Психологи иногда решают проблему обратной причинности, используя ранние измерения признаков, определенных задолго до того, как результаты будут измерены для прогнозирования последующих результатов.
Такой подход является проблематичным, если признаки, которые аналитик пытается определить, развиваются с течением времени, и современные значения признаков определяют поведение.
Данная практика решает обратную причинную проблему с версией проблемы ошибок в переменных величинах. Первыми измерениями этих признаков могут быть плохие прокси для признаков, которые определяют измеряемое текущее поведение.
Мы проводим различие между исследованиями, в которых делается попытка контролировать обратную причинную связь, и исследованиями, в которых она отсутствует.
Heckman, Stixrud and Urzua и Urzua демонстрируют важность исправления обратной причинно-следственной связи, возникающей в процессе обучения и затрагивающей черты и особенности, влияющие на учебу, при интерпретации влияния личностных тестов на различные социально-экономические результаты.
Особый вклад в психологию вносит применение эконометрических методов определения причинно-следственного воздействия факторов на результаты.
Многие психологи сосредоточены на прогнозировании, а не на причинно-следственных связях. Для достижения цели принятия решений о назначении персонала и размещении студентов часто бывает достаточно установить достоверность прогнозов.
Однако для анализа политики, включая анализ новых программ, направленных на повышение квалификации обездоленных, необходимы модели причинно-следственных связей для создания контрфактуалов политики.
В работах Heckman, Stixrud и Urzua и Cunha and Heckman, разработаны рамки для преодоления проблем, возникающих при использовании предсказуемой валидности для определения и измерения конструкций личности.
В этих структурах признается проблема погрешности измерения в прокси-серверах для конструкций. Строительство строится на основе того, насколько хорошо скрытые факторы предсказывают результаты, а не прямые измерения.
Они разрабатывают рамки для тестирования дискриминантной валидности. Они позволяют коррелировать факторы между различными кластерами конструкций и показывают, как проверить наличие корреляций между ними.
Они используют расширение факторного анализа для представления приблизительных значений низкоразмерных факторов.
Они проверяют количество скрытых факторов, необходимых для соответствия данным и рационализации прокси. Обобщение анализа Хансена, Хекмана и Муллена, Хекмана, Стиксруда и Урзуа позволяет определить жизненный опыт и инвестиции, частично определить коэффициенты факторной модели и повлиять на сам фактор.
Cunha, Heckman and Schennach и Cunha and Heckman позволяют использовать скрытый фактор для определения инвестиций и опыта. Они корректируют оценки скрытых факторов, влияющих на результаты, с учетом влияния ложной обратной связи и отделяют косвенные показатели от показателей.
Предполагается, что эти факторы будут меняться в течение жизненного цикла в результате накопленного опыта и инвестиций.
4.D. Фальсификация
"Фальсификация" может исказить измерения, разработанные для оценки скрытых факторов. Существует, по крайней мере, два типа ложных срабатываний: те, которые связаны с управлением впечатлениями и те, которые возникают в результате самообмана.
Например, люди, которые знают, что их ответы на анкету будут использоваться для принятия решений о найме на работу, могут сознательно преувеличивать свои сильные и слабые стороны.
Подсознательные мотивы считать себя добродетельными могут привести к такому же фальшивому поведению, даже если ответы являются анонимными. Можно подделать Сознание в анкете самоотчета, в то время как невозможно подделать превосходящую способность рассуждать на IQ-тесте. В меньшей степени подобная предвзятость может проявляться и в когнитивных тестах.
Лица, которые знают, что результаты их тестов повлияют на персонал или решения о зачислении, могут стараться изо всех сил. Литература по "стереотипной угрозе" показывает, что структура теста на достижение результатов может повлиять на результаты теста.
Некоторые данные свидетельствуют о том, что подделка оказывает удивительно минимальное влияние на прогнозирование результатов работы. Корректировка для подделки с использованием шкал, предназначенных для измерения преднамеренной лжи, как представляется, не улучшает предсказуемость.