Incremental validity
بڑھتی ہوئی توثیق ایک قسم کی توثیق ہے جو اس بات کا تعین کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے کہ آیا ایک نئی نفسیاتی تشخیص تشخیص کے موجودہ طریقہ کار کے ذریعہ فراہم کردہ پیش گوئی کی صلاحیت میں اضافہ کرے گی یا نہیں۔ دوسرے لفظوں میں، اضافی جواز اس بات کا جواب دینے کی کوشش کرتا ہے کہ آیا نیا ٹیسٹ زیادہ معلومات کا اضافہ کرتا ہے جو آسان، پہلے سے موجود طریقوں سے حاصل نہیں کی جا سکتی۔ تعریف اور مثالیں جب کسی تشخیص کو کسی نتیجے کی پیش گوئی کے مقصد سے استعمال کیا جاتا ہے (شاید کوئی اور ٹیسٹ اسکور یا کوئی اور طرز عمل کی پیمائش)، تو ایک نئے آلے کو یہ ظاہر کرنا چاہیے کہ وہ ہمارے علم یا نتیجہ متغیر کی پیش گوئی کو اس سے آگے بڑھانے کے قابل ہے جو پہلے سے معلوم ہے۔ موجودہ آلات کی بنیاد پر۔ ایک مثبت مثال ایک معالج ہو سکتا ہے جو انٹرویو کی تکنیک کے ساتھ ساتھ ایک مخصوص سوالنامہ بھی استعمال کرتا ہے تاکہ اس بات کا تعین کیا جا سکے کہ آیا کسی مریض کو ذہنی بیماری ہے اور وہ ذہنی بیماری کا تعین کرنے میں اس معالج سے بہتر کامیابی حاصل کرتا ہے جو صرف انٹرویو کی تکنیک استعمال کرتا ہے۔ اس طرح، مخصوص سوالنامے کو اضافی طور پر درست سمجھا جائے گا۔ چونکہ انٹرویو کے ساتھ مل کر سوالنامہ زیادہ درست تعین کرتا ہے، اور معالج کے لیے اضافی معلومات فراہم کرتا ہے، اس لیے سوالنامہ اضافی طور پر درست ہے۔ شماریاتی ٹیسٹ انکریمنٹل ویلڈیٹی کا اندازہ عام طور پر متعدد رجعت کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ دوسرے متغیرات کے ساتھ ایک رجعت ماڈل پہلے ڈیٹا میں نصب کیا جاتا ہے اور پھر فوکل متغیر کو ماڈل میں شامل کیا جاتا ہے۔ R-مربع کے اعداد و شمار میں ایک اہم تبدیلی (اہمیت کا تعین کرنے کے لیے F-ٹیسٹ کا استعمال کرتے ہوئے) کی تشریح اس اشارے کے طور پر کی جاتی ہے کہ نیا شامل کردہ متغیر پہلے رجعت ماڈل میں شامل متغیرات پر منحصر متغیر کے لیے اہم اضافی پیش گوئی کی طاقت پیش کرتا ہے۔ یاد رکھیں کہ ایک سے زیادہ رجعت میں R مربع کے اعداد و شمار تمام X متغیرات کا استعمال کرتے ہوئے Y متغیر میں پائے جانے والے تغیر کے فیصد کی عکاسی کرتے ہیں۔ اس طرح، R-مربع میں تبدیلی ماڈل میں شامل متغیر کے ذریعہ بیان کردہ تغیر کے فیصد کی عکاسی کرے گی۔ R-مربع میں تبدیلی محض خام ارتباط کو دیکھنے سے زیادہ مناسب ہے کیونکہ خام ارتباط نئے متعارف کردہ پیمائش اور موجودہ اقدامات کے اوورلیپ کی عکاسی نہیں کرتے ہیں۔ اس طریقہ کار کی ایک مثال کالج گریڈ پوائنٹ ایوریج (جی پی اے) کی پیش گوئی میں ہے جہاں ہائی اسکول جی پی اے اور داخلہ ٹیسٹ کے اسکور (جیسے، ایس اے ٹی، اے سی ٹی) عام طور پر کالج جی پی اے میں تغیر کا ایک بڑا تناسب رکھتے ہیں۔ داخلہ ٹیسٹ کے استعمال کی حمایت اضافی توثیق کے ثبوت سے کی جاتی ہے۔ مثال کے طور پر، 2000 سے پہلے کا SAT تازہ ترین GPA کے ساتھ. 34 سے منسلک تھا جبکہ ہائی اسکول GPA تازہ ترین GPA کے ساتھ. 36 سے منسلک تھا۔ ایسا لگ سکتا ہے کہ دونوں اقدامات تازہ ترین جی پی اے کے مضبوط پیشین گوئی کرنے والے ہیں، لیکن حقیقت میں ہائی اسکول جی پی اے اور ایس اے ٹی اسکور بھی مضبوطی سے مربوط ہیں، لہذا ہمیں یہ جانچنے کی ضرورت ہے کہ جب ہم ہائی اسکول جی پی اے کا حساب لگاتے ہیں تو ہمیں ایس اے ٹی سے کتنی پیشین گوئی کرنے والی طاقت ملتی ہے۔ جب ہائی اسکول جی پی اے ماڈل میں شامل ہوتا ہے تو R-مربع میں تبدیلی سے انکریمنٹل ویلڈیٹی کی نشاندہی ہوتی ہے۔ اس معاملے میں، ہائی اسکول جی پی اے تازہ ترین جی پی اے میں تغیر کا 13 فیصد ہے اور ہائی اسکول جی پی اے کے علاوہ ایس اے ٹی کا مجموعہ تازہ ترین جی پی اے میں تغیر کا 20 فیصد ہے۔ لہذا، ایس اے ٹی ہماری پیشن گوئی کی طاقت میں 7 فیصد پوائنٹس کا اضافہ کرتا ہے۔ اگر یہ اہم ہے اور ایک اہم بہتری سمجھی جاتی ہے، تو ہم یہ کہہ سکتے ہیں کہ ایس اے ٹی میں نئے جی پی اے کی پیش گوئی کرنے کے لیے صرف ہائی اسکول جی پی اے کا استعمال کرنے پر اضافی جواز ہے۔ جب ہائی اسکول جی پی اے اور ٹیسٹ کے اسکور پہلے سے معلوم ہوں تو کالج جی پی اے کی پیش گوئی میں مفید ثابت ہونے کے لیے داخلے کے کسی بھی نئے معیار یا ٹیسٹ میں اضافی پیشین گوئی کی طاقت (اضافی جواز) کا اضافہ کرنا ضروری ہے۔ پیش گوئی کی توثیق کے معیار کی توثیق حوالہ جات کی توثیق (اعداد و شمار) بھی دیکھیں۔