O que é análise de confiabilidade? (definição e #038; exemplo)

Nas estatísticas, o termo confiabilidade refere-se à consistência de uma medida.

Se medirmos algo como inteligência, conhecimento, produtividade, eficiência, etc. várias vezes, não podemos medi-lo. em indivíduos, as medições são consistentes?

Idealmente, os pesquisadores desejam que um teste seja altamente confiável, porque isso significa que ele fornece medições consistentes ao longo do tempo, o que significa que os resultados do teste podem ser confiáveis.

Acontece que existem quatro maneiras de medir a confiabilidade:

1. Método de confiabilidade dividido pela metade – Determina o grau de erro nos resultados do teste devido à má construção do teste, como perguntas mal formuladas ou instruções confusas.

Este método usa o seguinte processo:

• Divida um teste em duas metades. Por exemplo, metade pode consistir em questões pares, enquanto a outra metade pode consistir em questões ímpares.
• Administre cada metade ao mesmo indivíduo.
• Repita para um grande grupo de indivíduos.
• Calcule a correlação entre as pontuações das duas metades.

Quanto maior for a correlação entre as duas metades, maior será a consistência interna do teste ou inquérito. Idealmente, você desejaria que a correlação entre as metades fosse alta, pois isso indica que todas as partes do teste contribuem igualmente para o que está sendo medido.

2. Método de confiabilidade teste-reteste – Determina o grau de erro nos resultados do teste devido a problemas de administração – por exemplo, ambiente barulhento, pouca iluminação, tempo insuficiente para concluir o teste.

Este método usa o seguinte processo:

• Administrar um teste a um grupo de indivíduos.
• Espere um certo tempo (dias, semanas ou meses) e administre o mesmo teste ao mesmo grupo de indivíduos.
• Calcule a correlação entre as pontuações dos dois testes.

Geralmente, uma correlação de confiabilidade teste-reteste de pelo menos 0,80 ou superior indica boa confiabilidade.

3. Método de Confiabilidade de Formas Paralelas – Determina o grau de erro nos resultados dos testes que é devido a efeitos externos – por exemplo, alunos tendo acesso às perguntas com antecedência ou alunos obtendo pontuações mais altas em s ‘simplesmente levando a mais.

Este método usa o seguinte processo:

• Administre uma versão de um teste a um grupo de indivíduos.
• Administre uma versão alternativa, mas igualmente difícil, do teste ao mesmo grupo de indivíduos.
• Calcule a correlação entre as pontuações dos dois testes.

4. Método de confiabilidade entre avaliadores – Determina com que consistência cada item de um teste mede o verdadeiro construto que está sendo medido – por exemplo, todas as perguntas são claramente comunicadas e relevantes para o construto que está sendo medido?

Este método envolve vários avaliadores ou juízes treinados avaliando cada item de um teste e depois calculando a porcentagem geral de concordância entre os avaliadores ou juízes.

Quanto maior o percentual de concordância entre os juízes, maior a confiabilidade do teste.

Confiabilidade vs validade

A confiabilidade refere-se à consistência de uma medida e a validade refere-se à medida em que um teste ou escala mede o construto que se pretende medir.

Um bom teste ou escala é aquele que possui alta confiabilidade e validade. No entanto, é possível que um teste ou escala seja confiável sem ser válido.

Por exemplo, suponha que uma determinada balança que pesa caixas pesa consistentemente 10 libras a mais do que seu peso real. Esta balança é confiável porque suas medidas são consistentes, mas é inválida porque não mede o verdadeiro valor do peso.

Confiabilidade e erro padrão de medição

Um coeficiente de confiabilidade também pode ser usado para calcular um erro padrão de medição , que estima a variação em torno de uma pontuação “verdadeira” para um indivíduo quando medições repetidas são feitas.

É calculado da seguinte forma:

SE _m = s√ 1-R

Ouro:

• s: o desvio padrão das medições
• A: O coeficiente de confiabilidade de um teste

Consulte este artigo para obter uma explicação detalhada do erro padrão de medição.