ความน่าเชื่อถือของการทดสอบซ้ำคืออะไร? (คำจำกัดความ & #038; ตัวอย่าง)

นักวิจัยมักต้องการใช้แบบทดสอบบางประเภทเพื่อวัดแนวคิด เช่น ความฉลาด ความถนัด ความสามารถทางการศึกษา ฯลฯ ในบุคคลบางกลุ่ม

เมื่อทำการทดสอบประเภทใดก็ตาม สิ่งสำคัญคือการทดสอบนั้น เชื่อถือได้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง สิ่งสำคัญคือต้องสามารถทำซ้ำผลลัพธ์ของการทดสอบภายใต้สภาวะเดียวกันในเวลาที่ต่างกันสองครั้ง

ความน่าเชื่อถือของการทดสอบซ้ำ เป็นวิธีการเฉพาะในการวัดความน่าเชื่อถือของการทดสอบ และหมายถึงขอบเขตที่การทดสอบให้ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันเมื่อเวลาผ่านไป

เราคำนวณความน่าเชื่อถือของการทดสอบซ้ำโดยใช้ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Pearson ซึ่งรับค่าระหว่าง -1 ถึง 1 โดยที่:

• -1 บ่งชี้ถึงความสัมพันธ์เชิงเส้นเชิงลบอย่างสมบูรณ์ระหว่างสองคะแนน
• 0 บ่งชี้ว่าไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างสองคะแนน
• 1 บ่งชี้ความสัมพันธ์เชิงเส้นเชิงบวกอย่างสมบูรณ์ระหว่างสองคะแนน

ตัวอย่างเช่น เราอาจจัดการทดสอบไอคิวให้กับผู้เข้าร่วม 50 คนในวันที่ 1 มกราคม จากนั้นจึงทำการทดสอบไอคิวประเภทเดียวกันซึ่งมีความยากใกล้เคียงกันให้กับผู้เข้าร่วมกลุ่มเดิมจำนวน 50 คนในอีกหนึ่งเดือนต่อมา

เราสามารถคำนวณความสัมพันธ์ของคะแนนระหว่างการทดสอบทั้งสองเพื่อพิจารณาว่าการทดสอบมีความน่าเชื่อถือของการทดสอบซ้ำหรือไม่

โดยทั่วไปแล้ว ความสัมพันธ์ของความน่าเชื่อถือของการทดสอบซ้ำอย่างน้อย .80 บ่ง ชี้ถึงความน่าเชื่อถือที่ดี

ตัวอย่าง: การคำนวณความน่าเชื่อถือของการทดสอบซ้ำ

สมมติว่านักวิจัยทำการทดสอบกับคน 20 คน จากนั้นให้การทดสอบประเภทเดียวกันในอีกหนึ่งเดือนต่อมากับคน 20 คนเดิม

คะแนนของพวกเขาแสดงอยู่ด้านล่าง:

เราสามารถใช้เครื่องคำนวณสหสัมพันธ์เพื่อค้นหาว่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันระหว่างคะแนนทั้งสองชุดคือ 0.836

เนื่องจากความสัมพันธ์นี้มากกว่า 0.80 นักวิจัยจึงสามารถสรุปได้ว่าการทดสอบมีความน่าเชื่อถือของการทดสอบซ้ำที่ดี

กล่าวอีกนัยหนึ่ง การทดสอบจะให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ซึ่งสามารถทำซ้ำได้ในเวลาที่ต่างกัน

อคติที่อาจเกิดขึ้นในความน่าเชื่อถือของการทดสอบซ้ำ

ความน่าเชื่อถือของการทดสอบซ้ำเป็นการวัดที่มีประโยชน์ในการคำนวณ แต่โปรดระวังอคติที่อาจเกิดขึ้นต่อไปนี้ซึ่งอาจส่งผลต่อการวัดนี้:

1. ผลการปฏิบัติ

ผลจากการฝึกฝนเกิดขึ้นเมื่อผู้เข้าร่วมปรับปรุงการทดสอบผ่านการฝึกฝน ซึ่งหมายความว่าพวกเขามีแนวโน้มที่จะทำงานได้ดีขึ้นในการทดสอบครั้งต่อไป เพราะพวกเขามีเวลาฝึกฝนและปรับปรุง

วิธีหลีกเลี่ยงอคติประเภทนี้คือ ให้แต่ละแบบทดสอบมีความยากเท่ากันแต่ถามคำถามต่างกัน เพื่อที่พวกเขาจะไม่สามารถจดจำคำตอบของคำถามประเภทที่ถามในการทดสอบครั้งแรกได้

2. ผลกระทบจากความเมื่อยล้า

ผลกระทบจากความเหนื่อยล้าเกิดขึ้นเมื่ออาการของผู้เข้าร่วมแย่ลงในการทดสอบบางอย่าง เพราะพวกเขาเหนื่อยล้าทางจิตใจหรือเหนื่อยล้าหลังจากทำการทดสอบครั้งก่อนๆ

วิธีหลีกเลี่ยงอคติประเภทนี้คือการเผื่อเวลาให้เพียงพอระหว่างการทดสอบ (ควรเป็นสัปดาห์หรือเป็นเดือน) เพื่อให้ผู้เข้าร่วมรู้สึกสดชื่นเมื่อทำการทดสอบทั้งสองแบบ

3. ความแตกต่างในเงื่อนไข

เมื่อผู้เข้าร่วมทำการทดสอบทั้งสองภายใต้เงื่อนไขที่ต่างกัน (เช่น แสงที่ต่างกัน เวลาที่แตกต่างกันของวัน เวลาในการทำการทดสอบที่ต่างกัน ฯลฯ) เป็นไปได้ว่าพวกเขาจะได้ผลลัพธ์การทดสอบที่แตกต่างกันที่ต่ำกว่าเพียงเพราะความแตกต่างในสภาพแวดล้อมการทดสอบ

วิธีหลีกเลี่ยงอคติประเภทนี้คือต้องแน่ใจว่าผู้เข้าร่วมทำการทดสอบทั้งสองภายใต้เงื่อนไขที่เหมือนกัน กล่าวคือ ในเวลาเดียวกันของวัน โดยมีแสงสว่างทั่วไปและสภาพแวดล้อมเดียวกัน และมีเวลาเท่ากันในการทดสอบให้เสร็จสิ้น

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือโดยย่อ
ความน่าเชื่อถือแบ่งครึ่งคืออะไร?
ความน่าเชื่อถือระหว่างผู้ประเมินคืออะไร?
ความน่าเชื่อถือของรูปแบบคู่ขนานคืออะไร?
ข้อผิดพลาดมาตรฐานในการวัดคืออะไร?