Che cos'è l'affidabilità test-retest? (definizione & #038; esempio)

I ricercatori spesso desiderano utilizzare qualche tipo di test per misurare concetti come intelligenza, attitudine, capacità educativa, ecc. negli individui di una certa popolazione.

Quando si somministra qualsiasi tipo di test, è importante che il test sia affidabile . In altre parole, è importante che i risultati di un test possano essere riprodotti nelle stesse condizioni in due momenti diversi.

L’affidabilità test-retest è un modo specifico di misurare l’affidabilità di un test e si riferisce alla misura in cui un test produce risultati simili nel tempo.

Calcoliamo l’affidabilità test-retest utilizzando il coefficiente di correlazione di Pearson , che assume un valore compreso tra -1 e 1 dove:

• -1 indica una correlazione lineare perfettamente negativa tra due punteggi
• 0 indica alcuna correlazione lineare tra due punteggi
• 1 indica una correlazione lineare perfettamente positiva tra due punteggi

Ad esempio, potremmo sottoporre un test del QI a 50 partecipanti il 1° gennaio e poi sottoporre lo stesso tipo di test del QI con difficoltà simile allo stesso gruppo di 50 partecipanti un mese dopo.

Potremmo calcolare la correlazione dei punteggi tra i due test per determinare se il test ha una buona affidabilità test-retest.

In genere, una correlazione di affidabilità test-retest pari ad almeno 0,80 o superiore indica una buona affidabilità.

Esempio: calcolo dell’affidabilità test-retest

Supponiamo che i ricercatori sottopongano un test a 20 persone, quindi sottopongano lo stesso tipo di test un mese dopo alle stesse 20 persone.

I loro punteggi sono mostrati di seguito:

Possiamo utilizzare un calcolatore di correlazione per scoprire che il coefficiente di correlazione di Pearson tra i due gruppi di punteggi è 0,836 .

Poiché questa correlazione è maggiore di 0,80, i ricercatori potrebbero concludere che il test ha una buona affidabilità test-retest.

In altre parole, il test produce risultati affidabili che possono essere riprodotti in momenti diversi.

Potenziale distorsione nell’affidabilità test-retest

L’affidabilità test-retest è una misura utile da calcolare, ma è necessario essere consapevoli dei seguenti potenziali errori che potrebbero influenzare questa misura:

1. Effetto pratico

Un effetto pratico si verifica quando i partecipanti semplicemente migliorano un test attraverso la pratica. Ciò significa che è probabile che ottengano risultati migliori nei test successivi perché hanno avuto tempo per esercitarsi e migliorare.

Il modo per evitare questo tipo di pregiudizio è fornire agli individui test di uguale difficoltà ma con una diversa varietà di domande, in modo che non possano memorizzare le risposte ai tipi di domande poste nel primo test.

2. Effetto fatica

Un effetto di affaticamento si verifica quando le condizioni dei partecipanti peggiorano in determinati test perché sono mentalmente esausti o stanchi dopo aver sostenuto i test precedenti.

Il modo per evitare questo tipo di distorsione è concedere un tempo sufficiente tra i test (idealmente settimane o addirittura mesi) in modo che i partecipanti siano freschi quando sostengono entrambi i test.

3. Differenze di condizioni

Quando i partecipanti effettuano i due test in condizioni diverse (ad esempio illuminazione diversa, ora del giorno diversa, momento diverso per completare il test, ecc.), è possibile che ottengano risultati inferiori e diversi semplicemente a causa delle differenze nell’ambiente di test.

Il modo per evitare questo tipo di distorsione è garantire che i partecipanti sostengano entrambi i test in condizioni identiche, cioè alla stessa ora del giorno, con la stessa illuminazione generale e lo stesso ambiente, e abbiano lo stesso tempo per completare il test.

Risorse addizionali

Una rapida introduzione all’analisi dell’affidabilità
Cos’è l’affidabilità divisa a metà?
Cos’è l’affidabilità tra valutatori?
Cos’è l’affidabilità delle forme parallele?
Cos’è un errore standard di misura?