Definizione di affidabilità nella ricerca

L'affidabilità è il grado in cui uno strumento di misura fornisce gli stessi risultati ogni volta che viene utilizzato, supponendo che l'elemento sottostante misurato non cambi.

Key Takeaways: affidabilità

Immagina di provare a valutare l'affidabilità di un termometro in casa. Se la temperatura in una stanza rimane invariata, un termometro affidabile fornirà sempre la stessa lettura. Un termometro privo di affidabilità cambierebbe anche quando la temperatura no. Si noti, tuttavia, che il termometro non deve essere preciso per essere affidabile. Ad esempio, potrebbe sempre registrare tre gradi troppo alti. Il suo grado di affidabilità ha invece a che fare con la prevedibilità della sua relazione con tutto ciò che viene testato.

Per valutare l'affidabilità, l'oggetto da misurare deve essere misurato più di una volta. Ad esempio, se si desidera misurare la lunghezza di un divano per assicurarsi che si adatti a una porta, è possibile misurarlo due volte. Se si ottiene una misurazione identica due volte, si può essere certi di aver effettuato una misurazione affidabile.

Esistono quattro procedure per valutare l'affidabilità di un test. (Qui, il termine "test" si riferisce a un gruppo di affermazioni su un questionario, quello di un osservatore quantitativo o qualitativo valutazione o una combinazione dei due.)

Qui, lo stesso test viene eseguito due o più volte. Ad esempio, potresti creare un questionario con una serie di dieci dichiarazioni per valutare la fiducia. Queste dieci affermazioni vengono quindi fornite a un argomento due volte in due momenti diversi. Se l'intervistato fornisce risposte simili entrambe le volte, è possibile assumere le domande valutate in modo affidabile le risposte del soggetto.

Un vantaggio di questo metodo è che è necessario sviluppare un solo test per questa procedura. Tuttavia, ci sono alcuni aspetti negativi della procedura test-retest. Potrebbero verificarsi eventi tra i tempi dei test che incidono sulle risposte dei rispondenti; le risposte potrebbero cambiare nel tempo semplicemente perché le persone cambiano e crescono nel tempo; e il soggetto potrebbe adattarsi alla prova la seconda volta, riflettere più profondamente sulle domande e rivalutare le loro risposte. Ad esempio, nell'esempio sopra, alcuni intervistati potrebbero essere diventati più sicuri tra il primo e il seconda sessione di test, che renderebbe più difficile interpretare i risultati del test-retest procedura.

Nella procedura dei moduli alternativi (chiamata anche affidabilità delle forme parallele), vengono forniti due test. Ad esempio, è possibile creare due serie di cinque istruzioni che misurano la fiducia. Ai soggetti verrebbe chiesto di prendere ciascuno dei questionari a cinque dichiarazioni. Se la persona fornisce risposte simili per entrambi i test, puoi presumere che tu abbia misurato il concetto in modo affidabile. Un vantaggio è che l'indicazione sarà meno importante perché i due test sono diversi. Tuttavia, è importante assicurarsi che entrambe le versioni alternative del test stiano effettivamente misurando la stessa cosa.

In questa procedura, viene eseguito un singolo test una volta. Un voto viene assegnato a ciascuna metà separatamente e i voti vengono confrontati da ciascuna metà. Ad esempio, potresti avere una serie di dieci dichiarazioni su un questionario per valutare la fiducia. Gli intervistati sostengono il test e le domande vengono quindi suddivise in due sotto-test di cinque elementi ciascuno. Se il punteggio nella prima metà rispecchia il punteggio nella seconda metà, puoi presumere che il test abbia misurato il concetto in modo affidabile. Tra i lati positivi, la storia, la maturazione e l'indicazione non sono in gioco. Tuttavia, i punteggi possono variare notevolmente a seconda del modo in cui il test è diviso in due metà.

Qui, lo stesso test viene somministrato una volta e il punteggio si basa sulla somiglianza media delle risposte. Ad esempio, in un questionario a dieci dichiarazioni per misurare la fiducia, ogni risposta può essere vista come un sotto-test a una frase. La somiglianza nelle risposte a ciascuna delle dieci affermazioni viene utilizzata per valutare l'affidabilità. Se l'intervistato non risponde a tutte e dieci le affermazioni in modo simile, si può presumere che il test non sia affidabile. Un modo in cui i ricercatori possono valutare la coerenza interna è l'utilizzo software statistico calcolare Alpha di Cronbach.

Con la procedura di coerenza interna, la storia, la maturazione e l'indicazione non sono una considerazione. Tuttavia, il numero di dichiarazioni nel test può influire sulla valutazione dell'affidabilità quando la si valuta internamente.