Akadeemilistest ja teaduslikest uuringutest saab usaldusväärseid ja kehtivaid järeldusi teha ainult siis, kui uuring on usaldusväärne. Teadlased võivad jõuda valedele järeldustele, kui tulemused on vastuolulised, ebausaldusväärsed ja ebausaldusväärsed. Nii teadlaste, teadlaste kui ka üliõpilaste jaoks on uuringu kvaliteedi ja usaldusväärsuse kriitiliseks hindamiseks hädavajalik mõista erinevaid teadusuuringute usaldusväärsuse liike.

Uurime usaldusväärsuse liike teadusuuringutes ja nende tähtsust akadeemilises ja teaduslikus elus. Selle uurimise tulemusena muutuvad teadusuuringud usaldusväärsemaks, mõõtmisvahendid asjakohasemaks ja tulemused täpsemaks. On vaja tagada oma uurimistulemuste usaldusväärsus, olenemata sellest, kas olete kogenud teadlane või üliõpilane, see blogipostitus annab väärtuslikku teavet ja vahendeid, mis aitavad teil oma teadmisi laiendada. 

Mis on teadusuuringutes usaldusväärsus?

Uuringu usaldusväärsust määratletakse kui uuringu raames läbiviidud mõõtmiste, testide või vaatluste järjepidevust ja stabiilsust. See tagab, et sama uuringu kordamisel või kordamisel saadakse samad tulemused. Andmete kogumise, mõõtmisvahendite või osalejate käitumise puhul on usaldusväärsus kaitseks juhuslike vigade ja kõikumiste eest.

Teadusuuringud on olulised, et teha põhjendatud järeldusi, teha teadlikke otsuseid ja anda oma panus teadmiste kogumisse. Teadusuuringute usaldusväärsus, mis on range teadusliku uurimise alus, võimaldab edendada erinevaid valdkondi ja tõenduspõhiseid tavasid. Teadlased hindavad mõõtmiste järjepidevust ja usaldusväärsust mitut liiki usaldusväärsuse alusel. Uuringutes on neli liiki usaldusväärsust, mida tavaliselt vaadeldakse:

  1. Sisemine järjepidevus Usaldusväärsus
  2. Katse-katse usaldusväärsus
  3. Hindajatevaheline usaldusväärsus
  4. Paralleelsete vormide usaldusväärsus

Oma mõõtmiste järjepidevuse, stabiilsuse ja samaväärsuse hindamisega tagavad teadlased, et nende tulemused on usaldusväärsed ja valiidsed. Teadlased võivad eelistada ühte tüüpi usaldusväärsuse hindamist teisele, lähtudes oma uurimuse olulisusest ja kasutatavast mõõtevahendist.

1. Sisemise järjepidevuse usaldusväärsus

Sisemise järjepidevuse usaldusväärsuse hindamine määrab kindlaks, kui järjepidevad ja sidusad on mõõtmised uuringus. Uuringu või küsimustiku abil uuritakse, kas erinevad elemendid või küsimused mõõdavad sama aluseks olevat konstruktsiooni. Kui tegemist on kombineeritud skaala või indeksiga, siis vaadeldakse punktide usaldusväärsust koos.

Millised on sammud sisemise järjepidevuse usaldusväärsuse saavutamiseks?

Sisemise järjepidevuse usaldusväärsust saab mõõta mitmesuguste statistiliste meetoditega. Tavaliselt kasutatakse Cronbachi alfat, et arvutada skaala kõigi elementide keskmine korrelatsioon. Sisemise järjepidevuse tulemus üle 0,70 näitab kõrget Cronbachi alfa. (Kui olete uudishimulik Cronbachi alfa kohta, saate lugeda meie blogiartiklit "Milline on Cronbachi alfa roll ja kuidas seda tõlgendada?“)

Jagatud usaldusväärsuse meetodiga uuritakse korrelatsiooni kahe pooleks jagatud mõõtevahendi kahe poole vahel. Uurijad saavad seda meetodit kasutada selleks, et teha kindlaks, kas mõõtevahendi eri pooled mõõdavad järjepidevalt sama konstruktsiooni.

Sisemise järjepidevuse usaldusväärsuse näide

Sisemise järjepidevuse usaldusväärsuse olulisust paljude eri teadusharude uuringutes ei saa ülehinnata. Psühholoogid võivad näiteks kasutada mitme küsimustiku küsimustikku, et mõõta usaldust psühholoogiliste uuringute puhul. Kõik elemendid peaksid olema sisemise järjepidevuse mõttes usaldusväärsed, et nad mõõdaksid enesehinnangut järjepidevalt ja et neid ei mõjutaks omavahel mitteseotud tegurid. Uuringutulemusi saab valideerida, kehtestades mõõtevahendi valiidsuse.

2. Katse-katse usaldusväärsus

Test-retesti puhul hinnatakse usaldusväärsust, stabiilsust ja järjepidevust aja jooksul. Kasutades sama mõõtevahendit kahel erineval korral, uuritakse, kas tulemused on võrreldavad. See meetod on eriti kasulik, kui hinnatakse selliste konstruktsioonide usaldusväärsust, mis peaksid jääma pikemas perspektiivis stabiilseks.

Millised on testide usaldusväärsuse kontrollimise sammud?

Test-retesti usaldusväärsuse uuringu läbiviimiseks tuleb järgida mitmeid samme. Esiteks peavad uurijad valima esindusliku valimi osalejatest. Üldistatavuse tagamiseks peaks valimi suurus ja mitmekesisus olema piisav.

Pärast seda antakse osalejatele mõõtmisvahend kaks korda, kusjuures iga manustamise vahele jääb ajavahemik. Intervall võib sõltuda uurimiskontekstist ja konstruktsiooni olemusest. Näiteks isiksuseomaduste mõõtmise uuringute puhul võib sobida mitu nädalat kuni mitu kuud.

Teadlased analüüsivad kahe testi läbiviimise vahelist järjepidevust, kui andmed on kogutud. Selleks arvutatakse tavaliselt korrelatsioonikoefitsient, näiteks Pearsoni korrelatsioonikoefitsient või klassisisene korrelatsioonikoefitsient (ICC). Kõrged korrelatsioonikoefitsiendid näitavad tugevat testide usaldusväärsust, mis näitab, et mõõtmine on aja jooksul stabiilne ja järjepidev.

Katse-katse usaldusväärsuse näide

Pikaajalised uuringud, kus teadlased jälgivad isikute rühma pika aja jooksul, on eriti olulised testide usaldusväärsuse hindamisel. Mõõtmisvahendi stabiilsust saavad teadlased hinnata, et tagada, et muutused konstruktsioonis ei ole mõõtmisvastavuste tulemus. Selle tulemusena saab kõik muutused kindlalt seostada pigem konstruktsiooni muutustega kui mõõtmisvigadega. Mõõtmise järjepidevuse säilitamine aja jooksul on oluline näiteks sekkumisuuringutes, kus ravi mõju hinnatakse mitmel ajahetkel.

3. Hindajatevaheline usaldusväärsus

Sama nähtuse või andmete hindamisel uuringutes viitab hindajatevaheline usaldusväärsus erinevate hindajate või vaatlejate vahelisele järjepidevusele ja kokkuleppele. Selle meetodi puhul mõõdab, hindab või kategoriseerib hindaja või vaatleja asju sarnaselt või järjepidevalt. Kvalitatiivse uuringu läbiviimisel, kvalitatiivsete andmete analüüsimisel või mitme vaatenurga vaatlemisel on hindajatevaheline usaldusväärsus väga oluline.

Millised on hindajatevahelise usaldusväärsuse sammud?

Kordajatevahelise usaldusväärsuse hindamiseks kasutatakse erinevaid statistilisi meetmeid. Coheni kappa on laialdaselt kasutatav mõõtühik, mis arvestab juhuslikust kokkuleppest kaugemale ulatuvat kokkulangevust. See korrigeerib juhusliku kokkuleppe võimalikku esinemist. Klassisisene korrelatsioon (ICC) on teine tavaliselt kasutatav statistiline näitaja, eriti kui hinnangud või tähelepanekud on pidevad või intervallskaalal. ICC annab hinnangu selle kohta, kui suur osa hinnangute variatsioonist on tingitud vaatluste vahelistest tegelikest erinevustest.

Hindajatevahelise usaldusväärsuse näide 

Subjektiivsed hinnangud, kvalitatiivsed uuringud, ja vaatlusuuringute puhul on vaja hindajatevahelist usaldusväärsust. Kui mitu psühholoogi hindavad sõltumatult patsientide käitumist või sümptomeid, on hindajatevaheline usaldusväärsus väga oluline. Kvalitatiivseid uuringuid läbiviivad teadlased peavad tagama, et nende intervjuude ja tekstiandmete tõlgendused on järjepidevad ja jõuavad konsensusele. Samuti on oluline tagada hindajatevaheline usaldusväärsus vaatlusuuringute läbiviimisel, nagu kodeeringutevaheline usaldusväärsus sisuanalüüsis, kus andmeid kategoriseerivad ja kodeerivad järjekindlalt mitu kodeerijat.

4. Paralleelsete vormide usaldusväärsus

Paralleelne usaldusväärsuse vorm, mida tuntakse ka alternatiivse vormi usaldusväärsuse nime all, viitab sama konstruktsiooni mõõtmiseks mõeldud mõõtevahendi mitme versiooni või vormi järjepidevusele ja samaväärsusele. Tegemist on kahe või enama paralleelse mõõtmisvahendi vormi vahelise korrelatsiooni või vastavuse uurimisega. Kui uurijad soovivad minimeerida elemendi kallutatust või leevendada ühe vormiga seotud praktika mõju, võib paralleelsete vormide usaldusväärsus olla kasulik.

Millised on sammud paralleelvormide usaldusväärsuse saavutamiseks?

Paralleelvormide usaldusväärsust saab hinnata mitmesuguste statistiliste meetmete abil. Sageli kasutatakse Pearsoni korrelatsioonikoefitsiente, et uurida paralleelvormidest saadud tulemuste vahelist lineaarset seost. On ka teisi mõõdikuid, näiteks Spearmani korrelatsioonikoefitsient mitteparameetriliste andmete puhul või klassisisese korrelatsioonikoefitsient (ICC), kui on kaasatud mitu hindajat või vaatlejat.

Paralleelsete vormide usaldusväärsuse näide 

Paljudes uurimisvaldkondades ja uurimiskavades on vaja paralleelselt usaldusväärsuse vorme. Haridusuuringutes saab testide paralleelseid vorme kasutada erinevatele õpilaste rühmadele, et võrrelda erinevate õppemeetodite tõhusust. Seega on mis tahes täheldatud erinevused tulemustes seostatavad õpetamismeetodiga. Erinevate ravivõtete hindamisel võib paralleelsete vormide usaldusväärsus olla väärtuslik. Mõõtmishälbe minimeerimiseks võivad teadlased võrrelda hindeid enne ja pärast ravi, kasutades patsiendi poolt teatatud tulemuste paralleelseid vorme.

Usaldusväärse teadustöö ehitamine telliskivi kaupa

Akadeemilised ja teaduslikud uuringud tuginevad suurel määral uuringute usaldusväärsusele. Nii tagame me oma mõõtmiste järjepidevuse, usaldusväärsuse ja usaldusväärsuse. Selleks, et tugevdada meie tulemuste paikapidavust ja aidata kaasa teadmistele, peame mõistma ja rakendama erinevaid usaldusväärsuse liike.

Teadustöö usaldusväärsus on oluline, seega võtame seda teadlastena omaks. Tagage mõõtmisvahendite sidusus, kaasates sisemise järjepidevuse usaldusväärsuse. Hinnake stabiilsust aja jooksul, võttes arvesse test-retesti usaldusväärsust. Võtke arvesse hindajatevahelist usaldusväärsust, kui kaasatud on mitu vaatlejat. Et leevendada eelarvamusi ja praktika mõju, ärge unustage paralleelsete vormide usaldusväärsust.

Kuna me peame oluliseks teadusuuringute usaldusväärsust, aitame kaasa valdkonna kui terviku arengule. Teeme usaldusväärse ja usaldusväärse teadustöö kaudu püsivat mõju, mis on relvastatud teadmistega usaldusväärsusest.

Suurendage oma töö mõju ja usaldusväärsust

Illustratsioonide lisamine temaatilistesse analüüsidesse võib lisada sügavust ja selgust uurimuse usaldusväärsusele. Teaduslikke tulemusi saab paremini mõista ja õppida visuaalsete esitluste abil. Selline vahend nagu Mind the Graph muudab keerulised andmed hoolikalt kujundatud visuaalide abil hõlpsamini mõistetavaks. Illustratsioonid võivad pakkuda lugejatele mõju ja kaasata neid teie uurimistulemustesse. Teemakohaste analüüside visualiseerimine tõstab neid esile, jättes publikule püsiva mulje.

Alustage loomist Mind the Graph-ga
Seotud artiklid
logo-subscribe

Tellige meie uudiskiri

Eksklusiivne kvaliteetne sisu tõhusa visuaalse
teabevahetus teaduses.

- Eksklusiivne juhend
- Disaini näpunäited
- Teaduslikud uudised ja suundumused
- Juhendid ja mallid