Furr, & Bacharach (2014) – Psychometrics An introduction
Chapter 3 – Individual Differences and Correlations
Nature of variability
- Variability: differences within set of test scores or among values of psychological
attribute.
- Covariability: degree to which variability in one set of scores corresponds with
variability in another set of scores.
- Differences tried to be measured: interindividual (between people) + intra-individual.
Importance of individual differences
- Detecting variability.
- Psychometric concepts (e.g., reliability, validity) are dependent on ability to quantify
differences among people.
- Distribution: test scores from group of people or at different points in time.
Variability and distributions of scores: describing distribution
- Central tendency: ‘typical’ score that’s most representative of entire distribution.
o Most common is mean: = sum elements X / total number in group.
- Variability: need to be quantified.
o Variance: (or N-1 for inferential statistics, e.g., t test).
Deviation from mean for each score in distribution.
Square each deviation.
Compute mean of squared deviations.
Upper half = sum of squared deviations about mean = sum of squares =
degree to which individual differs from mean = average degree to which
people differ from each other.
Reflects variability in terms of squared deviation scores.
o Standard deviation:
Advantage: reflects variability in terms of size of raw deviation scores.
o Size of variance + standard deviation determined by:
Degree to which scores in distribution differ from each other.
Metric of scores in distribution (e.g., IQ from 80-130, GPA only from 0-4
= ‘lower’ variability) need context
o Can both not be < 0.
- Shape of distribution in curve: x-axis values, y-axis proportions (e.g., proportion of
people having IQ scores near 100, far below 100, etc.).
o Normal distribution: assumption that scores are normally distributed (or at
least that scores on underlying construct are normally distributed).
o Usually not perfectly normal skewed distributions.
Quantifying the association between distributions
- Covariability: degree to which 2 distributions of scores vary in corresponding manner
(e.g., 2 people vary in IQ scores + GPA find association).
o Need scores on ≥ 2 variables for each participant.
1
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper lmh. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €2,99. Je zit daarna nergens aan vast.