Een betrouwbare en geldige conclusie kan alleen worden getrokken uit academische en wetenschappelijke onderzoeken als het onderzoek betrouwbaar is. Onderzoekers kunnen tot onjuiste conclusies komen als de bevindingen inconsistent, onbetrouwbaar en onbetrouwbaar zijn. Voor onderzoekers, wetenschappers en studenten is het begrijpen van de verschillende soorten onderzoeksbetrouwbaarheid essentieel om de kwaliteit en betrouwbaarheid van een onderzoek kritisch te kunnen evalueren.

We verkennen de soorten betrouwbaarheid in onderzoek en hun betekenis in de academische wereld en de wetenschap. Onderzoek zal robuuster zijn, meetinstrumenten zullen geschikter zijn en resultaten zullen nauwkeuriger zijn met dit onderzoek. Of je nu een doorgewinterde onderzoeker bent of een student, deze blogpost biedt waardevolle informatie en hulpmiddelen om je kennis uit te breiden. 

Wat is betrouwbaarheid in onderzoek?

De betrouwbaarheid van een onderzoek wordt gedefinieerd als de consistentie en stabiliteit van metingen, testen of observaties die binnen het onderzoek worden uitgevoerd. Het zorgt ervoor dat dezelfde resultaten zouden worden verkregen als hetzelfde onderzoek zou worden herhaald of herhaald. Bij het verzamelen van gegevens, meetinstrumenten of het gedrag van deelnemers dient betrouwbaarheid als bescherming tegen willekeurige fouten en schommelingen.

Onderzoek is essentieel voor het trekken van geldige conclusies, het nemen van weloverwogen beslissingen en het bijdragen aan het geheel van kennis. Als basis voor rigoureus wetenschappelijk onderzoek maakt onderzoeksbetrouwbaarheid het mogelijk om verschillende gebieden vooruit te helpen en op feiten gebaseerde praktijken te bevorderen. Onderzoekers evalueren de consistentie en betrouwbaarheid van metingen op basis van verschillende soorten betrouwbaarheid. Er zijn vier soorten betrouwbaarheid in onderzoek die algemeen worden beschouwd:

  1. Interne consistentie Betrouwbaarheid
  2. Test-hertest betrouwbaarheid
  3. Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid
  4. Parallelle vormen Betrouwbaarheid

Door de consistentie, stabiliteit en gelijkwaardigheid van hun metingen te evalueren, zorgen onderzoekers ervoor dat hun bevindingen betrouwbaar en valide zijn. Onderzoekers kunnen de voorkeur geven aan het ene type betrouwbaarheidsbeoordeling boven het andere, afhankelijk van het belang van hun onderzoek en het gebruikte meetinstrument.

1. Interne consistentie Betrouwbaarheid

Een beoordeling van de betrouwbaarheid van de interne consistentie bepaalt hoe consistent en coherent de metingen binnen een onderzoek zijn. Met behulp van een enquête of vragenlijst wordt onderzocht of verschillende items of vragen hetzelfde onderliggende construct meten. Bij een samengestelde schaal of index wordt gekeken naar de betrouwbaarheid van de items samen.

Wat zijn de stappen naar interne consistentiebetrouwbaarheid?

De betrouwbaarheid van de interne consistentie kan worden gemeten met verschillende statistische methoden. Het is gebruikelijk om Cronbach's alpha te gebruiken om de gemiddelde correlatie tussen alle items in de schaal te berekenen. Een score van de interne consistentie boven 0,70 wijst op een hoge correlatie tussen alle items in de schaal. Cronbach's Alpha. (Als je nieuwsgierig bent naar Cronbach's Alpha, kun je ons blogartikel " lezen.Wat is de rol van Cronbach's Alpha en hoe interpreteer je die?“)

De split-half betrouwbaarheidsmethode onderzoekt de correlatie tussen twee helften van een meetinstrument dat in twee helften is verdeeld. Onderzoekers kunnen deze methode gebruiken om te bepalen of verschillende helften van het instrument consistent hetzelfde construct meten.

Voorbeeld interne consistentie betrouwbaarheid

Het belang van betrouwbaarheid van de interne consistentie in onderzoek in een groot aantal disciplines kan niet genoeg worden benadrukt. Psychologen kunnen bijvoorbeeld een vragenlijst met meerdere items gebruiken om het vertrouwen in psychologisch onderzoek te meten. Alle items moeten betrouwbaar zijn in termen van interne consistentie, zodat ze het zelfvertrouwen consistent meten en niet beïnvloed worden door niet-gerelateerde factoren. Studiebevindingen kunnen gevalideerd worden door de validiteit van het meetinstrument vast te stellen.

2. Test-hertest betrouwbaarheid

Bij test-hertest worden betrouwbaarheid, stabiliteit en consistentie in de tijd geëvalueerd. Door hetzelfde meetinstrument op twee verschillende momenten te gebruiken, wordt onderzocht of de resultaten vergelijkbaar zijn. De methode is vooral nuttig bij het evalueren van de betrouwbaarheid van constructen die op de lange termijn stabiel moeten blijven.

Wat zijn de stappen naar een test-hertestbetrouwbaarheid?

Om een test-hertestbetrouwbaarheidsonderzoek uit te voeren, moeten verschillende stappen worden doorlopen. Ten eerste moeten onderzoekers een representatieve steekproef van deelnemers selecteren. Voor generaliseerbaarheid moet de steekproefomvang en diversiteit voldoende zijn.

Daarna wordt het meetinstrument twee keer aan de deelnemers voorgelegd met een tijdsinterval tussen elke toediening. De onderzoekscontext en de aard van het construct kunnen het interval bepalen. Enkele weken tot enkele maanden kunnen bijvoorbeeld geschikt zijn voor onderzoeken die persoonlijkheidskenmerken meten.

Onderzoekers analyseren de consistentie tussen twee testafnames zodra de gegevens verzameld zijn. Hiervoor wordt meestal een correlatiecoëfficiënt berekend, zoals de correlatiecoëfficiënt van Pearson of de intraclass correlatiecoëfficiënt (ICC). Hoge correlatiecoëfficiënten wijzen op een sterke test-hertestbetrouwbaarheid, wat duidt op een stabiele en consistente meting in de tijd.

Voorbeeld van test-hertestbetrouwbaarheid

Longitudinale studies, waarbij onderzoekers een groep individuen over een lange periode volgen, zijn vooral belangrijk als het gaat om het beoordelen van test-hertest betrouwbaarheid. De stabiliteit van een meetinstrument kan door onderzoekers worden beoordeeld om er zeker van te zijn dat veranderingen in het construct niet het gevolg zijn van inconsistenties in de metingen. Hierdoor kunnen eventuele veranderingen met zekerheid worden toegeschreven aan veranderingen in het construct in plaats van aan meetfouten. Het handhaven van consistente metingen in de tijd is bijvoorbeeld belangrijk in interventiestudies, waar behandelingseffecten op meerdere tijdstippen worden geëvalueerd.

3. Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid

Bij het beoordelen van hetzelfde fenomeen of gegevens in onderzoek verwijst interbeoordelaarsbetrouwbaarheid naar de consistentie en overeenkomst tussen verschillende beoordelaars of waarnemers. Bij deze methode meet, beoordeelt of categoriseert de beoordelaar of waarnemer dingen op een vergelijkbare of consistente manier. Bij het uitvoeren van kwalitatief onderzoek, het analyseren van kwalitatieve gegevens of het observeren vanuit meerdere perspectieven is interbeoordelaarsbetrouwbaarheid cruciaal.

Wat zijn de stappen naar interbeoordelaarsbetrouwbaarheid?

Er worden verschillende statistische maatstaven gebruikt om de interbeoordelaarsbetrouwbaarheid te beoordelen. Cohen's kappa is een veelgebruikte maat die rekening houdt met meer dan toevallige overeenstemming. Het corrigeert voor de mogelijkheid dat overeenstemming willekeurig is. Intra-klasse correlatie (ICC) is een andere statistische maat die vaak wordt gebruikt, vooral als de beoordelingen of waarnemingen continu zijn of op een intervalschaal liggen. ICC geeft een schatting van het deel van de variantie in de waarderingen dat kan worden toegeschreven aan de werkelijke verschillen tussen de waarnemingen.

Voorbeeld van interbeoordelaarsbetrouwbaarheid 

Subjectieve beoordelingen, kwalitatief onderzoeken observationele onderzoeken vereisen interbeoordelaarsbetrouwbaarheid. Wanneer meerdere psychologen onafhankelijk van elkaar het gedrag of de symptomen van patiënten evalueren, is interbeoordelaarsbetrouwbaarheid cruciaal. Onderzoekers die kwalitatief onderzoek uitvoeren, moeten ervoor zorgen dat hun interpretaties van interviews en tekstuele gegevens consistent zijn en tot een consensus leiden. Het is ook belangrijk om te zorgen voor interbeoordelaarsbetrouwbaarheid bij het uitvoeren van observationele onderzoeken, zoals intercoderingsbetrouwbaarheid bij inhoudsanalyse waarbij gegevens consistent worden gecategoriseerd en gecodeerd door meerdere codeurs.

4. Parallelle vormen Betrouwbaarheid

De parallelle vorm van betrouwbaarheid, ook wel bekend als alternatieve vormbetrouwbaarheid, verwijst naar de consistentie en gelijkwaardigheid van meerdere versies of vormen van een meetinstrument bedoeld voor het meten van hetzelfde construct. Het gaat om een onderzoek naar de correlatie of overeenkomst tussen twee of meer parallelle vormen van het meetinstrument. Als onderzoekers item bias willen minimaliseren of praktijkeffecten geassocieerd met een enkele vorm willen verminderen, kan betrouwbaarheid van parallelle vormen nuttig zijn.

Wat zijn de stappen om parallelle formulieren betrouwbaar te maken?

De betrouwbaarheid van parallelle formulieren kan beoordeeld worden met behulp van verschillende statistische maatstaven. Vaak worden Pearson correlatiecoëfficiënten gebruikt om de lineaire relatie tussen scores verkregen uit parallelle formulieren te onderzoeken. Er zijn ook andere maten, zoals de Spearman correlatiecoëfficiënt voor niet-parametrische gegevens of de intraclass correlatiecoëfficiënt (ICC) als er meerdere beoordelaars of waarnemers bij betrokken zijn.

Voorbeeld van parallelle vormen betrouwbaarheid 

Veel onderzoeksgebieden en studieontwerpen vereisen parallelle vormen van betrouwbaarheid. In onderwijsonderzoek kunnen parallelle vormen van een test worden afgenomen bij verschillende groepen leerlingen om de effectiviteit van verschillende onderwijsmethoden te vergelijken. Waargenomen verschillen in scores zijn dan toe te schrijven aan de onderwijsmethode. Bij het beoordelen van verschillende behandelingsinterventies kan de betrouwbaarheid van parallelle vormen waardevol zijn. Om meetbias te minimaliseren, kunnen onderzoekers scores voor en na de behandeling vergelijken met behulp van parallelle vormen van door patiënten gerapporteerde uitkomstmaten.

Steen voor steen bouwen aan betrouwbaar onderzoek

De academische wereld en wetenschappelijke studies vertrouwen sterk op de betrouwbaarheid van onderzoek. Op deze manier verzekeren we de consistentie, betrouwbaarheid en betrouwbaarheid van onze metingen. Om de validiteit van onze bevindingen te versterken en bij te dragen aan kennis, moeten we verschillende soorten betrouwbaarheid begrijpen en toepassen.

Onderzoeksbetrouwbaarheid is belangrijk, dus laten we die als onderzoekers omarmen. Zorg voor samenhang binnen meetinstrumenten door betrouwbaarheid van de interne consistentie mee te nemen. Beoordeel stabiliteit in de tijd door test-hertestbetrouwbaarheid te overwegen. Overweeg interbeoordelaarsbetrouwbaarheid als er meerdere waarnemers bij betrokken zijn. Vergeet de betrouwbaarheid van parallelle vormen niet om vertekeningen en praktijkeffecten te verminderen.

Omdat we een hoge prioriteit geven aan de betrouwbaarheid van onderzoek, dragen we bij aan de vooruitgang van het vakgebied als geheel. Maak een blijvende impact door betrouwbaar onderzoek gewapend met de kennis van betrouwbaarheid.

Verbeter de impact en betrouwbaarheid van je werk

Het toevoegen van illustraties aan thematische analyses kan diepte en duidelijkheid toevoegen aan de betrouwbaarheid van onderzoek. Wetenschappelijke bevindingen kunnen beter begrepen en geleerd worden door visuele presentaties. Een hulpmiddel als Mind the Graph maakt complexe gegevens begrijpelijker met zorgvuldig ontworpen visuals. Illustraties kunnen lezers een impact geven en ze betrekken bij je onderzoeksbevindingen. Het visualiseren van je thematische analyses zal ze verheffen en een blijvende indruk achterlaten bij je publiek.

logo aanmelden

Abonneer u op onze nieuwsbrief

Exclusieve inhoud van hoge kwaliteit over effectieve visuele
communicatie in de wetenschap.

- Exclusieve gids
- Ontwerp tips
- Wetenschappelijk nieuws en trends
- Handleidingen en sjablonen