Zkoumání typů spolehlivosti ve výzkumu

Spolehlivé a platné závěry lze z akademických a vědeckých studií vyvodit pouze tehdy, pokud je výzkum spolehlivý. Výzkumníci mohou dojít k nesprávným závěrům, pokud jsou zjištění nekonzistentní, nespolehlivá a nevěrohodná. Pro výzkumné pracovníky, vědce i studenty je pochopení různých typů spolehlivosti výzkumu zásadní pro kritické posouzení kvality a spolehlivosti studie.

Prozkoumáme typy spolehlivosti ve výzkumu a jejich význam v akademické a vědecké sféře. Díky tomuto zkoumání bude výzkum spolehlivější, nástroje měření vhodnější a výsledky přesnější. Je nutné zajistit spolehlivost výsledků výzkumu, ať už jste zkušený výzkumník, nebo student, tento příspěvek na blogu vám poskytne cenné informace a nástroje, které vám pomohou rozšířit vaše znalosti.

Co je ve výzkumu spolehlivost?

Spolehlivost výzkumné studie je definována jako konzistence a stabilita měření, testů nebo pozorování prováděných v rámci studie. Zajišťuje, že by bylo dosaženo stejných výsledků, kdyby byla stejná studie replikována nebo opakována. V případě sběru dat, měřicích nástrojů nebo chování účastníků slouží spolehlivost jako pojistka proti náhodným chybám a výkyvům.

Výzkum je nezbytný pro vyvozování platných závěrů, přijímání informovaných rozhodnutí a přispívání k souhrnu znalostí. Spolehlivost výzkumu, který je základem přísného vědeckého zkoumání, umožňuje pokrok v různých oblastech a prosazování postupů založených na důkazech. Výzkumníci hodnotí konzistenci a spolehlivost měření na základě několika typů spolehlivosti. Ve výzkumu se běžně posuzují čtyři typy spolehlivosti:

Vnitřní konzistence Spolehlivost
Spolehlivost testu a opakovaného testu
Spolehlivost mezi posuzovateli
Spolehlivost paralelních formulářů

Hodnocením konzistence, stability a ekvivalence svých měření výzkumníci zajišťují, že jejich zjištění jsou spolehlivá a platná. Výzkumníci mohou upřednostnit jeden typ hodnocení spolehlivosti před jiným na základě významu svého výzkumu a použitého nástroje měření.

1. Spolehlivost vnitřní konzistence

Hodnocení spolehlivosti vnitřní konzistence určuje, jak konzistentní a koherentní jsou měření v rámci studie. Pomocí průzkumu nebo dotazníku se zkoumá, zda různé položky nebo otázky měří stejný základní konstrukt. Jako složená škála nebo index zkoumá spolehlivost položek dohromady.

Jaké jsou kroky ke spolehlivosti vnitřní konzistence?

Spolehlivost vnitřní konzistence lze měřit pomocí různých statistických metod. Běžně se používá Cronbachovo alfa k výpočtu průměrné korelace mezi všemi položkami škály. Skóre vnitřní konzistence vyšší než 0,70 znamená, že je vysoká. Cronbachova alfa. (Pokud vás zajímá Cronbachova alfa, můžete si přečíst článek na našem blogu "Jakou roli hraje Cronbachova alfa a jak ji interpretujete?“)

Metoda reliability rozdělené na poloviny zkoumá korelaci mezi dvěma polovinami měřicího nástroje rozděleného na dvě poloviny. Výzkumníci mohou tuto metodu použít ke zjištění, zda různé poloviny nástroje konzistentně měří stejný konstrukt.

Příklad spolehlivosti vnitřní konzistence

Význam spolehlivosti vnitřní konzistence ve výzkumu v širokém spektru oborů nelze přeceňovat. Psychologové mohou například používat vícepoložkový dotazník k měření důvěry v psychologický výzkum. Všechny položky by měly být spolehlivé z hlediska vnitřní konzistence, aby měřily sebevědomí konzistentně a nebyly ovlivněny nesouvisejícími faktory. Výsledky studie lze ověřit stanovením validity měřicího nástroje.

2. Spolehlivost testu a opakovaného testu

Při testování se hodnotí spolehlivost, stabilita a konzistence v čase. Při použití stejného měřicího nástroje při dvou různých příležitostech se zkoumá, zda jsou výsledky srovnatelné. Metoda je užitečná zejména při hodnocení spolehlivosti konstruktů, které by měly zůstat dlouhodobě stabilní.

Jaké jsou kroky ke spolehlivosti testu?

Aby bylo možné provést studii spolehlivosti test-retest, je třeba dodržet několik kroků. Nejprve musí výzkumníci vybrat reprezentativní vzorek účastníků. Kvůli zobecnění by měla být velikost a rozmanitost vzorku dostatečná.

Následně je účastníkům dvakrát zadán měřicí nástroj s časovým odstupem mezi jednotlivými zadáními. Interval může být určen kontextem výzkumu a povahou konstruktu. Například pro studie měřící osobnostní rysy může být vhodné několik týdnů až několik měsíců.

Po shromáždění údajů výzkumníci analyzují konzistenci mezi dvěma administracemi testu. K tomuto účelu se obvykle počítá korelační koeficient, jako je Pearsonův korelační koeficient nebo vnitrotřídní korelační koeficient (ICC). Vysoké korelační koeficienty naznačují vysokou spolehlivost testů, což znamená stabilní a konzistentní měření v průběhu času.

Příklad spolehlivosti testu a opakovaného testu

Longitudinální studie, v nichž výzkumníci sledují skupinu osob po dlouhou dobu, jsou obzvláště důležité, pokud jde o hodnocení spolehlivosti testů. Výzkumníci mohou posoudit stabilitu měřicího nástroje, aby se ujistili, že změny v konstruktu nejsou důsledkem nekonzistence měření. Díky tomu lze případné změny s jistotou připsat změnám v konstruktu, a nikoli chybě měření. Udržení konzistentního měření v čase je důležité například v intervenčních studiích, kde se účinky léčby hodnotí ve více časových bodech.

3. Spolehlivost mezi posuzovateli

Při hodnocení stejného jevu nebo údajů ve výzkumu se spolehlivost mezi hodnotiteli vztahuje na konzistenci a shodu mezi různými hodnotiteli nebo pozorovateli. Při této metodě hodnotitelé nebo pozorovatelé měří, posuzují nebo kategorizují věci podobným nebo konzistentním způsobem. Při provádění kvalitativního výzkumu, analýze kvalitativních dat nebo pozorování z více perspektiv je inter-rater reliabilita klíčová.

Jaké jsou kroky k mezilehlé spolehlivosti?

K posouzení spolehlivosti mezi posuzovateli se používají různá statistická měření. Cohenova kappa je široce používaná míra, která zohledňuje shodu přesahující náhodu. Upravuje možnost náhodného výskytu shody. Další běžně používanou statistickou mírou je korelace mezi třídami (ICC), zejména pokud jsou hodnocení nebo pozorování spojitá nebo na intervalové škále. ICC poskytuje odhad podílu rozptylu v hodnoceních, který lze připsat skutečným rozdílům mezi pozorováními.

Příklad spolehlivosti mezi posuzovateli

Subjektivní hodnocení, kvalitativní výzkuma pozorovací studie vyžadují spolehlivost mezi jednotlivými hodnotiteli. Kdykoli více psychologů nezávisle na sobě hodnotí chování nebo příznaky pacientů, je spolehlivost mezi posuzovateli zásadní. Výzkumníci provádějící kvalitativní výzkum musí zajistit, aby jejich interpretace rozhovorů a textových dat byly konzistentní a dosáhly shody. Při provádění observačních studií je rovněž důležité zajistit inter-rater reliabilitu, podobně jako inter-kódovací reliabilitu při obsahové analýze, kdy jsou data konzistentně kategorizována a kódována více kodéry.

4. Spolehlivost paralelních forem

Paralelní forma reliability, která je také známá jako alternativní forma reliability, se týká konzistence a ekvivalence více verzí nebo forem měřicího nástroje určeného k měření stejného konstruktu. Jedná se o zkoumání korelace nebo shody mezi dvěma nebo více paralelními formami měřicího nástroje. Pokud chtějí výzkumníci minimalizovat zkreslení položek nebo zmírnit praktické efekty spojené s jedinou formou, může být užitečná spolehlivost paralelních forem.

Jaké jsou kroky ke spolehlivosti paralelních formulářů?

Spolehlivost paralelních formulářů lze hodnotit pomocí různých statistických měřítek. Často se používají Pearsonovy korelační koeficienty ke zkoumání lineárního vztahu mezi skóre získanými z paralelních formulářů. Existují i další míry, například Spearmanův korelační koeficient pro neparametrická data nebo vnitrotřídní korelační koeficient (ICC), pokud je zapojeno více hodnotitelů nebo pozorovatelů.

Příklad spolehlivosti paralelních formulářů

Mnoho výzkumných oblastí a studijních plánů vyžaduje paralelní formy spolehlivosti. Ve výzkumu v oblasti vzdělávání lze paralelní formy testu zadávat různým skupinám studentů, aby bylo možné porovnat účinnost různých výukových metod. Jakékoli pozorované rozdíly ve výsledcích tak budou přičitatelné výukové metodě. Při hodnocení různých léčebných intervencí může být cenná spolehlivost paralelních forem. Aby se minimalizovalo zkreslení měření, mohou výzkumníci porovnávat skóre před léčbou a po ní pomocí paralelních forem měření výsledků hlášených pacientem.

Budování spolehlivého výzkumu cihlu po cihle

Akademická sféra a vědecké studie si velmi zakládají na spolehlivosti výzkumu. Tímto způsobem zajišťujeme konzistenci, spolehlivost a důvěryhodnost našich měření. Abychom posílili platnost našich zjištění a přispěli k poznání, musíme pochopit a uplatňovat různé typy spolehlivosti.

Spolehlivost výzkumu je důležitá, a proto ji jako výzkumníci přijměme. Zajistěte soudržnost v rámci měřicích nástrojů začleněním spolehlivosti vnitřní konzistence. Posuzujte stabilitu v čase tím, že zohledníte spolehlivost test-retest. V případě zapojení více pozorovatelů zvažte spolehlivost mezi jednotlivými pozorovateli. Pro zmírnění zkreslení a efektů praxe nezapomínejte na spolehlivost paralelních forem.

Protože klademe velký důraz na spolehlivost výzkumu, přispíváme k rozvoji oboru jako celku. Vytvořte trvalý dopad prostřednictvím spolehlivého a důvěryhodného výzkumu vyzbrojeného znalostmi spolehlivosti.

Zvyšte dopad a spolehlivost své práce

Přidání ilustrací k tematickým analýzám může zvýšit hloubku a jasnost spolehlivosti výzkumu. Vědecká zjištění lze lépe pochopit a naučit se je prostřednictvím vizuálních prezentací. Nástroj, jako je např. Mind the Graph usnadňuje pochopení složitých dat pomocí pečlivě navržených vizualizací. Ilustrace mohou na čtenáře zapůsobit a zaujmout je výsledky vašeho výzkumu. Vizualizace vašich tematických analýz je pozvedne a zanechá v publiku trvalý dojem.