A reliable and valid conclusion can only be drawn from academic and scientific studies when the research is reliable. Researchers may arrive at incorrect conclusions if findings are inconsistent, unreliable, and unreliable. For researchers, scholars, and students alike, understanding the different types of research reliability is essential to critically evaluating a study’s quality and dependability.

We will explore the types of reliability in research and their significance in academics and science. Research will be more robust, measurement tools will be more appropriate, and results will be more accurate with this exploration. It is necessary to ensure the reliability of your research findings, whether you’re a seasoned researcher or a student, this blog post will provide valuable information and tools to help you expand your knowledge. 

Hva er pålitelighet innen forskning?

Reliabiliteten til en forskningsstudie defineres som konsistensen og stabiliteten til målinger, tester eller observasjoner som gjennomføres i studien. Det sikrer at de samme resultatene ville blitt oppnådd hvis den samme studien ble replikert eller gjentatt. Når det gjelder datainnsamling, måleverktøy eller deltakernes atferd, fungerer reliabilitet som en garanti mot tilfeldige feil og svingninger.

Forskning er avgjørende for å kunne trekke gyldige konklusjoner, ta informerte beslutninger og bidra til kunnskapsgrunnlaget. Forskningspålitelighet er grunnlaget for grundig vitenskapelig forskning og gjør det mulig å utvikle ulike fagfelt og fremme evidensbasert praksis. Forskere vurderer målingers konsistens og pålitelighet på grunnlag av flere typer reliabilitet. Det finnes fire typer reliabilitet i forskning som vanligvis vurderes:

  1. Intern konsistens Pålitelighet
  2. Pålitelighet mellom test og omprøving
  3. Reliabilitet mellom bedømmerne
  4. Parallelle skjemaer Pålitelighet

Ved å evaluere konsistensen, stabiliteten og ekvivalensen til målingene sine, sikrer forskerne at funnene deres er pålitelige og gyldige. Forskere kan foretrekke én type reliabilitetsvurdering fremfor en annen basert på forskningens betydning og måleinstrumentet som brukes.

1. Intern konsistens Reliabilitet

En reliabilitetsvurdering av intern konsistens avgjør hvor konsistente og sammenhengende målingene er i en studie. Ved hjelp av en undersøkelse eller et spørreskjema undersøker man om ulike elementer eller spørsmål måler det samme underliggende konstruktet. Som en sammensatt skala eller indeks ser man på reliabiliteten til elementene samlet sett.

Hva er trinnene for å oppnå intern konsistens og pålitelighet?

The reliability of internal consistency can be measured using a variety of statistical methods. It is common to use Cronbach’s alpha to calculate the average correlation among all the items in the scale. An internal consistency score above 0.70 indicates a high Cronbachs alfa. (Hvis du er nysgjerrig på Cronbachs alfa, kan du lese bloggartikkelen vår "Hvilken rolle spiller Cronbach's Alpha, og hvordan tolker du den?“)

Split-half-reliabilitetsmetoden undersøker korrelasjonen mellom to halvdeler av et måleinstrument som er delt i to. Forskere kan bruke denne metoden til å avgjøre om de ulike halvdelene av instrumentet konsekvent måler det samme konstruktet.

Eksempel på intern konsistens og pålitelighet

Betydningen av intern konsistens og pålitelighet kan ikke overdrives i forskning innen en rekke ulike fagområder. Psykologer kan for eksempel bruke et spørreskjema med flere spørsmål for å måle selvtillit i psykologisk forskning. Alle spørsmålene bør være pålitelige med hensyn til intern konsistens, slik at de måler selvtillit på en konsistent måte og ikke påvirkes av utenforliggende faktorer. Studiens funn kan valideres ved å fastslå måleinstrumentets validitet.

2. Pålitelighet mellom test og omprøving

I test-retest evalueres reliabilitet, stabilitet og konsistens over tid. Ved å bruke det samme måleinstrumentet ved to ulike anledninger undersøker man om resultatene er sammenlignbare. Metoden er spesielt nyttig når man skal evaluere reliabiliteten til konstrukter som skal være stabile på lang sikt.

Hva er trinnene i en test-retest-reliabilitet?

For å gjennomføre en test-retest-reliabilitetsstudie er det flere trinn som må følges. For det første må forskerne velge et representativt utvalg av deltakere. For å sikre generaliserbarhet bør utvalget være tilstrekkelig stort og variert.

Deretter administreres måleinstrumentet til deltakerne to ganger med et tidsintervall mellom hver administrering. Forskningskonteksten og konstruktets natur kan avgjøre intervallet. Flere uker til flere måneder kan for eksempel være passende for studier som måler personlighetstrekk.

Forskere analyserer konsistensen mellom to testadministrasjoner når dataene er samlet inn. Til dette formålet beregnes vanligvis en korrelasjonskoeffisient, for eksempel Pearsons korrelasjonskoeffisient eller intraklassekorrelasjonskoeffisient (ICC). Høye korrelasjonskoeffisienter indikerer sterk test-retest-reliabilitet, noe som tyder på en stabil og konsistent måling over tid.

Eksempel på test-retest-reliabilitet

Longitudinelle studier, der forskere følger en gruppe individer over lang tid, er spesielt viktige når det gjelder å vurdere test-retest-reliabilitet. Forskerne kan vurdere stabiliteten til et måleinstrument for å sikre at endringer i konstruktet ikke skyldes måleinkonsistens. Dermed kan eventuelle endringer med sikkerhet tilskrives endringer i konstruktet, snarere enn målefeil. Det er viktig å opprettholde konsistente målinger over tid, for eksempel i intervensjonsstudier der behandlingseffekter evalueres på flere tidspunkter.

3. Reliabilitet mellom bedømmerne

Når man vurderer det samme fenomenet eller de samme dataene i forskning, refererer interbedømmerreliabilitet til konsistensen og enigheten mellom ulike bedømmere eller observatører. I denne metoden måler, bedømmer eller kategoriserer vurdereren eller observatøren ting på en lignende eller konsistent måte. Når du utfører kvalitativ forskning, analyserer kvalitative data eller observerer fra flere perspektiver, er interbedømmerreliabilitet avgjørende.

Hva er trinnene i en interbedømmerreliabilitet?

Ulike statistiske mål brukes for å vurdere interbedømmerreliabiliteten. Cohens kappa er et mye brukt mål som tar hensyn til enighet utover det tilfeldige. Det justerer for muligheten for at enighet oppstår tilfeldig. Intraklassekorrelasjon (ICC) er et annet statistisk mål som ofte brukes, særlig når vurderingene eller observasjonene er kontinuerlige eller på en intervallskala. ICC gir et estimat på hvor stor andel av variansen i vurderingene som kan tilskrives de sanne forskjellene mellom observasjonene.

Eksempel på interbedømmerreliabilitet 

Subjektive vurderinger, kvalitativ forskningog observasjonsstudier krever interbedømmerreliabilitet. Når flere psykologer uavhengig av hverandre vurderer pasienters atferd eller symptomer, er interbedømmerreliabilitet avgjørende. Forskere som utfører kvalitativ forskning, må sikre at deres tolkninger av intervjuer og tekstdata er konsistente og oppnår konsensus. Det er også viktig å sikre interbedømmerreliabilitet i observasjonsstudier, på samme måte som interkoderreliabilitet i innholdsanalyser der data kategoriseres og kodes konsekvent av flere kodere.

4. Parallelle skjemaer Pålitelighet

Den parallelle formen for reliabilitet, som også er kjent som alternativ skjemareliabilitet, refererer til konsistens og ekvivalens mellom flere versjoner eller skjemaer av et måleinstrument som er beregnet på å måle det samme konstruktet. Det dreier seg om en undersøkelse av korrelasjonen eller samsvaret mellom to eller flere parallelle former av måleinstrumentet. Når forskere ønsker å minimere item bias eller redusere praksiseffekter knyttet til ett enkelt skjema, kan det være nyttig å bruke parallelle skjemaer.

Hva er trinnene for å oppnå pålitelighet i parallelle skjemaer?

Påliteligheten til parallelle skjemaer kan vurderes ved hjelp av ulike statistiske mål. Ofte brukes Pearson-korrelasjonskoeffisienter for å undersøke det lineære forholdet mellom skårer fra parallelle skjemaer. Det finnes andre mål, for eksempel Spearman-korrelasjonskoeffisienten for ikke-parametriske data eller intraklassekorrelasjonskoeffisienten (ICC) når det er flere vurderere eller observatører involvert.

Parallelle skjemaer Eksempel på pålitelighet 

Mange forskningsfelt og studiedesign krever parallelle former for pålitelighet. I utdanningsforskning kan parallelle former av en test administreres til ulike grupper av studenter for å sammenligne effekten av ulike undervisningsmetoder. Eventuelle observerte forskjeller i skårer vil dermed kunne tilskrives undervisningsmetoden. Ved vurdering av ulike behandlingsintervensjoner kan påliteligheten til parallelle skjemaer være verdifull. For å minimere målefeil kan forskere sammenligne skårer før og etter behandling ved hjelp av parallelle skjemaer for pasientrapporterte utfallsmål.

Bygge pålitelig forskning stein for stein

Akademia og vitenskapelige studier er svært avhengige av forskningens pålitelighet. På denne måten sikrer vi at målingene våre er konsistente, pålitelige og troverdige. For å styrke gyldigheten av funnene våre og bidra til kunnskap, må vi forstå og anvende ulike typer reliabilitet.

Forskningspålitelighet er viktig, så la oss omfavne den som forskere. Sørg for at måleinstrumentene er konsistente ved å ta hensyn til intern konsistensreliabilitet. Vurder stabilitet over tid ved å vurdere test-retest-reliabilitet. Vurder interbedømmerreliabilitet når flere observatører er involvert. For å redusere skjevheter og praksiseffekter må vi ikke glemme reliabiliteten til parallelle skjemaer.

Vi prioriterer forskningspålitelighet høyt og bidrar dermed til utviklingen av hele forskningsfeltet. Gjør en varig forskjell gjennom pålitelig og troverdig forskning med kunnskap om pålitelighet.

Forbedre effekten og påliteligheten av arbeidet ditt

Ved å legge til illustrasjoner i tematiske analyser kan man øke dybden og tydeliggjøre forskningens pålitelighet. Vitenskapelige funn kan forstås og læres mer effektivt gjennom visuelle presentasjoner. Et verktøy som Mind the Graph gjør det enklere å forstå komplekse data med nøye utformede bilder. Illustrasjoner kan gi leserne et inntrykk og engasjere dem i forskningsresultatene dine. Ved å visualisere de tematiske analysene dine kan du løfte dem og etterlate et varig inntrykk hos leserne.

Begynn å skape med Mind the Graph
Relaterte artikler
logo-abonnement

Abonner på nyhetsbrevet vårt

Eksklusivt innhold av høy kvalitet om effektiv visuell
kommunikasjon innen vitenskap.

- Eksklusiv guide
- Tips om design
- Vitenskapelige nyheter og trender
- Veiledninger og maler