En tillförlitlig och giltig slutsats kan endast dras från akademiska och vetenskapliga studier när forskningen är tillförlitlig. Forskare kan komma fram till felaktiga slutsatser om resultaten är inkonsekventa, otillförlitliga och opålitliga. För både forskare, akademiker och studenter är det viktigt att förstå de olika typerna av tillförlitlighet i forskning för att kritiskt kunna utvärdera en studies kvalitet och tillförlitlighet.

Vi kommer att utforska olika typer av tillförlitlighet inom forskning och deras betydelse inom akademi och vetenskap. Forskningen kommer att bli mer robust, mätverktygen kommer att bli mer lämpliga och resultaten kommer att bli mer exakta med denna utforskning. Det är nödvändigt att säkerställa tillförlitligheten i dina forskningsresultat, oavsett om du är en erfaren forskare eller en student, kommer detta blogginlägg att ge värdefull information och verktyg som hjälper dig att utöka din kunskap. 

Vad är tillförlitlighet inom forskning?

Tillförlitligheten i en forskningsstudie definieras som konsekvensen och stabiliteten i de mätningar, tester eller observationer som genomförs inom ramen för studien. Det säkerställer att samma resultat skulle erhållas om samma studie replikerades eller upprepades. När det gäller datainsamling, mätverktyg eller deltagarnas beteende fungerar tillförlitlighet som ett skydd mot slumpmässiga fel och fluktuationer.

Forskning är avgörande för att kunna dra giltiga slutsatser, fatta välgrundade beslut och bidra till kunskapssammanställningen. Som grunden för rigorös vetenskaplig undersökning gör forskningens tillförlitlighet det möjligt att utveckla olika områden och främja evidensbaserade metoder. Forskare utvärderar mätningars konsistens och tillförlitlighet utifrån flera olika typer av tillförlitlighet. Det finns fyra typer av tillförlitlighet inom forskning som vanligtvis beaktas:

  1. Intern överensstämmelse Tillförlitlighet
  2. Tillförlitlighet mellan test och återtest
  3. Reliabilitet mellan bedömare
  4. Parallella former Tillförlitlighet

Genom att utvärdera hur konsekventa, stabila och likvärdiga deras mätningar är, säkerställer forskarna att deras resultat är tillförlitliga och giltiga. Forskare kan föredra en typ av tillförlitlighetsbedömning framför en annan baserat på betydelsen av deras forskning och det mätinstrument som används.

1. Intern överensstämmelse Tillförlitlighet

En tillförlitlighetsbedömning av intern konsistens avgör hur konsekventa och sammanhängande mätningarna är inom en studie. Med hjälp av en undersökning eller ett frågeformulär undersöks om olika objekt eller frågor mäter samma underliggande konstruktion. För en sammansatt skala eller ett index undersöks tillförlitligheten hos de ingående delarna tillsammans.

Vilka är stegen till en intern konsistenstillförlitlighet?

Tillförlitligheten i den interna konsistensen kan mätas med hjälp av en rad olika statistiska metoder. Det är vanligt att använda Cronbachs alfa för att beräkna den genomsnittliga korrelationen mellan alla items i skalan. En intern konsistenspoäng över 0,70 indikerar en hög Cronbach's Alpha. (Om du är nyfiken på Cronbach's Alpha kan du läsa vår bloggartikel "Vilken roll spelar Cronbach's Alpha och hur tolkar du det?“)

Split-half reliabilitetsmetoden undersöker korrelationen mellan två halvor av ett mätinstrument som är uppdelat i två halvor. Forskare kan använda denna metod för att avgöra om olika halvor av instrumentet konsekvent mäter samma konstruktion.

Intern konsistens Tillförlitlighet Exempel

Vikten av intern konsistens och tillförlitlighet i forskning inom ett brett spektrum av discipliner kan inte nog understrykas. Psykologer kan t.ex. använda ett frågeformulär med flera frågor för att mäta förtroendet för psykologisk forskning. Alla frågor bör vara tillförlitliga när det gäller intern konsistens så att de mäter självkänsla på ett konsekvent sätt och inte påverkas av orelaterade faktorer. Studieresultat kan valideras genom att fastställa mätinstrumentets validitet.

2. Tillförlitlighet mellan test och återtest

I test-retest utvärderas tillförlitlighet, stabilitet och konsekvens över tid. Genom att använda samma mätinstrument vid två olika tillfällen undersöker man om resultaten är jämförbara. Metoden är särskilt användbar när man utvärderar tillförlitligheten hos konstruktioner som bör förbli stabila på lång sikt.

Vilka är stegen till en test-retest-reliabilitet?

För att genomföra en test-retest-reliabilitetsstudie måste flera steg följas. Först måste forskarna välja ut ett representativt urval av deltagare. För generaliserbarhet bör urvalets storlek och mångfald vara tillräcklig.

Därefter administreras mätinstrumentet till deltagarna två gånger med ett tidsintervall mellan varje administrering. Forskningssammanhanget och konstruktionens natur kan avgöra intervallet. Flera veckor till flera månader kan till exempel vara lämpligt för studier som mäter personlighetsdrag.

Forskare analyserar överensstämmelsen mellan två testadministrationer när data har samlats in. En korrelationskoefficient, såsom Pearsons korrelationskoefficient eller intraklass korrelationskoefficient (ICC), beräknas vanligtvis för detta ändamål. Höga korrelationskoefficienter indikerar en stark test-retest-reliabilitet, vilket innebär en stabil och konsekvent mätning över tid.

Exempel på test-retest-reliabilitet

Longitudinella studier, där forskare följer en grupp individer under en lång tidsperiod, är särskilt viktiga när det gäller att bedöma test-retest-reliabilitet. Ett mätinstruments stabilitet kan bedömas av forskare för att säkerställa att förändringar i konstruktet inte är resultatet av inkonsekvenser i mätningen. Som ett resultat kan eventuella förändringar med säkerhet hänföras till förändringar i konstruktet, snarare än mätfel. Att bibehålla konsekventa mätningar över tid är viktigt i interventionsstudier, till exempel där behandlingseffekter utvärderas vid flera tidpunkter.

3. Reliabilitet mellan bedömare

Vid bedömning av samma fenomen eller data i forskning avser interbedömarreliabilitet konsekvensen och överensstämmelsen mellan olika bedömare eller observatörer. I den här metoden mäter, bedömer eller kategoriserar bedömaren eller observatören saker på ett liknande eller konsekvent sätt. När man utför kvalitativ forskning, analyserar kvalitativa data eller observerar från flera perspektiv är interbedömarreliabilitet avgörande.

Vilka är stegen till en interbedömarreliabilitet?

Olika statistiska mått används för att bedöma tillförlitligheten mellan olika bedömare. Cohens kappa är ett allmänt använt mått som tar hänsyn till överensstämmelse utöver slumpen. Det justerar för möjligheten att överensstämmelse uppstår slumpmässigt. Intraklasskorrelation (ICC) är ett annat statistiskt mått som ofta används, särskilt när bedömningarna eller observationerna är kontinuerliga eller på en intervallskala. ICC ger en uppskattning av hur stor andel av variansen i bedömningarna som kan hänföras till de verkliga skillnaderna mellan observationerna.

Exempel på interbedömarreliabilitet 

Subjektiva bedömningar, kvalitativ forskningoch observationsstudier kräver interbedömarreliabilitet. När flera psykologer oberoende av varandra utvärderar patienters beteenden eller symtom är interbedömarreliabiliteten avgörande. Forskare som bedriver kvalitativ forskning måste se till att deras tolkningar av intervjuer och textdata är konsekventa och når konsensus. Det är också viktigt att säkerställa interbedömarreliabilitet vid observationsstudier, precis som interkodningsreliabilitet vid innehållsanalys där data konsekvent kategoriseras och kodas av flera kodare.

4. Parallella former Tillförlitlighet

Den parallella formen av tillförlitlighet, som också är känd som alternativ form tillförlitlighet, avser konsistens och ekvivalens av flera versioner eller former av ett mätinstrument som är avsett att mäta samma konstruktion. En undersökning av korrelationen eller överensstämmelsen mellan två eller flera parallella former av mätinstrumentet är involverad. När forskare vill minimera item bias eller mildra praxiseffekter som är förknippade med en enda form, kan parallella formers tillförlitlighet vara användbar.

Vilka är stegen till tillförlitlighet i parallella formulär?

Tillförlitligheten hos parallella formulär kan bedömas med hjälp av en rad olika statistiska mått. Ofta används Pearsons korrelationskoefficienter för att undersöka det linjära förhållandet mellan poäng som erhållits från parallella formulär. Det finns andra mått, såsom Spearman korrelationskoefficient för icke-parametriska data eller intraklass korrelationskoefficient (ICC) när det finns flera bedömare eller observatörer inblandade.

Parallella formulär Exempel på tillförlitlighet 

Många forskningsområden och studiedesigner kräver parallella former av tillförlitlighet. Inom pedagogisk forskning kan parallella former av ett test administreras till olika grupper av studenter för att jämföra effektiviteten hos olika undervisningsmetoder. På så sätt kan eventuella observerade skillnader i resultat hänföras till undervisningsmetoden. Vid utvärdering av olika behandlingsinsatser kan tillförlitligheten hos parallella formulär vara värdefull. För att minimera mätfel kan forskare jämföra resultat före och efter behandling med hjälp av parallella formulär för patientrapporterade utfallsmått.

Tillförlitlig forskning byggsten för byggsten

Den akademiska världen och vetenskapliga studier är starkt beroende av forskningens tillförlitlighet. På så sätt säkerställer vi att våra mätningar är konsekventa, tillförlitliga och trovärdiga. För att stärka validiteten i våra resultat och bidra till kunskap behöver vi förstå och tillämpa olika typer av tillförlitlighet.

Forskningens tillförlitlighet är viktig, så låt oss anamma den som forskare. Säkerställ samstämmighet inom mätinstrument genom att införliva intern konsistensreliabilitet. Bedöm stabilitet över tid genom att ta hänsyn till test-retest-reliabilitet. Ta hänsyn till interbedömarreliabilitet när flera observatörer är inblandade. För att mildra snedvridningar och praktiska effekter, glöm inte bort tillförlitligheten för parallella formulär.

Eftersom vi ger hög prioritet åt forskningens tillförlitlighet bidrar vi till utvecklingen av området som helhet. Gör ett bestående intryck genom tillförlitlig och trovärdig forskning som är beväpnad med kunskap om tillförlitlighet.

Förbättra effekten och tillförlitligheten i ditt arbete

Genom att lägga till illustrationer i tematiska analyser kan man öka djupet och tydligheten i forskningens tillförlitlighet. Vetenskapliga resultat kan förstås och läras mer effektivt genom visuella presentationer. Ett verktyg som Mind the Graph gör komplexa data lättare att förstå med hjälp av noggrant utformade bilder. Illustrationer kan ge läsarna ett intryck och engagera dem i dina forskningsresultat. Genom att visualisera dina tematiska analyser lyfter du dem och lämnar ett bestående intryck på din publik.

Börja skapa med Mind the Graph
Relaterade artiklar
logotyp-abonnemang

Prenumerera på vårt nyhetsbrev

Exklusivt innehåll av hög kvalitet om effektiv visuell
kommunikation inom vetenskap.

- Exklusiv vägledning
- Tips för design
- Vetenskapliga nyheter och trender
- Handledningar och mallar