学術的・科学的研究から信頼できる妥当な結論が導き出されるのは、その研究が信頼できる場合に限られる。調査結果に一貫性がなく、信頼性に欠け、信頼できない場合、研究者は誤った結論に至る可能性がある。研究者、学者、学生にとって、さまざまなタイプの研究の信頼性を理解することは、研究の質と信頼性を批判的に評価するために不可欠です。
研究における信頼性の種類と、学問や科学におけるその意義を探求する。この探求により、研究はより強固なものとなり、測定ツールはより適切なものとなり、結果はより正確なものとなるでしょう。ベテランの研究者であれ学生であれ、研究結果の信頼性を確保することは必要です。このブログ記事は、あなたの知識を広げるのに役立つ貴重な情報とツールを提供します。
研究において、信頼性とは何か？
調査研究の信頼性とは、調査内で実施された測定、試験、観察の一貫性と安定性と定義される。信頼性とは、同じ研究を再現または繰り返した場合に、同じ結果が得られることを保証するものである。データ収集、測定ツール、参加者の行動において、信頼性はランダムなエラーや変動に対するセーフガードとして機能する。
研究は、妥当な結論を導き出し、十分な情報に基づいた意思決定を行い、知識の体系に貢献するために不可欠である。厳密な科学的探求の基盤として、研究の信頼性は、様々な分野を発展させ、エビデンスに基づく実践を促進することを可能にする。研究者は、いくつかのタイプの信頼性に基づいて、測定の一貫性と信頼性を評価する。研究における信頼性には、一般的に4つのタイプがあると考えられている：
- 内部一貫性 信頼性
- 試験-再試験の信頼性
- 評価者間信頼性
- パラレルフォームの信頼性
測定値の一貫性、安定性、同等性を評価することで、研究者は調査結果の信頼性と妥当性を確保している。研究者は、研究の意義や使用する測定方法によって、あるタイプの信頼性評価を好む場合もあります。
1.内部一貫性の信頼性
内的一貫性信頼性評価では、調査の中で測定値がどの程度一貫しているか、首尾一貫しているかを判断する。調査票や質問紙を用いて、さまざまな項目や質問が同じ基礎構成要素を測定しているかどうかを調べます。複合尺度や指標では、各項目を総合した信頼性を調べます。
内部一貫性の信頼性を確保するためのステップとは？
内部一貫性の信頼性は、さまざまな統計的手法を用いて測定することができる。クロンバックのアルファを使って、尺度内の全項目間の平均相関を計算するのが一般的です。内的一貫性のスコアが0.70以上であれば、高い信頼性を示します。 クロンバックのアルファ(クロンバックのアルファについてご興味のある方は、ブログ記事 "クロンバックスアルファの役割と解釈は？“)
スプリット・ハーフ信頼性法は、2つに分割された測定尺度の2つの半分の間の相関を調べます。研究者はこの方法を用いて、測定器の異なる半分が同じ構成要素を一貫して測定しているかどうかを判断することができる。
内部一貫性の信頼性の例
幅広い分野の調査における内部一貫性の信頼性の重要性は、いくら強調してもしすぎることはない。例えば、心理学者が心理学的研究における自信を測定するために、複数項目の質問紙を使うかもしれない。すべての項目は、一貫して自尊心を測定し、無関係な要因に影響されないように、内的一貫性の点で信頼できるものでなければならない。研究結果は、測定手段の妥当性を確立することで検証できる。
2.試験と再試験の信頼性
テスト・リテストでは、信頼性、安定性、一貫性が経時的に評価される。同じ測定尺度を異なる2つの機会に用いて、結果が比較可能かどうかを検討する。この方法は、長期的に安定しているはずの構成要素の信頼性を評価するときに特に有用である。
試験と再試験の信頼性のステップとは？
テスト・リテスト信頼性研究を実施するためには、いくつかのステップを踏まなければならない。まず、研究者は代表的な参加者サンプルを選択しなければならない。一般化可能性のためには、サンプル・サイズと多様性が十分でなければならない。
その後、測定尺度は参加者に2回実施され、各実施の間には時間間隔が置かれる。研究の背景や構成概念の性質によって、間隔を決めることができる。例えば、パーソナリティ特性を測定する研究では、数週間から数ヶ月が適切であろう。
研究者は、データが収集されると、2つのテスト実施間の一貫性を分析する。ピアソンの相関係数やクラス内相関係数（ICC）のような相関係数は、通常この目的のために計算されます。高い相関係数は、強いテスト・リテスト信頼性を示し、長期にわたって安定した一貫性のある測定を示します。
試験-再試験信頼性の例
縦断的研究は、研究者が長期間にわたって個人のグループを追跡するものであり、テスト・リテスト信頼性を評価する上で特に重要である。測定器の安定性を研究者が評価することで、構成概念の変化が測定の不一致の結果ではないことを確認できる。その結果、どのような変化も、測定エラーではなく、構成概念の変化に起因すると確信できる。複数の時点で治療効果を評価する介入研究などでは、長期間にわたって一貫した測定を維持することが重要である。
3.評価者間信頼性
研究において同じ現象やデータを評価する場合、評価者間信頼性とは、異なる評価者や観察者間の一貫性や一致を指す。この方法では、評価者または観察者は、類似した、または一貫した方法で物事を測定、判断、分類します。質的研究の実施、質的データの分析、複数の視点からの観察においては、評価者間信頼性は極めて重要である。
評価者間信頼性のステップとは？
評価者間の信頼性を評価するために、さまざまな統計的尺度が用いられる。コーエンのカッパは、偶然を超えた一致を説明する尺度として広く用いられている。これは一致がランダムに起こる可能性を調整するものである。クラス内相関（ICC）は、特に評価または観察が連続的または区間尺度である場合に、一般的に採用されるもう1つの統計的尺度である。ICCは、オブザベーション間の真の差に帰することができる評価の分散の割合の推定を提供します。
評価者間信頼性の例
主観的な評価、 質的研究や観察研究では、評定者間信頼性が必要とされる。複数の心理学者が独立して患者の行動や症状を評価する場合、評価者間信頼性は極めて重要である。質的研究を行う研究者は、インタビューやテキストデータの解釈が一貫しており、コンセンサスに達していることを確認する必要がある。また、観察研究を実施する際には、複数のコーダーによって一貫してデータが分類・コード化される内容分析におけるコーディング間信頼性のように、評価者間信頼性を確保することも重要である。
4.パラレルフォームの信頼性
並行形式信頼性とは、代替形式信頼性とも呼ばれ、同じ構成要素を測定するための測定尺度の複数のバージョンまたは形式の一貫性と同等性を指す。測定ツールの2つ以上の並行形式間の相関や一致を調べます。項目バイアスを最小化したり、単一形式による練習効果を軽減したい場合には、並行形式信頼性が有用である。
パラレルフォームの信頼性を高めるためのステップとは？
パラレル・フォームの信頼性は、さまざまな統計的尺度を用いて評価することができる。多くの場合、平行フォームから得られた得点間の線形関係を調べるためにピアソン相関係数が使用される。他にも、ノンパラメトリック・データに対するスピアマン相関係数や、複数の評価者または観察者が関与する場合のクラス内相関係数（ICC）などがある。
パラレルフォームの信頼性例
多くの研究分野や研究計画では、並行形式の信頼性が必要とされる。教育研究では、異なる教授法の有効性を比較するために、あるテストの並行形式を異なるグループの生徒に実施することができる。そのため、観察された得点の差はすべて指導法に起因することになります。異なる治療介入を評価する場合、並行形式の信頼性は有用である。測定バイアスを最小化するために、研究者は患者報告アウトカム尺度の並行形式を用いて、治療前後のスコアを比較することができる。
信頼性の高い研究を積み重ねる
学界や科学研究は、研究の信頼性に大きく依存しています。このようにして、私たちは測定値の一貫性、信頼性、信用性を確保しているのです。研究結果の妥当性を強化し、知識に貢献するためには、さまざまなタイプの信頼性を理解し、適用する必要がある。
研究の信頼性は重要であり、研究者としてそれを受け入れよう。内部一貫性信頼性を取り入れることで、測定機器内の一貫性を確保する。試験再現信頼性を考慮することで、経時的な安定性を評価する。複数の観察者が関与する場合は、評価者間信頼性を考慮する。バイアスや練習効果を軽減するために、平行フォーム信頼性を忘れてはならない。
研究の信頼性を重視することで、研究分野全体の発展に貢献します。信頼性の知を武器に、信頼できる研究を通じて、永続的なインパクトを与えましょう。
仕事のインパクトと信頼性を高める
テーマ分析に図解を加えることで、研究の信頼性に深みと明瞭さを加えることができる。科学的知見は、視覚的なプレゼンテーションによって、より効果的に理解され、学ぶことができる。このようなツールは Mind the Graph は、入念にデザインされたビジュアルで複雑なデータを理解しやすくします。イラストは、読者にインパクトを与え、研究結果に引き込むことができます。テーマ別の分析を視覚化することで、分析結果がより高いものとなり、読者の印象に残ります。
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