O explorare prin tipurile de fiabilitate în cercetare

O concluzie fiabilă și validă poate fi trasă din studiile academice și științifice numai dacă cercetarea este fiabilă. Cercetătorii pot ajunge la concluzii incorecte dacă rezultatele sunt inconsecvente, nesigure și nesigure. Pentru cercetători, savanți și studenți deopotrivă, înțelegerea diferitelor tipuri de fiabilitate a cercetării este esențială pentru evaluarea critică a calității și fiabilității unui studiu.

Vom explora tipurile de fiabilitate în cercetare și semnificația acestora în mediul academic și științific. Cercetarea va fi mai robustă, instrumentele de măsurare vor fi mai adecvate, iar rezultatele vor fi mai precise cu ajutorul acestei explorări. Este necesar să asigurați fiabilitatea rezultatelor cercetării dumneavoastră, indiferent dacă sunteți un cercetător experimentat sau un student, acest articol de blog vă va oferi informații și instrumente valoroase pentru a vă ajuta să vă extindeți cunoștințele.

În cercetare, ce este fiabilitatea?

Fiabilitatea unui studiu de cercetare este definită ca fiind consecvența și stabilitatea măsurătorilor, testelor sau observațiilor efectuate în cadrul studiului. Aceasta asigură că s-ar obține aceleași rezultate dacă același studiu ar fi replicat sau repetat. În ceea ce privește colectarea de date, instrumentele de măsurare sau comportamentul participanților, fiabilitatea servește drept protecție împotriva erorilor și fluctuațiilor aleatorii.

Cercetarea este esențială pentru a trage concluzii valide, pentru a lua decizii în cunoștință de cauză și pentru a contribui la acumularea de cunoștințe. Ca fundament pentru o investigație științifică riguroasă, fiabilitatea cercetării face posibilă avansarea în diverse domenii și promovarea practicilor bazate pe dovezi. Cercetătorii evaluează consistența și fiabilitatea măsurătorilor pe baza mai multor tipuri de fiabilitate. Există patru tipuri de fiabilitate în cercetare care sunt luate în considerare în mod obișnuit:

Consistența internă Fiabilitatea
Fiabilitatea testului-retest
Fiabilitatea între evaluatori
Fiabilitatea formelor paralele

Prin evaluarea consistenței, stabilității și echivalenței măsurătorilor, cercetătorii se asigură că rezultatele lor sunt fiabile și valide. Cercetătorii pot prefera un tip de evaluare a fiabilității în detrimentul altuia, în funcție de importanța cercetării lor și de instrumentul de măsurare utilizat.

1. Consistența internă Fiabilitatea

O evaluare a fiabilității consistenței interne determină cât de consecvente și coerente sunt măsurătorile în cadrul unui studiu. Utilizând un sondaj sau un chestionar, aceasta examinează dacă diverși itemi sau întrebări măsoară aceeași construcție de bază. În cazul unei scale sau al unui indice compozit, se analizează fiabilitatea elementelor luate împreună.

Care sunt pașii pentru o fiabilitate a consistenței interne?

Fiabilitatea consistenței interne poate fi măsurată cu ajutorul unei varietăți de metode statistice. Se obișnuiește să se utilizeze alfa lui Cronbach pentru a calcula corelația medie între toți itemii din scală. Un scor al consistenței interne de peste 0,70 indică o înaltă Alpha Cronbach. (Dacă sunteți curioși despre Alfa lui Cronbach, puteți citi articolul nostru de pe blog "Care este rolul lui Cronbach's Alpha și cum îl interpretați?“)

Metoda fiabilității în două jumătăți examinează corelația dintre două jumătăți ale unui instrument de măsură împărțit în două jumătăți. Cercetătorii pot utiliza această metodă pentru a determina dacă diferitele jumătăți ale instrumentului măsoară în mod consecvent același construct.

Exemplu de fiabilitate a consistenței interne

Importanța fiabilității consistenței interne în cercetările dintr-o gamă largă de discipline nu poate fi supraestimată. Psihologii ar putea, de exemplu, să utilizeze un chestionar cu mai mulți itemi pentru a măsura încrederea în cercetarea psihologică. Toți itemii ar trebui să fie fiabili din punct de vedere al consistenței interne, astfel încât să măsoare în mod consecvent stima de sine și să nu fie influențați de factori nelegate. Rezultatele studiului pot fi validate prin stabilirea validității instrumentului de măsurare.

2. Fiabilitatea test-retest

În cazul testării-retestării, fiabilitatea, stabilitatea și consecvența sunt evaluate în timp. Utilizând același instrument de măsurare în două ocazii diferite, se examinează dacă rezultatele sunt comparabile. Metoda este deosebit de utilă atunci când se evaluează fiabilitatea constructelor care ar trebui să rămână stabile pe termen lung.

Care sunt etapele unui test de fiabilitate test-retest?

Pentru a efectua un studiu de fiabilitate test-retest, trebuie urmați mai mulți pași. În primul rând, cercetătorii trebuie să selecteze un eșantion reprezentativ de participanți. Pentru generalizabilitate, dimensiunea și diversitatea eșantionului trebuie să fie suficiente.

În continuare, instrumentul de măsurare este administrat participanților de două ori, cu un interval de timp între fiecare administrare. Contextul cercetării și natura constructului pot determina acest interval. De exemplu, câteva săptămâni până la câteva luni pot fi adecvate pentru studiile care măsoară trăsăturile de personalitate.

Cercetătorii analizează consistența între două administrări de teste odată ce datele sunt colectate. În acest scop, se calculează de obicei un coeficient de corelație, cum ar fi coeficientul de corelație Pearson sau coeficientul de corelație intraclasă (ICC). Coeficienții de corelație ridicați indică o fiabilitate puternică a testului-retest, ceea ce indică o măsurare stabilă și consecventă în timp.

Exemplu de fiabilitate test-retest Exemplu de fiabilitate test-retest

Studiile longitudinale, în care cercetătorii urmăresc un grup de persoane pe o perioadă lungă de timp, sunt deosebit de importante atunci când vine vorba de evaluarea fiabilității test-retest. Stabilitatea unui instrument de măsurare poate fi evaluată de către cercetători pentru a se asigura că schimbările în construct nu sunt rezultatul unor inconsecvențe de măsurare. Prin urmare, orice schimbări pot fi atribuite cu încredere schimbărilor în construct, mai degrabă decât erorilor de măsurare. Menținerea consecvenței măsurătorilor în timp este importantă în studiile de intervenție, de exemplu, în cazul în care efectele tratamentului sunt evaluate în mai multe momente de timp.

3. Fiabilitatea între evaluatori

Atunci când se evaluează același fenomen sau aceleași date în cercetare, fiabilitatea inter-rater se referă la consecvența și acordul dintre diferiți evaluatori sau observatori. În această metodă, evaluatorul sau observatorul măsoară, judecă sau clasifică lucrurile într-un mod similar sau consecvent. Atunci când se efectuează cercetări calitative, se analizează date calitative sau se observă din mai multe perspective, fiabilitatea inter-rater este crucială.

Care sunt pașii pentru o fiabilitate inter-rater?

Pentru evaluarea fiabilității inter-rater se utilizează diverse măsuri statistice. Cohen's kappa este o măsură utilizată pe scară largă care ia în considerare acordul dincolo de șansă. Aceasta ajustează posibilitatea ca acordul să apară în mod aleatoriu. Corelația intra-clasă (ICC) este o altă măsură statistică utilizată în mod obișnuit, în special atunci când evaluările sau observațiile sunt continue sau pe o scară de interval. ICC oferă o estimare a proporției de variație a evaluărilor care poate fi atribuită diferențelor reale dintre observații.

Exemplu de fiabilitate între evaluatori

Evaluări subiective, cercetare calitativă, iar studiile observaționale necesită fiabilitate inter-rater. Ori de câte ori mai mulți psihologi evaluează în mod independent comportamentele sau simptomele pacienților, fiabilitatea inter-rater este crucială. Cercetătorii care efectuează cercetări calitative trebuie să se asigure că interpretările lor privind interviurile și datele textuale sunt consecvente și ajung la un consens. De asemenea, este important să se asigure fiabilitatea inter-evaluator atunci când se efectuează studii observaționale, la fel ca și fiabilitatea inter-codificării în analiza de conținut, unde datele sunt categorizate și codificate în mod consecvent de mai mulți codificatori.

4. Fiabilitatea formelor paralele

Forma paralelă a fiabilității, cunoscută și sub denumirea de fiabilitate a formelor alternative, se referă la consistența și echivalența mai multor versiuni sau forme ale unui instrument de măsură destinate să măsoare același construct. Este vorba de o examinare a corelației sau a acordului dintre două sau mai multe forme paralele ale instrumentului de măsurare. Atunci când cercetătorii doresc să reducă la minimum prejudecata itemului sau să atenueze efectele de practică asociate cu o singură formă, fiabilitatea formelor paralele poate fi utilă.

Care sunt pașii pentru fiabilitatea formularelor paralele?

Fiabilitatea formularelor paralele poate fi evaluată cu ajutorul unei varietăți de măsuri statistice. Adesea, coeficienții de corelație Pearson sunt utilizați pentru a examina relația liniară dintre scorurile obținute din formularele paralele. Există și alte măsuri, cum ar fi coeficientul de corelație Spearman pentru date neparametrice sau coeficientul de corelație intraclasă (ICC) atunci când sunt implicați mai mulți evaluatori sau observatori.

Exemplu de fiabilitate a formelor paralele

Multe domenii de cercetare și modele de studiu necesită forme paralele de fiabilitate. În cercetarea educațională, formele paralele ale unui test pot fi administrate unor grupuri diferite de elevi pentru a compara eficacitatea diferitelor metode de predare. Astfel, orice diferențe observate în ceea ce privește scorurile vor putea fi atribuite metodei de predare. Atunci când se evaluează diferite intervenții de tratament, fiabilitatea formelor paralele poate fi valoroasă. Pentru a minimiza prejudecățile de măsurare, cercetătorii pot compara scorurile înainte și după tratament folosind forme paralele de măsurători ale rezultatelor raportate de pacienți.

Construirea unei cercetări fiabile, cărămidă cu cărămidă

Academia și studiile științifice se bazează foarte mult pe fiabilitatea cercetării. În acest fel, asigurăm consistența, fiabilitatea și fiabilitatea măsurătorilor noastre. Pentru a consolida validitatea constatărilor noastre și pentru a contribui la cunoaștere, trebuie să înțelegem și să aplicăm diferite tipuri de fiabilitate.

Fiabilitatea cercetării este importantă, așa că haideți să o acceptăm în calitate de cercetători. Asigurați coerența în cadrul instrumentelor de măsurare prin încorporarea fiabilității consistenței interne. Evaluați stabilitatea în timp prin luarea în considerare a fiabilității test-retest. Luați în considerare fiabilitatea inter-rater atunci când sunt implicați mai mulți observatori. Pentru a atenua prejudecățile și efectele practicii, nu uitați de fiabilitatea formelor paralele.

Întrucât acordăm o prioritate ridicată fiabilității cercetării, contribuim la progresul domeniului în ansamblu. Aveți un impact de durată prin cercetări fiabile și demne de încredere, înarmate cu cunoștințele de fiabilitate.

Îmbunătățiți impactul și fiabilitatea muncii dvs.

Adăugarea de ilustrații la analizele tematice poate adăuga profunzime și claritate la fiabilitatea cercetării. Constatările științifice pot fi înțelese și învățate mai eficient prin prezentări vizuale. Un instrument precum Mind the Graph facilitează înțelegerea datelor complexe cu ajutorul unor elemente vizuale atent concepute. Ilustrațiile pot oferi cititorilor un impact și îi pot implica în rezultatele cercetării dumneavoastră. Vizualizarea analizelor dvs. tematice le va înălța, lăsând o impresie de durată asupra publicului dvs.