Дослідження типів надійності в дослідженнях

Надійні та обґрунтовані висновки можна зробити з академічних та наукових досліджень лише тоді, коли дослідження є надійним. Дослідники можуть дійти неправильних висновків, якщо результати є непослідовними, ненадійними та недостовірними. Для дослідників, науковців та студентів розуміння різних типів надійності досліджень є важливим для критичного оцінювання якості та достовірності дослідження.

Ми розглянемо типи надійності в дослідженнях та їхнє значення в академічній та науковій сферах. Завдяки цьому дослідження буде більш надійним, інструменти вимірювання будуть більш доречними, а результати будуть більш точними. Необхідно забезпечити надійність результатів ваших досліджень, незалежно від того, чи є ви досвідченим дослідником або студентом, ця публікація в блозі надасть цінну інформацію та інструменти, які допоможуть вам розширити свої знання.

Що таке надійність у дослідженнях?

Надійність дослідження визначається як узгодженість і стабільність вимірювань, тестів або спостережень, проведених в рамках дослідження. Вона гарантує, що ті самі результати будуть отримані, якщо те саме дослідження буде відтворено або повторено. При зборі даних, вимірювальних інструментах або поведінці учасників надійність слугує захистом від випадкових помилок і коливань.

Дослідження мають важливе значення для отримання достовірних висновків, прийняття обґрунтованих рішень і поповнення знань. Будучи основою для ретельного наукового пошуку, надійність досліджень дає змогу розвивати різні галузі та сприяти впровадженню науково обґрунтованих практик. Дослідники оцінюють узгодженість і надійність вимірювань на основі декількох видів надійності. Існує чотири типи надійності в дослідженнях, які зазвичай розглядаються:

Надійність внутрішньої узгодженості
Тест-тест-тест Надійність
Надійність між експертами
Надійність паралельних форм

Оцінюючи узгодженість, стабільність та еквівалентність своїх вимірювань, дослідники забезпечують надійність та валідність своїх висновків. Дослідники можуть надавати перевагу одному типу оцінки надійності над іншим, виходячи зі значущості їхнього дослідження та використовуваного інструменту вимірювання.

1. Надійність внутрішньої узгодженості

Оцінка надійності внутрішньої узгодженості визначає, наскільки послідовними та узгодженими є вимірювання в межах дослідження. Використовуючи опитування або анкету, вона перевіряє, чи різні елементи або питання вимірюють один і той самий базовий конструкт. У вигляді складеної шкали або індексу вона розглядає надійність елементів, взятих разом.

Які кроки до надійності внутрішньої узгодженості?

Надійність внутрішньої узгодженості можна виміряти за допомогою різних статистичних методів. Найчастіше використовують альфа Кронбаха для обчислення середньої кореляції між усіма пунктами шкали. Показник внутрішньої узгодженості вище 0,70 вказує на високу Альфа Кронбаха. (Якщо вам цікаво дізнатися про "Альфу" Кронбаха, ви можете прочитати статтю в нашому блозі "Яка роль альфа Кронбаха і як ви її інтерпретуєте?“)

Метод надійності розділеної половини досліджує кореляцію між двома половинами вимірювального інструменту, розділеного на дві половини. Дослідники можуть використовувати цей метод, щоб визначити, чи різні половини інструменту послідовно вимірюють один і той самий конструкт.

Приклад надійності внутрішньої узгодженості

Важливість надійності внутрішньої узгодженості в дослідженнях у широкому спектрі дисциплін неможливо переоцінити. Наприклад, психологи можуть використовувати опитувальник, що складається з кількох пунктів, для вимірювання довіри до психологічного дослідження. Всі пункти повинні бути надійними з точки зору внутрішньої узгодженості, щоб вони вимірювали самооцінку послідовно і не піддавалися впливу не пов'язаних з нею факторів. Результати дослідження можна підтвердити, встановивши валідність інструменту вимірювання.

2. Надійність перевірка-перевірка

При повторному тестуванні оцінюються надійність, стабільність і узгодженість у часі. Використовуючи один і той самий вимірювальний інструмент у двох різних випадках, перевіряється, чи можна порівняти результати. Метод особливо корисний при оцінці надійності конструктів, які повинні залишатися стабільними в довгостроковій перспективі.

Які кроки до надійності тесту-повторного тестування?

Для того, щоб провести дослідження надійності тесту-повторного тестування, необхідно виконати кілька кроків. По-перше, дослідники повинні вибрати репрезентативну вибірку учасників. Для узагальнення результатів розмір та різноманітність вибірки мають бути достатніми.

Після цього інструмент вимірювання застосовується до учасників двічі з певним інтервалом часу між кожним застосуванням. Контекст дослідження та характер конструкту можуть визначати цей інтервал. Наприклад, для досліджень, що вимірюють особистісні риси, він може становити від кількох тижнів до кількох місяців.

Після збору даних дослідники аналізують узгодженість між двома адміністраціями тестувань. Для цього зазвичай розраховують коефіцієнт кореляції, наприклад, коефіцієнт кореляції Пірсона або внутрішньокласовий коефіцієнт кореляції (ICC). Високі коефіцієнти кореляції вказують на високу надійність від тесту до тесту, що свідчить про стабільність та узгодженість вимірювань у часі.

Приклад надійності тест-тест-повторний тест

Лонгітюдні дослідження, коли дослідники спостерігають за групою осіб протягом тривалого періоду часу, особливо важливі, коли йдеться про оцінку надійності тесту-повторного тестування. Стабільність вимірювального інструменту може бути оцінена дослідниками, щоб переконатися, що зміни в конструкті не є результатом неузгодженості вимірювань. Як наслідок, будь-які зміни можна впевнено пояснити змінами в конструкті, а не помилкою вимірювання. Підтримання узгодженості вимірювань у часі є важливим, наприклад, у дослідженнях інтервенцій, де ефекти лікування оцінюються в різних часових точках.

3. Надійність між експертами

При оцінюванні одного й того ж явища або даних у дослідженні, міжекспертна надійність стосується узгодженості та згоди між різними експертами або спостерігачами. У цьому методі експерт або спостерігач вимірює, оцінює або класифікує речі у схожий або послідовний спосіб. При проведенні якісних досліджень, аналізі якісних даних або спостереженні з різних точок зору, міжрейтингова надійність має вирішальне значення.

Які кроки до міжрейтингової надійності?

Для оцінки надійності між експертами використовуються різні статистичні показники. Каппа Коена є широко використовуваним показником, який враховує узгодженість поза випадковістю. Він враховує можливість випадкового збігу результатів. Внутрішньокласова кореляція (ICC) - ще один статистичний показник, який часто використовується, особливо коли рейтинги або спостереження є безперервними або мають інтервальну шкалу. ICC надає оцінку частки дисперсії в рейтингах, яку можна віднести до справжніх відмінностей між спостереженнями.

Приклад міжрейтингової надійності

Суб'єктивні оцінки, якісне дослідженняа обсерваційні дослідження вимагають міжекспертної надійності. Коли кілька психологів незалежно оцінюють поведінку або симптоми пацієнтів, надійність між експертами має вирішальне значення. Дослідники, які проводять якісні дослідження, повинні переконатися, що їхні інтерпретації інтерв'ю та текстових даних є послідовними і досягають консенсусу. Також важливо забезпечити міжрейтингову надійність при проведенні обсерваційних досліджень, наприклад, надійність міжкодування в контент-аналізі, коли дані послідовно класифікуються і кодуються кількома кодувальниками.

4. Надійність паралельних форм

Паралельна форма надійності, яка також відома як альтернативна форма надійності, стосується узгодженості та еквівалентності декількох версій або форм вимірювального інструменту, призначеного для вимірювання одного й того ж конструкту. Йдеться про вивчення кореляції або узгодженості між двома або більше паралельними формами вимірювального інструменту. Коли дослідники хочуть мінімізувати упередженість завдань або пом'якшити практичні ефекти, пов'язані з однією формою, надійність паралельних форм може бути корисною.

Які кроки до надійності паралельних форм?

Надійність паралельних форм можна оцінити за допомогою різних статистичних показників. Часто використовують коефіцієнти кореляції Пірсона для перевірки лінійного зв'язку між балами, отриманими в паралельних формах. Існують й інші показники, такі як коефіцієнт кореляції Спірмена для непараметричних даних або коефіцієнт внутрішньокласової кореляції (ICC), коли в дослідженні беруть участь кілька експертів або спостерігачів.

Приклад надійності паралельних форм

Багато дослідницьких галузей і планів досліджень вимагають паралельних форм надійності. В освітніх дослідженнях паралельні форми тесту можуть бути застосовані до різних груп студентів для порівняння ефективності різних методів навчання. Таким чином, будь-які виявлені відмінності в балах будуть пов'язані з методом викладання. При оцінюванні різних лікувальних втручань надійність паралельних форм може бути цінною. Щоб мінімізувати похибку вимірювання, дослідники можуть порівнювати бали до і після лікування, використовуючи паралельні форми оцінювання результатів, про які повідомляють пацієнти.

Побудова надійного дослідження цеглинка за цеглинкою

Академічні та наукові дослідження значною мірою покладаються на надійність досліджень. Таким чином, ми забезпечуємо узгодженість, надійність і достовірність наших вимірювань. Для того, щоб посилити достовірність наших висновків і зробити внесок у знання, ми повинні розуміти і застосовувати різні типи надійності.

Надійність дослідження є важливою, тож давайте приймемо її як дослідники. Забезпечте узгодженість інструментів вимірювання, включивши надійність внутрішньої узгодженості. Оцінюйте стабільність у часі, враховуючи надійність від тесту до тесту. Враховуйте надійність між експертами, якщо в дослідженні беруть участь кілька спостерігачів. Щоб зменшити упередженість і вплив практики, не забувайте про надійність паралельних форм.

Оскільки ми надаємо високого пріоритету надійності досліджень, ми робимо внесок у розвиток галузі в цілому. Здійснюйте довготривалий вплив через надійні та достовірні дослідження, озброєні знаннями про надійність.

Підвищення ефективності та надійності вашої роботи

Додавання ілюстрацій до тематичного аналізу може додати глибини і ясності достовірності дослідження. Наукові висновки можна зрозуміти і засвоїти ефективніше завдяки візуальним презентаціям. Такий інструмент, як Mind the Graph робить складні дані простішими для розуміння завдяки ретельно розробленим візуальним ефектам. Ілюстрації можуть вплинути на читачів і залучити їх до результатів вашого дослідження. Візуалізація вашого тематичного аналізу підніме його на вищий щабель, залишивши незабутнє враження на вашу аудиторію.