરીક્ષણો વૃદ્ધિશીલ માન્યતાનું મૂલ્યાંકન સામાન્ય રીતે બહુવિધ રીગ્રેસન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. અન્ય ચલ સાથે રીગ્રેસન મોડેલને પહેલા ડેટામાં ફીટ કરવામાં આવે છે અને પછી ફોકલ વેરિયેબલને મોડેલમાં ઉમેરવામાં આવે છે. આર-ચોરસ આંકડામાં નોંધપાત્ર ફેરફાર (મહત્વ નક્કી કરવા માટે એફ-પરીક્ષણનો ઉપયોગ કરીને) એ સંકેત તરીકે અર્થઘટન કરવામાં આવે છે કે નવું ઉમેરાયેલ ચલ અગાઉ રીગ્રેસન મોડેલમાં સમાવિષ્ટ ચલ પર આશ્રિત ચલ માટે નોંધપાત્ર વધારાની આગાહી શક્તિ પ્રદાન કરે છે. યાદ કરો કે બહુવિધ રીગ્રેસનમાં R-ચોરસ આંકડા બધા X ચલોનો ઉપયોગ કરીને Y ચલમાં નોંધાયેલા તફાવતની ટકાવારીને પ્રતિબિંબિત કરે છે. આમ, આર-સ્ક્વેરમાં ફેરફાર મોડેલમાં ઉમેરાયેલા ચલ દ્વારા સમજાવવામાં આવેલા તફાવતની ટકાવારીને પ્રતિબિંબિત કરશે. આર-સ્ક્વેરમાં ફેરફાર માત્ર કાચા સહસંબંધોને જોવા કરતાં વધુ યોગ્ય છે કારણ કે કાચા સહસંબંધ નવા રજૂ કરાયેલા માપ અને હાલના પગલાંના ઓવરલેપને પ્રતિબિંબિત કરતા નથી. આ પદ્ધતિનું એક ઉદાહરણ કોલેજ ગ્રેડ પોઇન્ટ એવરેજ (જી. પી. એ.) ની આગાહીમાં છે જ્યાં ઉચ્ચ શાળા જી. પી. એ. અને પ્રવેશ પરીક્ષાના ગુણ (દા. ત., એસ. એ. ટી., એ. સી. ટી.) સામાન્ય રીતે કોલેજ જી. પી. એ. માં તફાવતનો મોટો હિસ્સો ધરાવે છે. પ્રવેશ પરીક્ષાઓનો ઉપયોગ વૃદ્ધિશીલ માન્યતા પુરાવા દ્વારા સમર્થિત છે. ઉદાહરણ તરીકે, 2000 પહેલાનું SAT નવા GPA સાથે. 34 સાથે સંકળાયેલું છે જ્યારે ઉચ્ચ શાળા GPA નવા GPA સાથે. 36 સાથે સંકળાયેલું છે. એવું લાગે છે કે બંને પગલાં નવા જી. પી. એ. ના મજબૂત આગાહીકર્તા છે, પરંતુ હકીકતમાં ઉચ્ચ શાળા જી. પી. એ. અને એસ. એ. ટી. સ્કોર્સ પણ મજબૂત રીતે સહસંબંધિત છે, તેથી જ્યારે આપણે ઉચ્ચ શાળા જી. પી. એ. માટે જવાબદાર હોઈએ ત્યારે આપણે એસ. એ. ટી. માંથી કેટલી આગાહી શક્તિ મેળવીએ છીએ તે ચકાસવાની જરૂર છે. જ્યારે હાઈ સ્કૂલ જી. પી. એ. ને મોડેલમાં સામેલ કરવામાં આવે છે ત્યારે આર-સ્ક્વેરમાં ફેરફાર દ્વારા વૃદ્ધિશીલ માન્યતા સૂચવવામાં આવે છે. આ કિસ્સામાં, ઉચ્ચ શાળા જી. પી. એ. નવા જી. પી. એ. માં 13 ટકા તફાવત ધરાવે છે અને ઉચ્ચ શાળા જી. પી. એ. વત્તા એસ. એ. ટી. નું સંયોજન નવા જી. પી. એ. માં 20 ટકા તફાવત ધરાવે છે. તેથી, SAT આપણી આગાહી શક્તિમાં 7 ટકા પોઇન્ટ ઉમેરે છે. જો આ નોંધપાત્ર છે અને એક મહત્વપૂર્ણ સુધારો માનવામાં આવે છે, તો આપણે કહી શકીએ કે નવા વિદ્યાર્થીઓના જી. પી. એ. ની આગાહી કરવા માટે એકલા હાઈસ્કૂલ જી. પી. એ. નો ઉપયોગ કરવા પર એસએટીની વૃદ્ધિશીલ માન્યતા છે. જ્યારે હાઈસ્કૂલ જી. પી. એ. અને ટેસ્ટ સ્કોર્સ પહેલેથી જ જાણીતા હોય ત્યારે કોલેજ જી. પી. એ. ની આગાહી કરવામાં ઉપયોગી થવા માટે કોઈપણ નવા પ્રવેશ માપદંડ અથવા પરીક્ષણમાં વધારાની આગાહી શક્તિ (વૃદ્ધિશીલ માન્યતા) ઉમેરવી આવશ્યક છે. આગાહીયુક્ત માન્યતા માપદંડ માન્યતા સંદર્ભો માન્યતા (આંકડા) પણ જુઓ.