No akadēmiskiem un zinātniskiem pētījumiem var izdarīt ticamus un pamatotus secinājumus tikai tad, ja pētījums ir ticams. Pētnieki var nonākt pie nepareiziem secinājumiem, ja secinājumi ir pretrunīgi, neuzticami un neuzticami. Gan pētniekiem, gan zinātniekiem un studentiem izpratne par dažādiem pētījumu ticamības veidiem ir būtiska, lai kritiski izvērtētu pētījuma kvalitāti un uzticamību.

Mēs izpētīsim uzticamības veidus pētniecībā un to nozīmi akadēmiskajā un zinātniskajā darbā. Izpētot šo jautājumu, pētījumi būs uzticamāki, mērīšanas instrumenti būs piemērotāki un rezultāti precīzāki. Ir nepieciešams nodrošināt savu pētījumu rezultātu ticamību, neatkarīgi no tā, vai esat pieredzējis pētnieks vai students, šis bloga ieraksts sniegs vērtīgu informāciju un rīkus, kas palīdzēs jums paplašināt savas zināšanas. 

Kas pētniecībā ir uzticamība?

Pētījuma ticamību definē kā pētījumā veikto mērījumu, testu vai novērojumu konsekvenci un stabilitāti. Tā nodrošina, ka tiktu iegūti tādi paši rezultāti, ja tas pats pētījums tiktu atkārtots vai atkārtots. Datu vākšanā, mērīšanas instrumentos vai dalībnieku uzvedībā uzticamība kalpo kā aizsardzība pret nejaušām kļūdām un svārstībām.

Pētniecība ir būtiska, lai izdarītu pamatotus secinājumus, pieņemtu pamatotus lēmumus un veicinātu zināšanu kopumu. Pētījumu uzticamība, kas ir stingras zinātniskās izpētes pamats, ļauj attīstīt dažādas jomas un veicināt uz pierādījumiem balstītu praksi. Pētnieki novērtē mērījumu konsekvenci un uzticamību, pamatojoties uz vairākiem ticamības veidiem. Pētījumos parasti tiek aplūkoti četri ticamības veidi:

  1. Iekšējā konsekvence Uzticamība
  2. Testa un atkārtota testa uzticamība
  3. Salīdzinātāju savstarpējā uzticamība
  4. Paralēlo formu uzticamība

Novērtējot mērījumu konsekvenci, stabilitāti un līdzvērtību, pētnieki nodrošina, ka viņu iegūtie rezultāti ir ticami un derīgi. Pētnieki var dot priekšroku vienam uzticamības novērtējuma veidam, nevis citam, pamatojoties uz viņu pētījuma nozīmīgumu un izmantoto mērīšanas instrumentu.

1. Iekšējās konsekvences uzticamība

Iekšējās konsekvences uzticamības novērtējums nosaka, cik konsekventi un saskaņoti ir mērījumi pētījumā. Izmantojot aptauju vai anketu, tiek pārbaudīts, vai dažādi elementi vai jautājumi mēra vienu un to pašu pamatkonstruktu. Kā saliktā skala vai indekss, tā aplūko kopā ņemto elementu ticamību.

Kādi ir iekšējās konsekvences uzticamības soļi?

Iekšējās konsekvences ticamību var izmērīt, izmantojot dažādas statistikas metodes. Parasti izmanto Kronbaha alfa, lai aprēķinātu vidējo korelāciju starp visiem skalas elementiem. Iekšējās konsekvences rādītājs virs 0,70 norāda uz augstu iekšējās konsekvences līmeni. Kronbaha alfa. (Ja jūs interesē Kronbaha alfa, varat izlasīt mūsu bloga rakstu "Kāda ir Kronbaha alfa nozīme un kā to interpretēt?“)

Ar dalītās ticamības metodi pārbauda korelāciju starp divām mērinstrumenta daļām, kas sadalītas divās daļās. Pētnieki var izmantot šo metodi, lai noteiktu, vai instrumenta dažādās puses konsekventi mēra vienu un to pašu konstruktu.

Iekšējās konsekvences uzticamības piemērs

Iekšējās konsekvences ticamības nozīmi pētījumos dažādās disciplīnās nevar pārvērtēt. Psihologi, piemēram, var izmantot daudzu punktu aptaujas anketu, lai novērtētu uzticēšanos psiholoģiskajiem pētījumiem. Visiem elementiem jābūt uzticamiem iekšējās konsekvences ziņā, lai tie konsekventi mērītu pašvērtējumu un tos neietekmētu nesaistīti faktori. Pētījuma rezultātus var apstiprināt, nosakot mērīšanas instrumenta derīgumu.

2. Testa un atkārtota testa uzticamība

Testa atkārtojuma ticamības, stabilitātes un konsekvences novērtēšana laika gaitā. Izmantojot vienu un to pašu mērinstrumentu divos dažādos gadījumos, tiek pārbaudīts, vai rezultāti ir salīdzināmi. Šī metode ir īpaši noderīga, novērtējot tādu konstruktu uzticamību, kuriem ilgtermiņā būtu jāpaliek stabiliem.

Kādi ir testa un atkārtota testa uzticamības soļi?

Lai veiktu testa atkārtojuma uzticamības pētījumu, ir jāveic vairāki soļi. Pirmkārt, pētniekiem jāizvēlas reprezentatīva dalībnieku izlase. Lai nodrošinātu vispārināmību, izlases lielumam un daudzveidībai jābūt pietiekamai.

Pēc tam mērinstrumentu dalībniekiem ievada divas reizes ar laika intervālu starp katru ievadi. Šo intervālu var noteikt pētījuma konteksts un konstrukta raksturs. Piemēram, pētījumiem, kuros mēra personības iezīmes, var būt piemērotas vairākas nedēļas līdz vairāki mēneši.

Kad dati ir savākti, pētnieki analizē konsekvenci starp divām testa administrācijām. Šim nolūkam parasti aprēķina korelācijas koeficientu, piemēram, Pīrsona korelācijas koeficientu vai iekšklases korelācijas koeficientu (ICC). Augsti korelācijas koeficienti norāda uz augstu testa atkārtošanas ticamību, kas liecina par stabilu un konsekventu mērījumu ilgāku laiku.

Testa un atkārtota testa uzticamības piemērs

Ilgtermiņa pētījumi, kuros pētnieki ilgstoši seko personu grupai, ir īpaši svarīgi, lai novērtētu testa atkārtošanas ticamību. Pētnieki var novērtēt mērīšanas instrumenta stabilitāti, lai pārliecinātos, ka izmaiņas konstruktā nav radušās mērījumu nekonsekvences dēļ. Tādējādi jebkuras izmaiņas var droši attiecināt uz izmaiņām konstruktā, nevis uz mērījumu kļūdu. Konsekventu mērījumu saglabāšana laika gaitā ir svarīga, piemēram, intervences pētījumos, kur ārstēšanas ietekme tiek vērtēta vairākos laika posmos.

3. Starpreitingu uzticamība

Novērtējot vienu un to pašu parādību vai datus pētniecībā, savstarpējā salīdzinošā uzticamība attiecas uz konsekvenci un atbilstību starp dažādiem vērtētājiem vai novērotājiem. Izmantojot šo metodi, vērtētājs vai novērotājs mēra, vērtē vai kategorizē lietas līdzīgā vai konsekventā veidā. Veicot kvalitatīvu pētījumu, analizējot kvalitatīvus datus vai veicot novērošanu no vairākām perspektīvām, savstarpējai vērtētāju uzticamībai ir būtiska nozīme.

Kādi ir soļi, lai iegūtu savstarpēju novērtējuma ticamību?

Lai novērtētu savstarpējo uzticamību, tiek izmantoti dažādi statistikas pasākumi. Koena kappa ir plaši izmantots rādītājs, kas ņem vērā vienošanos, kura pārsniedz nejaušības līmeni. Tā koriģē nejaušas sakritības iespēju. Cits bieži izmantots statistiskais mērījums ir korelācija starp klasēm (ICC), jo īpaši, ja vērtējumi vai novērojumi ir nepārtraukti vai intervālu skalas. ICC sniedz novērtējumu par to, kādu daļu no vērtējumu dispersijas var attiecināt uz patiesajām atšķirībām starp novērojumiem.

Starpvērtētāju ticamības piemērs 

Subjektīvie novērtējumi, kvalitatīvie pētījumi, un novērojumu pētījumiem ir nepieciešama savstarpēja uzticamība. Ja vairāki psihologi neatkarīgi novērtē pacientu uzvedību vai simptomus, ir ļoti svarīga savstarpējā uzticamība. Pētniekiem, kas veic kvalitatīvos pētījumus, ir jānodrošina, lai viņu interviju un teksta datu interpretācijas būtu konsekventas un panāktu vienprātību. Novērojumu pētījumu veikšanā ir svarīgi nodrošināt arī savstarpējo salīdzinošo uzticamību, līdzīgi kā savstarpējo kodēšanas uzticamību satura analīzē, kur datus konsekventi kategorizē un kodē vairāki kodētāji.

4. Paralēlo formu uzticamība

Paralēlā ticamības forma, ko dēvē arī par alternatīvo formu ticamību, attiecas uz mērinstrumenta vairāku versiju vai formu, kas paredzētas viena un tā paša konstrukta mērīšanai, konsekvenci un līdzvērtību. Tiek pārbaudīta korelācija vai atbilstība starp divām vai vairākām paralēlām mērinstrumenta formām. Ja pētnieki vēlas mazināt posteņu novirzes vai mazināt ar vienu formu saistīto prakses ietekmi, var būt noderīga paralēlo formu uzticamība.

Kādi ir paralēlo veidlapu uzticamības soļi?

Paralēlo veidlapu uzticamību var novērtēt, izmantojot dažādus statistiskos mērījumus. Bieži tiek izmantoti Pīrsona korelācijas koeficienti, lai pārbaudītu lineāro sakarību starp paralēlās veidlapās iegūtajiem rezultātiem. Ir arī citi mērījumi, piemēram, Spīrmena korelācijas koeficients neparametrisku datu gadījumā vai intraklases korelācijas koeficients (ICC), ja ir iesaistīti vairāki vērtētāji vai novērotāji.

Paralēlo formu uzticamības piemērs 

Daudzās pētniecības jomās un pētījumu projektos ir nepieciešamas paralēlas ticamības formas. Izglītības pētījumos paralēlas testa formas var izmantot dažādām skolēnu grupām, lai salīdzinātu dažādu mācību metožu efektivitāti. Tādējādi jebkuras novērotās rezultātu atšķirības būs attiecināmas uz mācību metodi. Novērtējot dažādas ārstēšanas intervences, paralēlo formu ticamība var būt vērtīga. Lai samazinātu mērījumu novirzi, pētnieki var salīdzināt rezultātus pirms un pēc ārstēšanas, izmantojot paralēlas pacientu ziņoto rezultātu mērījumu formas.

Uzticamu pētījumu veidošana ķieģeli pa ķieģelim

Akadēmiskie un zinātniskie pētījumi lielā mērā balstās uz pētījumu ticamību. Tādējādi mēs nodrošinām mūsu mērījumu konsekvenci, uzticamību un ticamību. Lai stiprinātu mūsu secinājumu derīgumu un veicinātu zināšanu pilnveidošanu, mums ir jāizprot un jāpiemēro dažādi ticamības veidi.

Pētījumu uzticamība ir svarīga, tāpēc pieņemsim to kā pētnieki. Nodrošiniet mērinstrumentu saskaņotību, iekļaujot iekšējās konsekvences uzticamību. Novērtējiet stabilitāti laika gaitā, ņemot vērā testa un atkārtotas pārbaudes ticamību. Ja ir iesaistīti vairāki novērotāji, apsveriet savstarpējo uzticamību. Lai mazinātu novirzes un prakses ietekmi, neaizmirstiet par paralēlo formu uzticamību.

Tā kā mēs piešķiram augstu prioritāti pētniecības uzticamībai, mēs veicinām nozares attīstību kopumā. Veidojiet paliekošu ietekmi, izmantojot uzticamus un uzticamus pētījumus, kas apbruņoti ar zināšanām par uzticamību.

Uzlabojiet sava darba ietekmi un uzticamību

Ilustrāciju pievienošana tematiskajai analīzei var padziļināt un precizēt pētījuma ticamību. Zinātniskos atklājumus var labāk izprast un apgūt, izmantojot vizuālas prezentācijas. Tāds rīks kā Mind the Graph sarežģītus datus padara vieglāk saprotamus, izmantojot rūpīgi izstrādātus vizuālus attēlus. Ilustrācijas var radīt lasītājiem iespaidu un iesaistīt viņus jūsu pētījuma rezultātos. Vizualizējot jūsu tematiskās analīzes, tās tiks paaugstinātas, atstājot paliekošu iespaidu uz jūsu auditoriju.

Sāciet veidot ar Mind the Graph
Saistītie raksti
logotipa abonements

Abonēt mūsu biļetenu

Ekskluzīvs augstas kvalitātes saturs par efektīvu vizuālo
komunikācija zinātnē.

- Ekskluzīvs ceļvedis
- Dizaina padomi
- Zinātnes jaunumi un tendences
- Mācību pamācības un veidnes