DOI: https://doi.org/10.17505/jpor.2025.28091
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40641852
تاريخ النشر: 2025-06-28
المؤلف: Julia Moeller
الموضوع الرئيسي: المنهجيات النفسية والاختبار
نظرة عامة
تنتقد المقالة استخدام الدرجات المعيارية z في الأبحاث الموجهة نحو الأشخاص، مشيرة إلى عدة قضايا يمكن أن تنشأ عند استخدام هذه الدرجات في تحليلات المجموعات والمقارنات. تحدد عشرة أسباب رئيسية لتجنب الدرجات المعيارية z، بما في ذلك تشويه الفروق بين المجموعات والمتغيرات، وفقدان المعلومات المتعلقة بتأييد العناصر، والطبيعة المضللة للتعيينات الجماعية بناءً على الدرجات المعيارية z. يجادل المؤلفون بأن المعيارية z تعتمد غالبًا على افتراضات التجانس والانحدار الأحادي، والتي غالبًا ما تُنتهك في الدراسات الموجهة نحو الأشخاص التي تتعامل مع توزيعات متعددة الأنماط.
علاوة على ذلك، تقترح المقالة أن الدرجات المعيارية z لا تتماشى بشكل جيد مع التركيز النظري للطرق الموجهة نحو الأشخاص، التي تؤكد على الأنماط داخل الشخص بدلاً من التباين بين الأشخاص. لمعالجة هذه القيود، يوصي المؤلفون بتقنيات تطبيع بديلة، مثل استخدام الدرجات الخام أو تحويلات المقياس بناءً على النطاق، والتي قد تؤدي إلى نتائج أكثر دقة ومعنى في تحليل الفروق والملفات الجماعية.
مقدمة
تناقش المقدمة مفهوم المعيارية Z، وهو تحويل خطي يحول الدرجات الخام إلى درجات معيارية z، والتي تُستخدم عادةً لمقارنة المجموعات والملفات في سياقات بحثية مختلفة (Dere et al., 2014; Bautista et al., 2016; Kahn et al., 2013). في الصحة العامة والطرق الموجهة نحو الأشخاص، تلعب الدرجات المعيارية z دورًا حاسمًا في كل من المراحل الأولية واللاحقة من تحليلات المجموعات أو الملفات الكامنة، مما يساعد في تصور الفروق بين المجموعات الناتجة (Cenkner et al., 2024; Edelsbrunner et al., 2025; Martinson et al., 2011; Nylund et al., 2007; Peng et al., 2020).
ومع ذلك، يبرز المؤلفون أن المعيارية z يمكن أن تؤدي إلى تفسيرات خاطئة للنتائج البحثية (Berkey & Colditz, 2007; Moeller, 2015). تهدف المقالة إلى توضيح الأسباب التي تدعو لتجنب الدرجات المعيارية z في كل من التحليل الأولي والتمثيل الرسومي للنتائج. تقدم أمثلة توضيحية حول كيفية أن الدرجات المعيارية z يمكن أن تضلل المقارنات الجماعية وتختتم باقتراح منهجيات بديلة تقلل من المخاطر المرتبطة بمثل هذه التفسيرات الخاطئة.
نقاش
تناقش هذه القسم مفهوم وآثار المعيارية z في الأبحاث الموجهة نحو الأشخاص، مع التأكيد على دورها في تحويل الدرجات الخام إلى درجات معيارية z لأغراض تحليلية مختلفة. يتم تحقيق المعيارية z عن طريق طرح متوسط العينة من الدرجة الخام والقسمة على الانحراف المعياري للعينة، مما يؤدي إلى توزيع حيث تشير درجة معيارية z تساوي صفر إلى المتوسط. تشمل التطبيقات الرئيسية للمعيارية z إعداد البيانات لتحليلات المجموعات أو الملفات الكامنة، وتمثيل الفروق بين المجموعات بصريًا، وتحليل البيانات الطولية. ومع ذلك، يحذر المؤلفون من المفهوم الخاطئ الشائع بأن المعيارية z تعزز فعالية هذه التحليلات، مشيرين إلى الفخاخ المحتملة مثل تشويه الفروق بين المجموعات وسوء تفسير المفاهيم النفسية.
تحدد المناقشة عدة قضايا حاسمة مرتبطة بالمعيارية z. على سبيل المثال، يمكن أن تُخفي النسب النسبية للفروق بين المجموعات والمتغيرات، مما يؤدي إلى استنتاجات مضللة. يوضح المؤلفون كيف يمكن أن تغير الدرجات المعيارية z تفسير البيانات، مثل عكس العلاقة المدركة بين المتغيرات في تحليلات المجموعات. علاوة على ذلك، قد تُخفي الدرجات المعيارية z معلومات مهمة تتعلق بتأييد العناصر على مقاييس محدودة، مما يعقد تفسير ما إذا كان المشاركون يتفقون أو يختلفون مع عناصر الاستبيان. يجادل المؤلفون بأن المعنى النفسي للدرجات المعيارية z يعتمد على العينة المحددة وتوزيعات المتغيرات، والتي يمكن أن تختلف بشكل كبير عبر السياقات، مما يعقد المقارنات عبر العينات. بشكل عام، يدعو المؤلفون إلى الحذر في استخدام المعيارية z، خاصة في المقارنات الجماعية والدراسات الطولية، لتجنب التفسيرات الخاطئة والآثار المنهجية.
DOI: https://doi.org/10.17505/jpor.2025.28091
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40641852
Publication Date: 2025-06-28
Author(s): Julia Moeller
Primary Topic: Psychometric Methodologies and Testing
Overview
The article critiques the use of z-standardized scores in person-oriented research, highlighting several issues that can arise when employing these scores in cluster analyses and group comparisons. It identifies ten key reasons for avoiding z-scores, including the distortion of group and variable differences, loss of information regarding item endorsement, and the misleading nature of group assignments based on z-scores. The authors argue that z-standardization often relies on assumptions of homogeneity and unimodality, which are frequently violated in person-oriented studies that deal with multimodal distributions.
Moreover, the article suggests that z-scores do not align well with the theoretical focus of person-oriented methods, which emphasize within-person patterns rather than between-person variation. To address these limitations, the authors recommend alternative normalization techniques, such as using raw scores or scale transformations based on range, which may yield more accurate and meaningful results in the analysis of group differences and profiles.
Introduction
The introduction discusses the concept of Z-standardization, a linear transformation that converts raw scores into z-scores, which are commonly utilized for comparing groups and profiles in various research contexts (Dere et al., 2014; Bautista et al., 2016; Kahn et al., 2013). In public health and person-oriented methods, z-scores play a crucial role in both the preliminary and subsequent stages of cluster or latent profile analyses, aiding in the visualization of differences among resulting clusters (Cenkner et al., 2024; Edelsbrunner et al., 2025; Martinson et al., 2011; Nylund et al., 2007; Peng et al., 2020).
However, the authors highlight that z-standardization can lead to misinterpretations of research findings (Berkey & Colditz, 2007; Moeller, 2015). The article aims to elucidate the reasons for avoiding z-standardized scores in both the initial analysis and the graphical representation of results. It provides illustrative examples of how z-scores can mislead group comparisons and concludes by proposing alternative methodologies that mitigate the risks associated with such misinterpretations.
Discussion
The section discusses the concept and implications of z-standardization in person-oriented research, emphasizing its role in transforming raw scores into z-scores for various analytical purposes. Z-standardization is achieved by subtracting the sample mean from the raw score and dividing by the sample standard deviation, resulting in a distribution where a z-score of zero indicates the mean. The primary applications of z-standardization include preparing data for cluster or latent profile analyses, visually representing differences between groups, and analyzing longitudinal data. However, the authors caution against the common misconception that z-standardization enhances the effectiveness of these analyses, highlighting potential pitfalls such as distortion of group differences and misinterpretation of psychological constructs.
The discussion identifies several critical issues associated with z-standardization. For instance, it can obscure the relative ratios of differences between groups and variables, leading to misleading conclusions. The authors illustrate how z-scores can alter the interpretation of data, such as reversing the perceived relationship between variables in cluster analyses. Furthermore, z-scores may mask important information regarding item endorsement on bounded scales, complicating the interpretation of whether participants agree or disagree with survey items. The authors argue that the psychological meaning of z-scores is contingent on the specific sample and variable distributions, which can vary significantly across contexts, thereby complicating cross-sample comparisons. Overall, the authors advocate for caution in the use of z-standardization, particularly in group comparisons and longitudinal studies, to avoid misinterpretations and methodological artifacts.