En pålidelig og gyldig konklusion kan kun drages af akademiske og videnskabelige undersøgelser, når forskningen er pålidelig. Forskere kan nå frem til forkerte konklusioner, hvis resultaterne er inkonsekvente, upålidelige og upålidelige. For både forskere, akademikere og studerende er det vigtigt at forstå de forskellige typer af forskningspålidelighed for kritisk at kunne evaluere en undersøgelses kvalitet og pålidelighed.
Vi vil udforske typerne af pålidelighed i forskning og deres betydning for akademikere og videnskab. Forskningen bliver mere robust, måleværktøjerne bliver mere hensigtsmæssige, og resultaterne bliver mere præcise med denne udforskning. Det er nødvendigt at sikre pålideligheden af dine forskningsresultater, og uanset om du er en erfaren forsker eller studerende, vil dette blogindlæg give dig værdifuld information og værktøjer, der kan hjælpe dig med at udvide din viden.
Hvad er pålidelighed i forskning?
Et forskningsstudies pålidelighed defineres som konsistensen og stabiliteten af de målinger, tests eller observationer, der udføres i studiet. Det sikrer, at de samme resultater ville blive opnået, hvis det samme studie blev replikeret eller gentaget. I dataindsamling, måleredskaber eller deltageradfærd fungerer pålidelighed som en beskyttelse mod tilfældige fejl og udsving.
Forskning er afgørende for at kunne drage gyldige konklusioner, træffe informerede beslutninger og bidrage til den samlede viden. Som grundlag for stringent videnskabelig undersøgelse gør forskningspålidelighed det muligt at fremme forskellige områder og fremme evidensbaseret praksis. Forskere evaluerer målingers konsistens og pålidelighed på baggrund af flere typer af pålidelighed. Der er fire typer af pålidelighed inden for forskning, som almindeligvis overvejes:
- Intern konsistens Pålidelighed
- Test-retest-pålidelighed
- Pålidelighed mellem bedømmere
- Parallelle former Pålidelighed
Ved at evaluere deres målingers konsistens, stabilitet og ækvivalens sikrer forskerne, at deres resultater er pålidelige og gyldige. Forskere kan foretrække en type pålidelighedsvurdering frem for en anden baseret på betydningen af deres forskning og det anvendte måleinstrument.
1. Intern konsistenspålidelighed
En pålidelighedsvurdering af intern konsistens bestemmer, hvor konsistente og sammenhængende målingerne er i en undersøgelse. Ved hjælp af en undersøgelse eller et spørgeskema undersøges det, om forskellige emner eller spørgsmål måler den samme underliggende konstruktion. Som en sammensat skala eller et indeks ser man på pålideligheden af de samlede items.
Hvad er trinene til en intern konsistenspålidelighed?
Pålideligheden af den interne konsistens kan måles ved hjælp af en række forskellige statistiske metoder. Det er almindeligt at bruge Cronbach's alpha til at beregne den gennemsnitlige korrelation mellem alle items i skalaen. En intern konsistensscore på over 0,70 indikerer en høj pålidelighed. Cronbach's Alpha. (Hvis du er nysgerrig efter at vide mere om Cronbach's Alpha, kan du læse vores blogartikel "Hvilken rolle spiller Cronbach's Alpha, og hvordan fortolker du den?“)
Split-half-reliabilitetsmetoden undersøger korrelationen mellem to halvdele af et måleinstrument, der er opdelt i to halvdele. Forskere kan bruge denne metode til at afgøre, om forskellige halvdele af instrumentet konsekvent måler den samme konstruktion.
Intern konsistenspålidelighed Eksempel
Betydningen af intern konsistens og pålidelighed i forskning på tværs af en lang række discipliner kan ikke overvurderes. Psykologer kan f.eks. bruge et spørgeskema med flere spørgsmål til at måle selvtillid i psykologisk forskning. Alle spørgsmålene skal være pålidelige med hensyn til intern konsistens, så de måler selvværd konsekvent og ikke påvirkes af uafhængige faktorer. Undersøgelsesresultater kan valideres ved at fastslå måleinstrumentets validitet.
2. Test-retest-pålidelighed
I test-retest evalueres pålidelighed, stabilitet og konsistens over tid. Ved at bruge det samme måleinstrument ved to forskellige lejligheder undersøges det, om resultaterne er sammenlignelige. Metoden er især nyttig, når man evaluerer pålideligheden af konstruktioner, der skal forblive stabile i det lange løb.
Hvad er trinene til en test-retest-reliabilitet?
For at gennemføre en test-retest-reliabilitetsundersøgelse skal man følge flere trin. Først skal forskerne udvælge en repræsentativ stikprøve af deltagere. Af hensyn til generaliserbarheden skal stikprøvens størrelse og diversitet være tilstrækkelig.
Derefter administreres måleinstrumentet til deltagerne to gange med et tidsinterval mellem hver administration. Forskningskonteksten og konstruktets natur kan bestemme intervallet. Flere uger til flere måneder kan f.eks. være passende for undersøgelser, der måler personlighedstræk.
Forskere analyserer overensstemmelsen mellem to testadministrationer, når dataene er indsamlet. En korrelationskoefficient, såsom Pearsons korrelationskoefficient eller intraclass korrelationskoefficient (ICC), beregnes normalt til dette formål. Høje korrelationskoefficienter indikerer en stærk test-retest-reliabilitet, hvilket indikerer en stabil og konsistent måling over tid.
Eksempel på test-retest-reliabilitet
Longitudinelle studier, hvor forskere følger en gruppe individer over en længere periode, er særligt vigtige, når det handler om at vurdere test-retest-reliabilitet. Et måleinstruments stabilitet kan vurderes af forskere for at sikre, at ændringer i konstruktionen ikke er et resultat af måleinkonsistens. Som et resultat kan eventuelle ændringer med sikkerhed tilskrives ændringer i konstruktionen snarere end målefejl. At opretholde konsistente målinger over tid er f.eks. vigtigt i interventionsstudier, hvor behandlingseffekter evalueres på flere tidspunkter.
3. Pålidelighed mellem bedømmere
Når man vurderer det samme fænomen eller de samme data i forskning, refererer inter-rater reliability til konsistensen og overensstemmelsen mellem forskellige bedømmere eller observatører. I denne metode måler, bedømmer eller kategoriserer rateren eller observatøren ting på en lignende eller konsistent måde. Når man udfører kvalitativ forskning, analyserer kvalitative data eller observerer fra flere perspektiver, er inter-rater-reliabilitet afgørende.
Hvad er trinene i en interrater-reliabilitet?
Forskellige statistiske mål bruges til at vurdere inter-rater pålidelighed. Cohen's kappa er et meget anvendt mål, der tager højde for enighed ud over det tilfældige. Det justerer for muligheden for, at enighed opstår tilfældigt. Intra-class correlation (ICC) er et andet statistisk mål, der ofte anvendes, især når ratings eller observationer er kontinuerlige eller på en intervalskala. ICC giver et skøn over, hvor stor en del af variansen i ratings, der kan tilskrives de sande forskelle mellem observationerne.
Eksempel på interrater-reliabilitet
Subjektive vurderinger, Kvalitativ forskningog observationsstudier kræver inter-rater pålidelighed. Når flere psykologer uafhængigt af hinanden evaluerer patienters adfærd eller symptomer, er inter-rater pålidelighed afgørende. Forskere, der udfører kvalitativ forskning, er nødt til at sikre, at deres fortolkninger af interviews og tekstdata er konsistente og når til enighed. Det er også vigtigt at sikre inter-rater reliabilitet, når man udfører observationsstudier, ligesom inter-coding reliabilitet i indholdsanalyse, hvor data konsekvent kategoriseres og kodes af flere kodere.
4. Parallelle formularer Pålidelighed
Den parallelle form for reliabilitet, som også er kendt som alternativ form-reliabilitet, refererer til konsistensen og ækvivalensen af flere versioner eller former af et måleinstrument, der er beregnet til at måle den samme konstruktion. Der er tale om en undersøgelse af korrelationen eller overensstemmelsen mellem to eller flere parallelle former af måleredskabet. Når forskere ønsker at minimere item bias eller afbøde praksiseffekter forbundet med en enkelt form, kan pålidelighed af parallelle former være nyttig.
Hvad er trinene til parallelle formularers pålidelighed?
Parallelle skemaers pålidelighed kan vurderes ved hjælp af en række statistiske mål. Ofte bruges Pearson-korrelationskoefficienter til at undersøge det lineære forhold mellem scores opnået fra parallelle skemaer. Der findes andre mål, såsom Spearman-korrelationskoefficienten for ikke-parametriske data eller intraklasse-korrelationskoefficienten (ICC), når der er flere bedømmere eller observatører involveret.
Parallelle former Eksempel på pålidelighed
Mange forskningsområder og undersøgelsesdesign kræver parallelle former for pålidelighed. I uddannelsesforskning kan parallelle former for en test administreres til forskellige grupper af studerende for at sammenligne effektiviteten af forskellige undervisningsmetoder. Således vil alle observerede forskelle i score kunne tilskrives undervisningsmetoden. Når man vurderer forskellige behandlingsinterventioner, kan pålideligheden af parallelle former være værdifuld. For at minimere målingsbias kan forskere sammenligne resultater før og efter behandling ved hjælp af parallelle former for patientrapporterede resultatmålinger.
Opbygning af pålidelig forskning sten for sten
Den akademiske verden og videnskabelige studier er stærkt afhængige af forskningens pålidelighed. På den måde sikrer vi konsistensen, pålideligheden og troværdigheden af vores målinger. For at styrke validiteten af vores resultater og bidrage til viden, er vi nødt til at forstå og anvende forskellige typer af pålidelighed.
Forskningspålidelighed er vigtig, så lad os omfavne den som forskere. Sørg for sammenhæng i måleinstrumenter ved at indarbejde intern konsistens-pålidelighed. Vurdér stabilitet over tid ved at overveje test-retest pålidelighed. Overvej inter-rater pålidelighed, når flere observatører er involveret. For at afbøde bias og praksiseffekter må man ikke glemme pålideligheden af parallelle former.
Da vi prioriterer forskningens pålidelighed højt, bidrager vi til udviklingen af feltet som helhed. Gør en varig forskel gennem pålidelig og troværdig forskning bevæbnet med viden om pålidelighed.
Øg effekten og pålideligheden af dit arbejde
At tilføje illustrationer til tematiske analyser kan give dybde og klarhed til forskningens pålidelighed. Videnskabelige resultater kan forstås og læres mere effektivt gennem visuelle præsentationer. Et værktøj som Mind the Graph gør komplekse data lettere at forstå med omhyggeligt designet grafik. Illustrationer kan give læserne en effekt og engagere dem i dine forskningsresultater. Visualisering af dine tematiske analyser vil løfte dem og efterlade et varigt indtryk på dit publikum.
Tilmeld dig vores nyhedsbrev
Eksklusivt indhold af høj kvalitet om effektiv visuel
kommunikation inden for videnskab.
