Comprensión y ejemplos de confiabilidad y validez: algunos suplementos
2. Ejemplos relacionados con el estudio: Los sujetos no completaron cuidadosamente un cuestionario. Se dice que este cuestionario no tiene confiabilidad.
1. Ejemplo popular: Si te pesas tres veces seguidas en otra báscula y las lecturas son iguales, significa que la báscula es confiable. Sin embargo, si las tres lecturas consistentes son inexactas, la escala no es lo suficientemente válida o no está disponible. En ese momento, se utilizó otra báscula y las lecturas fueron consistentes y precisas tres veces seguidas, lo que indica que esta báscula era confiable y efectiva.
2. Ejemplos relacionados con el aprendizaje: una prueba de matemáticas muy simple, muchos sujetos la respondieron correctamente, lo que indica que la prueba de matemáticas es confiable, pero no puede evaluar la capacidad matemática de los sujetos. Si cambiamos a un conjunto de preguntas de prueba de datos de dificultad moderada, el número de respuestas correctas para muchos sujetos puede ser diferente. Si las puntuaciones en estas materias se pueden dividir en buenas, medias y malas, se puede considerar que las preguntas del examen tienen buena validez.
Se refiere al uso de la misma herramienta de medición para realizar mediciones repetidas en el mismo grupo de sujetos en ciertos intervalos para examinar la correlación entre los dos resultados de la medición. El análisis de correlación se puede utilizar directamente y el coeficiente de correlación obtenido es el coeficiente de confiabilidad test-retest.
Significa que un mismo grupo de sujetos rellena dos cuestionarios paralelos a la vez y calcula el coeficiente de correlación de los dos datos. La confiabilidad del duplicado requiere que los dos cuestionarios sean completamente consistentes excepto por preguntas diferentes, lo cual es difícil de operar en la práctica.
Se refiere a dividir un cuestionario en dos partes y calcular el coeficiente de correlación de las dos partes, es decir, el coeficiente de semiconfiabilidad, para medir la fiabilidad de todo el cuestionario.
Es el método más utilizado para medir la fiabilidad de la consistencia interna. El coeficiente alfa de Cronbach calculado es el promedio de todas las semifiabilidades posibles, con valores entre 0 y 1. Cuanto mayor sea el coeficiente, mejor será la coherencia, lo que indica mayor autenticidad de los datos. El coeficiente α es el indicador más importante para probar la autenticidad de los datos del cuestionario.
Es un estándar de evaluación cualitativa, juzgado principalmente a través de la experiencia, principalmente a través de expertos y expertos de la industria con experiencia. También puede utilizar el cuestionario a pequeña escala antes de su uso formal y modificar los elementos según los resultados para ilustrar la eficacia del cuestionario. La validez de contenido generalmente no requiere el uso de SPSS para el análisis de datos, pero requiere la guía de expertos y maestros autorizados para probar previamente el proceso de revisión y finalmente explicar la validez de contenido del cuestionario.
Se refiere a la relación correspondiente entre los elementos de medición y las direcciones de medición.
Los resultados de la medición se designan artificialmente como el "estándar de precisión" y se examinan otros resultados de pruebas para ver si son consistentes con él. Por ejemplo, las preguntas de opción múltiple del examen tendrán respuestas precisas, por lo que la precisión de cada pregunta es la efectividad de esta lección sobre esta pregunta.