Akateemisista ja tieteellisistä tutkimuksista voidaan tehdä luotettavia ja päteviä johtopäätöksiä vain, jos tutkimus on luotettava. Tutkijat voivat päätyä virheellisiin johtopäätöksiin, jos havainnot ovat epäjohdonmukaisia, epäluotettavia ja epäluotettavia. Sekä tutkijoille, oppineille että opiskelijoille tutkimuksen luotettavuuden eri tyyppien ymmärtäminen on olennaista tutkimuksen laadun ja luotettavuuden kriittisessä arvioinnissa.

Tutustumme luotettavuuden tyyppeihin tutkimuksessa ja niiden merkitykseen akateemisessa ja tieteellisessä toiminnassa. Tutkimuksesta tulee vankempaa, mittausvälineistä sopivampia ja tuloksista tarkempia tämän tutkimuksen avulla. On välttämätöntä varmistaa tutkimustulosten luotettavuus, olitpa sitten kokenut tutkija tai opiskelija, tämä blogikirjoitus tarjoaa arvokasta tietoa ja työkaluja, jotka auttavat sinua laajentamaan tietämystäsi. 

Mitä luotettavuus on tutkimuksessa?

Tutkimuksen luotettavuus määritellään tutkimuksessa tehtyjen mittausten, testien tai havaintojen johdonmukaisuudeksi ja pysyvyydeksi. Sillä varmistetaan, että samat tulokset saataisiin, jos sama tutkimus toistettaisiin tai toistettaisiin. Tiedonkeruussa, mittausvälineissä tai osallistujien käyttäytymisessä luotettavuus toimii turvana satunnaisvirheitä ja vaihtelua vastaan.

Tutkimus on olennaisen tärkeää, jotta voidaan tehdä päteviä johtopäätöksiä, tehdä tietoon perustuvia päätöksiä ja lisätä tietämystä. Tiukan tieteellisen tutkimuksen perustana tutkimuksen luotettavuus mahdollistaa eri alojen edistämisen ja näyttöön perustuvien käytäntöjen edistämisen. Tutkijat arvioivat mittausten johdonmukaisuutta ja luotettavuutta useiden luotettavuustyyppien perusteella. Tutkimuksessa tarkastellaan yleisesti neljää luotettavuuden tyyppiä:

  1. Sisäinen johdonmukaisuus Luotettavuus
  2. Testin ja uusintatestin luotettavuus
  3. Arvioijien välinen luotettavuus
  4. Rinnakkaiset lomakkeet Luotettavuus

Arvioimalla mittausten johdonmukaisuutta, vakautta ja vastaavuutta tutkijat varmistavat, että heidän tutkimuksensa ovat luotettavia ja päteviä. Tutkijat voivat suosia yhtä luotettavuuden arviointityyppiä toisen sijaan tutkimuksensa merkityksen ja käytetyn mittausinstrumentin perusteella.

1. Sisäinen johdonmukaisuus Luotettavuus

Sisäisen johdonmukaisuuden luotettavuuden arvioinnilla määritetään, kuinka johdonmukaisia ja yhtenäisiä mittaukset ovat tutkimuksessa. Tutkimuksen tai kyselylomakkeen avulla tutkitaan, mittaavatko eri kohteet tai kysymykset samaa taustalla olevaa konstruktiota. Yhdistelmäasteikkona tai -indeksinä tarkastellaan kohtien luotettavuutta yhdessä.

Mitkä ovat sisäisen johdonmukaisuuden luotettavuuden vaiheet?

Sisäisen johdonmukaisuuden luotettavuutta voidaan mitata erilaisilla tilastollisilla menetelmillä. Yleisesti käytetään Cronbachin alfaa laskemaan asteikon kaikkien kohtien keskimääräinen korrelaatio. Sisäisen johdonmukaisuuden arvosana yli 0,70 osoittaa, että sisäisen johdonmukaisuuden Cronbachin alfa. (Jos olet utelias Cronbachin alfasta, voit lukea blogiartikkelimme "Mikä on Cronbachin alfan merkitys ja miten sitä tulkitaan?“)

Kahteen osaan jaetussa luotettavuusmenetelmässä tutkitaan kahteen osaan jaetun mittauslaitteen kahden puolikkaan välistä korrelaatiota. Tutkijat voivat käyttää tätä menetelmää määrittääkseen, mittaavatko mittarin eri puoliskot johdonmukaisesti samaa konstruktiota.

Sisäinen johdonmukaisuus Luotettavuus Esimerkki

Sisäisen johdonmukaisuuden luotettavuuden merkitystä eri tieteenalojen tutkimuksessa ei voi korostaa liikaa. Psykologit voivat esimerkiksi käyttää monikysymyslomaketta mittaamaan luottamusta psykologiseen tutkimukseen. Kaikkien kohtien olisi oltava sisäisen johdonmukaisuuden kannalta luotettavia, jotta ne mittaavat itsetuntoa johdonmukaisesti eivätkä asiaan liittymättömät tekijät vaikuta niihin. Tutkimustulokset voidaan validoida selvittämällä mittausvälineen validiteetti.

2. Testin ja uusintatestin luotettavuus

Testi-uusintatestissä arvioidaan luotettavuutta, vakautta ja johdonmukaisuutta ajan kuluessa. Käyttämällä samaa mittausvälinettä kahteen eri kertaan tutkitaan, ovatko tulokset vertailukelpoisia. Menetelmä on erityisen hyödyllinen arvioitaessa sellaisten konstruktioiden luotettavuutta, joiden pitäisi pysyä vakaina pitkällä aikavälillä.

Mitkä ovat testin ja uusintatestin luotettavuuden vaiheet?

Testin ja uusintatestin luotettavuustutkimuksen suorittamiseksi on noudatettava useita vaiheita. Ensinnäkin tutkijoiden on valittava edustava otos osallistujista. Yleistettävyyden kannalta otoksen koon ja monimuotoisuuden on oltava riittävä.

Tämän jälkeen mittauslaite annetaan osallistujille kahdesti, ja mittausten välillä on tietty aika. Tutkimuskonteksti ja rakenteen luonne voivat määrittää aikavälin. Useista viikoista useisiin kuukausiin voi olla sopiva aika esimerkiksi persoonallisuuspiirteitä mittaavissa tutkimuksissa.

Tutkijat analysoivat johdonmukaisuutta kahden testikerran välillä, kun tiedot on kerätty. Tätä tarkoitusta varten lasketaan yleensä korrelaatiokerroin, kuten Pearsonin korrelaatiokerroin tai luokan sisäinen korrelaatiokerroin (ICC). Korkeat korrelaatiokertoimet kertovat vahvasta testin ja uusintatestin välisestä luotettavuudesta, mikä osoittaa, että mittaus on vakaa ja johdonmukainen ajan mittaan.

Esimerkki testin ja uusintatestin luotettavuudesta

Pitkittäistutkimukset, joissa tutkijat seuraavat ryhmää yksilöitä pitkän ajanjakson ajan, ovat erityisen tärkeitä arvioitaessa testin ja uusintatestin luotettavuutta. Tutkijat voivat arvioida mittauslaitteen vakautta varmistaakseen, että konstruktiossa tapahtuvat muutokset eivät johdu mittauksen epäjohdonmukaisuuksista. Näin ollen mahdolliset muutokset voidaan varmuudella katsoa johtuvan konstruktiossa tapahtuneista muutoksista eikä mittausvirheestä. Mittauksen pysyminen ajan mittaan johdonmukaisena on tärkeää esimerkiksi interventiotutkimuksissa, joissa hoidon vaikutuksia arvioidaan useina ajankohtina.

3. Arvioijien välinen luotettavuus

Kun samaa ilmiötä tai aineistoa arvioidaan tutkimuksessa, arvioijien välisellä luotettavuudella tarkoitetaan eri arvioijien tai havainnoijien välistä johdonmukaisuutta ja yhteisymmärrystä. Tässä menetelmässä arvioija tai havainnoija mittaa, arvioi tai luokittelee asioita samanlaisella tai johdonmukaisella tavalla. Kun tehdään kvalitatiivista tutkimusta, analysoidaan kvalitatiivista aineistoa tai havainnoidaan useista eri näkökulmista, arvioijien välinen luotettavuus on ratkaisevan tärkeää.

Mitkä ovat arvioijien välisen luotettavuuden vaiheet?

Erilaisia tilastollisia mittareita käytetään arvioimaan arvioijien välistä luotettavuutta. Cohenin kappa on laajalti käytetty mittari, jossa otetaan huomioon sattumanvaraisuutta suurempi yksimielisyys. Sillä otetaan huomioon mahdollisuus, että yhteisymmärrys syntyy sattumanvaraisesti. Luokkien sisäinen korrelaatio (ICC) on toinen yleisesti käytetty tilastollinen mittari, erityisesti silloin, kun luokitukset tai havainnot ovat jatkuvia tai intervalliasteikollisia. ICC antaa arvion siitä, kuinka suuri osa luokitusten varianssista voidaan katsoa johtuvan havaintojen välisistä todellisista eroista.

Arvioijien välinen luotettavuus Esimerkki 

Subjektiiviset arvioinnit, laadullinen tutkimus, ja havainnointitutkimukset edellyttävät arvioijien välistä luotettavuutta. Aina kun useat psykologit arvioivat itsenäisesti potilaiden käyttäytymistä tai oireita, arvioiden välinen luotettavuus on ratkaisevan tärkeää. Laadullista tutkimusta tekevien tutkijoiden on varmistettava, että heidän haastattelujen ja tekstiaineistojen tulkintansa ovat johdonmukaisia ja että he pääsevät yhteisymmärrykseen. On myös tärkeää varmistaa arvioijien välinen luotettavuus, kun tehdään havainnointitutkimuksia, kuten koodausten välinen luotettavuus sisällönanalyysissä, jossa useat koodaajat luokittelevat ja koodaavat tietoja johdonmukaisesti.

4. Rinnakkaislomakkeiden luotettavuus

Rinnakkaisluotettavuuden muoto, joka tunnetaan myös nimellä vaihtoehtoinen luotettavuus, viittaa saman konstruktiokokonaisuuden mittaamiseen tarkoitetun mittauslaitteen useiden versioiden tai lomakkeiden johdonmukaisuuteen ja vastaavuuteen. Kyseessä on mittausvälineen kahden tai useamman rinnakkaisen muodon välisen korrelaation tai yhdenmukaisuuden tarkastelu. Kun tutkijat haluavat minimoida yksittäiseen lomakkeeseen liittyvät harhat tai lieventää käytännön vaikutuksia, rinnakkaisten lomakkeiden luotettavuus voi olla hyödyllinen.

Mitkä ovat vaiheet rinnakkaislomakkeiden luotettavuuteen?

Rinnakkaislomakkeiden luotettavuutta voidaan arvioida erilaisilla tilastollisilla mittareilla. Usein Pearsonin korrelaatiokertoimia käytetään rinnakkaislomakkeista saatujen pisteiden välisen lineaarisen suhteen tutkimiseen. On olemassa muitakin mittareita, kuten Spearmanin korrelaatiokerroin ei-parametrisille tiedoille tai luokan sisäinen korrelaatiokerroin (ICC), kun mukana on useita arvioijia tai tarkkailijoita.

Rinnakkaislomakkeiden luotettavuus Esimerkki 

Monilla tutkimusaloilla ja tutkimusasetelmissa tarvitaan rinnakkaisia luotettavuuden muotoja. Koulutustutkimuksessa testin rinnakkaiset muodot voidaan antaa eri opiskelijaryhmille, jotta voidaan vertailla eri opetusmenetelmien tehokkuutta. Näin kaikki havaitut erot pistemäärissä johtuvat opetusmenetelmästä. Kun arvioidaan erilaisia hoitotoimenpiteitä, rinnakkaisten lomakkeiden luotettavuus voi olla arvokasta. Mittausharhojen minimoimiseksi tutkijat voivat verrata pistemääriä ennen ja jälkeen hoidon käyttämällä rinnakkaisia potilaan raportoimia tulosmittareita.

Luotettavan tutkimuksen rakentaminen tiili kerrallaan

Akateemisessa maailmassa ja tieteellisissä tutkimuksissa luotetaan vahvasti tutkimuksen luotettavuuteen. Näin varmistamme mittaustemme johdonmukaisuuden, luotettavuuden ja luotettavuuden. Vahvistaaksemme havaintojemme pätevyyttä ja edistääksemme tietämystä meidän on ymmärrettävä ja sovellettava erilaisia luotettavuuden tyyppejä.

Tutkimuksen luotettavuus on tärkeää, joten omaksukaamme se tutkijoina. Varmistetaan mittausvälineiden johdonmukaisuus sisällyttämällä niihin sisäisen johdonmukaisuuden luotettavuus. Arvioikaa vakautta ajan mittaan tarkastelemalla testin ja uusintatestin luotettavuutta. Otetaan huomioon arvioijien välinen luotettavuus, kun mukana on useita havainnoitsijoita. Jos haluat lieventää vääristymiä ja käytännön vaikutuksia, älä unohda rinnakkaisten lomakkeiden luotettavuutta.

Koska pidämme tutkimuksen luotettavuutta erittäin tärkeänä, edistämme koko alan kehitystä. Vaikuta kestävällä tavalla luotettavalla ja luotettavalla tutkimuksella, joka on aseistettu luotettavuustietämyksellä.

Paranna työsi vaikuttavuutta ja luotettavuutta

Kuvitusten lisääminen temaattisiin analyyseihin voi lisätä syvyyttä ja selkeyttä tutkimuksen luotettavuuteen. Tieteellisiä tuloksia voidaan ymmärtää ja oppia tehokkaammin visuaalisten esitysten avulla. Tällainen työkalu kuin Mind the Graph tekee monimutkaisesta tiedosta helpommin ymmärrettävää huolellisesti suunniteltujen visuaalisten esitysten avulla. Kuvitukset voivat tehdä lukijoihin vaikutuksen ja sitouttaa heidät tutkimustuloksiisi. Teemakohtaisten analyysien visualisointi kohottaa niitä ja jättää yleisöön pysyvän vaikutuksen.

Aloita luominen Mind the Graph:n kanssa
Aiheeseen liittyvät artikkelit
logo-tilaus

Tilaa uutiskirjeemme

Eksklusiivista korkealaatuista sisältöä tehokkaasta visuaalisesta
tiedeviestintä.

- Eksklusiivinen opas
- Suunnitteluvinkkejä
- Tieteelliset uutiset ja suuntaukset
- Oppaat ja mallit