Megbízható és érvényes következtetést csak akkor lehet levonni tudományos és akadémiai tanulmányokból, ha a kutatás megbízható. A kutatók helytelen következtetésekre juthatnak, ha az eredmények ellentmondásosak, megbízhatatlanok és megbízhatatlanok. A kutatók, tudósok és diákok számára egyaránt alapvető fontosságú a kutatás megbízhatóságának különböző típusainak megértése, hogy kritikusan értékelhessék egy tanulmány minőségét és megbízhatóságát.
Megvizsgáljuk a megbízhatóság típusait a kutatásban, és azok jelentőségét az akadémiai és tudományos életben. A kutatás megbízhatóbb lesz, a mérőeszközök megfelelőbbek lesznek, és az eredmények pontosabbak lesznek ezzel a feltárással. Biztosítani kell a kutatási eredmények megbízhatóságát, akár tapasztalt kutató, akár diák, ez a blogbejegyzés értékes információkat és eszközöket nyújt, amelyekkel bővítheti tudását.
A kutatásban mi a megbízhatóság?
A kutatási tanulmány megbízhatóságát úgy határozzák meg, mint a vizsgálat során végzett mérések, tesztek vagy megfigyelések következetességét és stabilitását. Ez biztosítja, hogy ugyanazokat az eredményeket kapnánk, ha ugyanazt a vizsgálatot megismételnénk vagy megismételnénk. Az adatgyűjtés, a mérőeszközök vagy a résztvevők viselkedése esetében a megbízhatóság a véletlenszerű hibák és ingadozások elleni védelmet szolgálja.
A kutatás elengedhetetlen az érvényes következtetések levonásához, a megalapozott döntések meghozatalához és a tudásanyag bővítéséhez. A szigorú tudományos vizsgálat alapjaként a kutatás megbízhatósága lehetővé teszi a különböző területek fejlődését és a bizonyítékokon alapuló gyakorlatok előmozdítását. A kutatók a mérések konzisztenciáját és megbízhatóságát a megbízhatóság több típusa alapján értékelik. A kutatásban a megbízhatóság négy típusát szokás figyelembe venni:
- Belső konzisztencia Megbízhatóság
- Teszt-ellenőrzés megbízhatósága
- Értékelők közötti megbízhatóság
- Párhuzamos űrlapok megbízhatósága
Méréseik konzisztenciájának, stabilitásának és egyenértékűségének értékelésével a kutatók biztosítják, hogy megállapításaik megbízhatóak és érvényesek legyenek. A kutatók a kutatásuk jelentőségétől és a használt mérőeszközöktől függően előnyben részesíthetik a megbízhatósági értékelés egyik típusát a másikkal szemben.
1. Belső konzisztencia Megbízhatóság
A belső konzisztencia-megbízhatóság értékelése azt határozza meg, hogy a mérések mennyire következetesek és koherensek egy vizsgálaton belül. Egy felmérés vagy kérdőív segítségével azt vizsgálja, hogy a különböző tételek vagy kérdések ugyanazt a mögöttes konstrukciót mérik-e. Összetett skálaként vagy indexként a tételek összevont megbízhatóságát vizsgálja.
Melyek a belső konzisztencia megbízhatóságának lépései?
A belső konzisztencia megbízhatósága különböző statisztikai módszerekkel mérhető. Gyakori a Cronbach-alfa használata a skála összes eleme közötti átlagos korreláció kiszámítására. A 0,70 feletti belső konzisztencia pontszám magas értéket jelez. Cronbach alfa. (Ha kíváncsi a Cronbach alfára, akkor olvassa el blogcikkünket "Mi a szerepe a Cronbach alfának, és hogyan értelmezi azt?“)
Az osztott-fél megbízhatósági módszer a két részre osztott mérőeszköz két fele közötti korrelációt vizsgálja. A kutatók ezt a módszert arra használhatják, hogy megállapítsák, hogy az eszköz különböző felei következetesen ugyanazt a konstrukciót mérik-e.
Belső konzisztencia megbízhatósági példa
Nem lehet eléggé hangsúlyozni a belső konzisztencia megbízhatóságának fontosságát a tudományágak széles skáláján végzett kutatásokban. A pszichológusok például egy több tételből álló kérdőívet használhatnak a pszichológiai kutatásokba vetett bizalom mérésére. Valamennyi tételnek megbízhatónak kell lennie a belső konzisztencia szempontjából, hogy következetesen mérjék az önbecsülést, és ne befolyásolják őket független tényezők. A vizsgálati eredmények a mérőeszköz érvényességének megállapításával validálhatók.
2. Teszt-ellenőrzés megbízhatósága
A teszt-reteszt során a megbízhatóságot, a stabilitást és a konzisztenciát értékelik az idő múlásával. Ugyanazt a mérőeszközt két különböző alkalommal használva azt vizsgálják, hogy az eredmények összehasonlíthatóak-e. A módszer különösen hasznos, amikor olyan konstrukciók megbízhatóságát értékeljük, amelyeknek hosszú távon stabilnak kell maradniuk.
Melyek a teszt-ellenőrzés megbízhatóságának lépései?
A teszt-reteszt megbízhatósági vizsgálat elvégzéséhez több lépést kell követni. Először is, a kutatóknak reprezentatív mintát kell kiválasztaniuk a résztvevőkből. Az általánosíthatóság érdekében a minta méretének és sokféleségének elegendőnek kell lennie.
Ezt követően a mérőeszközt kétszer adják be a résztvevőknek, az egyes beadások között időintervallum van. A kutatási kontextus és a konstrukció jellege meghatározhatja az intervallumot. A személyiségjellemzőket mérő vizsgálatok esetében például néhány héttől néhány hónapig terjedő időszak megfelelő lehet.
A kutatók az adatok összegyűjtése után elemzik a két tesztadminisztráció közötti konzisztenciát. Erre a célra általában korrelációs együtthatót, például Pearson korrelációs együtthatót vagy osztályon belüli korrelációs együtthatót (ICC) számolnak ki. A magas korrelációs együtthatók erős teszt-reteszt megbízhatóságot jeleznek, ami egy stabil és konzisztens mérést jelez az idő múlásával.
Teszt-ellenőrzés megbízhatósági példa
A longitudinális vizsgálatok, amelyekben a kutatók hosszú időn keresztül követik az egyének egy csoportját, különösen fontosak a teszt-reteszt megbízhatóságának értékelésében. A mérőeszköz stabilitását a kutatók értékelhetik annak biztosítása érdekében, hogy a konstrukcióban bekövetkező változások ne a mérési következetlenségek következményei legyenek. Ennek eredményeképpen az esetleges változások magabiztosan a konstrukció változásainak tulajdoníthatók, nem pedig a mérési hibának. Az időbeli konzisztens mérés fenntartása fontos például a beavatkozási vizsgálatokban, ahol a kezelés hatásait több időpontban értékelik.
3. Értékelők közötti megbízhatóság
Ugyanazon jelenség vagy adatok kutatásban történő értékelésénél a minősítők közötti megbízhatóság a különböző minősítők vagy megfigyelők közötti konzisztenciára és egyetértésre utal. Ennél a módszernél a rater vagy megfigyelő hasonló vagy következetes módon méri, ítéli meg vagy kategorizálja a dolgokat. A kvalitatív kutatás, a kvalitatív adatok elemzése vagy a több nézőpontból történő megfigyelés során a minősítők közötti megbízhatóság alapvető fontosságú.
Melyek az értékelők közötti megbízhatóság lépései?
Különböző statisztikai mérőszámokat használnak az értékelők közötti megbízhatóság értékelésére. A Cohen-féle kappa egy széles körben használt mérőszám, amely a véletlenen túli egyezést veszi figyelembe. Ez korrigálja a véletlenszerű egyezés lehetőségét. Az osztályon belüli korreláció (ICC) egy másik gyakran alkalmazott statisztikai mérőszám, különösen akkor, ha a minősítések vagy megfigyelések folyamatosak vagy intervallumskálán vannak. Az ICC becslést ad arra vonatkozóan, hogy az értékelések szórásának mekkora hányada tulajdonítható a megfigyelések közötti valódi különbségeknek.
Példa az értékelők közötti megbízhatóságra
Szubjektív értékelések, kvalitatív kutatás, és a megfigyelési tanulmányok megkövetelik az értékelők közötti megbízhatóságot. Amikor több pszichológus egymástól függetlenül értékeli a betegek viselkedését vagy tüneteit, az értékelők közötti megbízhatóság kulcsfontosságú. A kvalitatív kutatást végző kutatóknak biztosítaniuk kell, hogy az interjúk és szöveges adatok értelmezései következetesek legyenek, és konszenzusra jussanak. A megfigyelési tanulmányok elvégzésekor is fontos az értékelők közötti megbízhatóság biztosítása, mint a kódolás közötti megbízhatóság a tartalomelemzésben, ahol az adatokat több kódoló következetesen kategorizálja és kódolja.
4. Párhuzamos formák megbízhatósága
A megbízhatóság párhuzamos formája, amelyet alternatív megbízhatóságnak is neveznek, az ugyanazon konstrukció mérésére szolgáló mérőeszköz több változatának vagy formájának konzisztenciájára és egyenértékűségére utal. A mérőeszköz két vagy több párhuzamos formája közötti korreláció vagy egyezés vizsgálatáról van szó. Amikor a kutatók minimalizálni akarják az elem torzítását vagy enyhíteni az egyetlen formához kapcsolódó gyakorlati hatásokat, a párhuzamos formák megbízhatósága hasznos lehet.
Mik a párhuzamos űrlapok megbízhatóságának lépései?
A párhuzamos űrlapok megbízhatósága különböző statisztikai mérésekkel értékelhető. Gyakran használják a Pearson-féle korrelációs együtthatókat a párhuzamos űrlapokból kapott pontszámok közötti lineáris kapcsolat vizsgálatára. Vannak más mérőszámok is, mint például a Spearman-féle korrelációs együttható a nem parametrikus adatok esetében, vagy az osztályon belüli korrelációs együttható (ICC), ha több értékelő vagy megfigyelő vesz részt a vizsgálatban.
Párhuzamos űrlapok megbízhatósági példa
Számos kutatási terület és vizsgálati terv a megbízhatóság párhuzamos formáit igényli. Az oktatási kutatásban egy teszt párhuzamos formái különböző tanulócsoportoknak adhatók be, hogy összehasonlítsák a különböző tanítási módszerek hatékonyságát. Így a pontszámokban megfigyelhető különbségek a tanítási módszernek tulajdoníthatók. A különböző kezelési beavatkozások értékelésekor a párhuzamos formák megbízhatósága értékes lehet. A mérési torzítás minimalizálása érdekében a kutatók a kezelés előtti és utáni pontszámokat összehasonlíthatják a betegek által bejelentett kimeneti mérések párhuzamos formáinak használatával.
Megbízható kutatás tégláról téglára építése
Az akadémiai és tudományos tanulmányok nagymértékben támaszkodnak a kutatás megbízhatóságára. Így biztosítjuk méréseink következetességét, megbízhatóságát és megbízhatóságát. Annak érdekében, hogy megerősítsük eredményeink érvényességét és hozzájáruljunk a tudáshoz, meg kell értenünk és alkalmaznunk kell a megbízhatóság különböző típusait.
A kutatás megbízhatósága fontos, ezért fogadjuk el kutatóként. Biztosítsuk a mérőeszközök koherenciáját a belső konzisztencia megbízhatóságának beépítésével. Értékeljük az időbeli stabilitást a teszt-reteszt megbízhatóság figyelembevételével. Vegyük figyelembe az értékelők közötti megbízhatóságot, ha több megfigyelőt veszünk igénybe. Az elfogultságok és a gyakorlati hatások mérséklése érdekében ne feledkezzen meg a párhuzamos formák megbízhatóságáról.
Mivel nagy hangsúlyt fektetünk a kutatás megbízhatóságára, hozzájárulunk a szakterület egészének fejlődéséhez. A megbízhatóság ismeretével felvértezett, megbízható és megbízható kutatással tartós hatást érhet el.
Növelje munkája hatását és megbízhatóságát
A tematikus elemzések illusztrációkkal való kiegészítése mélyebbé és világosabbá teheti a kutatás megbízhatóságát. A tudományos eredmények vizuális prezentációkon keresztül hatékonyabban érthetők és tanulhatók meg. Egy olyan eszköz, mint a Mind the Graph gondosan megtervezett vizuális elemekkel teszi könnyebben érthetővé az összetett adatokat. Az illusztrációk hatást gyakorolhatnak az olvasókra, és bevonhatják őket a kutatási eredményekbe. A tematikus elemzések vizualizálása felemeli azokat, és maradandó benyomást hagy a közönségben.
Iratkozzon fel hírlevelünkre
Exkluzív, kiváló minőségű tartalom a hatékony vizuális
kommunikáció a tudományban.
