Em psicologia, a validade discriminante testa se conceitos ou medidas que não deveriam estar relacionados são, de fato, não relacionados.
Campbell e Fiske (1959) introduziram o conceito de validade discriminante em sua discussão sobre a avaliação da validade de testes. Eles enfatizaram a importância de usar técnicas de validação tanto discriminante quanto convergente na avaliação de novos testes. Uma avaliação bem-sucedida da validade discriminante demonstra que um teste de um conceito não apresenta alta correlação com outros testes elaborados para medir conceitos teoricamente diferentes.
Ao demonstrar que duas escalas não se correlacionam, é necessário corrigir a atenuação na correlação devido ao erro de medição. É possível calcular o grau de sobreposição entre as duas escalas utilizando a seguinte fórmula, onde é a correlação entre x e y, é a confiabilidade de x, e é a confiabilidade de y:
Embora não haja um valor padrão para a validade discriminante, um resultado inferior a 0,70 sugere que provavelmente existe validade discriminante entre as duas escalas. Um resultado superior a 0,70, no entanto, sugere que os dois construtos se sobrepõem bastante e provavelmente medem a mesma coisa, e, portanto, não se pode afirmar validade discriminante entre eles.
As abordagens recomendadas para testar a validade discriminante no nível do construto são as comparações AVE-SE (Fornell & Larcker, 1981; nota: aqui, as correlações interconstruto ajustadas para o erro de medição, derivadas do modelo AFC, devem ser usadas em vez das correlações brutas derivadas dos dados) e a avaliação da razão HTMT (Henseler et al., 2014). Testes de simulação revelam que o primeiro apresenta desempenho ruim para modelos de equações estruturais (MEE) baseados em variância, como PLS, mas bom para modelos baseados em covariância, como Amos, e o segundo apresenta bom desempenho para ambos os tipos. Voorhees et al. (2015) recomendam combinar ambos os métodos para MEE baseados em covariância com um ponto de corte HTMT de 0,85. Uma abordagem recomendada para testar a validade discriminante no nível do item é a análise fatorial exploratória (AFE).
Referências
Categoria:Validade