또한 이 테스트의 구성 타당성은 Spearman, Cattell, Horn, Eysenk 또는 Sternberg와 같은 저자에서 시작하여 오늘날 확고한 이론적 반성을 형성하는 요인론적 및 계층적 심리 측정 이론의 구조에 기반을 두고 있습니다. 계층적 모델은 테스트로 측정된 적성에 대한 좋은 개념을 제공하며 테스트 요소를 풀 때 얻은 경험적 데이터를 가장 잘 설명합니다.

또한, 초등교육 마지막 학년의 수학과 언어 과목에서 교사의 채점을 통해 학생들의 학업 성취도를 측정했습니다. 학생의 인지능력(상, 중, 하)을 고려하고, 학교성적(합격, 불합격)에 따라 적성의 차이가 학업수행에 미치는 영향을 판단하였습니다.

통계 분석

Wald 통계(García, Alvarado, & Jiménez, 2000 ) 를 기반으로 한 전단계 선택 절차에 따라 단순 로지스틱 회귀(로짓 모델)를 사용하여 예측 변수의 선형 조합의 영향을 분석했습니다 . 로지스틱 모델링을 사용하면 하나 이상의 예측 변수가 있는 경우 발생하지 않는 경우와 반대로 발생, 사건 또는 결과의 확률을 추정할 수 있습니다. 이 확률은 OR(승산비) 통계를 사용하여 추정됩니다. OR > 1이면 독립변수가 없을 때 사건이 발생할 때마다 해당 독립변수가 존재하면 두 번 주어집니다. 그러나 OR < 1이면 독립변수가 없을 때 사건이 발생할 확률은 해당 독립변수가 존재할 경우보다 클 것입니다(De Maris, 2003 ). 제안된 모델의 조정을 분석하기 위해 두 가지 지표가 고려되었습니다: (a) 모델에 의해 설명되는 분산의 백분율을 나타내는 Nagelkerke의 R 2 (Nagelkerke, 1991 ) 및 (b) 올바르게 분류된 사례의 백분율, 이를 통해 제안된 모델에서 기준 변수를 추정하는 데 예측 변수가 어느 정도 유용한지 결정할 수 있습니다.