Rzetelność pomiaru.

meto1

rzetelny

  1. «wypełniający należycie swe obowiązki»

  2. «taki, jaki powinien być, odpowiadający wymaganiom»

  3. «zgodny z prawdą, wiarygodny»”

Słownik języka polskiego PWN

Wszyscy cenimy ludzi rzetelnych. Wypełniających należycie swe obowiązki. Takich, jacy powinni być, odpowiadających wymaganiom. Mówiących rzeczy zgodne z prawda, wiarygodnych, według definicji „Słownika języka polskiego” PWN. Lecz jest pewna grupa ludzi, która rzetelności nie wymaga tylko od ludzi, ale przede wszystkim od zupełnie czegoś innego. Tak, mówimy o badaczach. Bo czego, jeżeli nie wiarygodnego obrazu rzeczywistości poszukują oni w swoich badaniach. Choć rzetelność w rozumieniu psychometrycznym nieco odbiega od tej, która została przedstawiona powyżej, to idea pozostaje ta sama. Chodzi o to by uzyskane przez nas wyniki jak najtrafniej oddawały rzeczywisty charakter badanego zjawiska. By nasze badanie wypełniało należycie swe obowiązki – udzielało odpowiedzi dokładnie na to zagadnienie, które chcemy zgłębić.

Budując kwestionariusz do pomiaru jakiegoś pojęcia umieszczamy w nim optymalną liczbę pozycji, czyli wskaźników naszego badania. Przez optymalna rozumiemy taką, która uwzględnia zarówno wyliczoną liczbę pozycji odpowiadającą wartości pożądanej przez nas rzetelności, jak i czynniki poboczne w obrębie naszego badania. Co to znaczy? Teoria teorią, wzory wzorami, ale musimy się liczyć z tym, że gdy wyliczymy sobie jakąś horrendalnie dużą liczbę pozycji potrzebną do uzyskania oczekiwanej rzetelności i umieścimy ją w formularzu, to możemy mieć problem, chociażby ze znalezieniem chętnych do wzięcia udziału w badaniu. Gdy już uda się nam określić optymalną liczbę pozycji, dopasowujemy do niej skalę. W zależności od charakteru przeprowadzanego badania, dobieramy ilość stopni skali. Gdy to wszystko jest już gotowe, pomiary dokonane, możemy przejść do analizy zebranych pomiarów, a co nas w dzisiejszym wpisie najbardziej interesuje – współczynnika rzetelności.

W modelu klasycznym każdy pomiar odzwierciedla do pewnego stopnia prawdziwy wynik dla badanego pojęcia, a do pewnego stopnia nieznany błąd losowy.

x=tau+error

X – odpowiedni faktyczny pomiar

tau – powszechnie używane do oznaczenia wyniku prawdziwego

error – składnik błędu losowego pomiaru

W takim rozumieniu, warunkiem rzetelnego pomiaru jest wyższy wynik prawdziwy (tau) od błędu (error). Stąd już niedaleka droga do współczynnika rzetelności. Rozumiemy go w kategoriach proporcji zmienności wyniku prawdziwego, która jest ujęta dla wszystkich osobników lub respondentów w stosunku do całkowitej obserwowanej zmienności i może być zapisana w następujący sposób:

A co będzie gdy utworzone przez nas pozycje mają różny poziom rzetelności? Jeśli składnik błędu w odpowiedziach jest rzeczywiście losowy, to możemy oczekiwać, że wartość oczekiwana lub średnia składnika błędu po pozycjach będzie równa zero. Im większa liczba pozycji, tym bardziej w skali sumarycznej odzwierciedlony zostanie wynik prawdziwy.

Najbardziej popularnym współczynnikiem, stosowanym do szacowania rzetelności skali sumarycznej jest alfa Cronbacha.

– wariancja k pojedynczych pozycji

– wariancja sumy wszystkich pozycji

Współczynnik ten przyjmuje wartości od 0 do 1. W przypadku gdy pozycje w ogóle nie dają wyniku prawdziwego, ale jedynie błąd, to wariancja sumy będzie równa sumie wariancji poszczególnych pozycji, a współczynnik alfa będzie wynosił zero. Natomiast wartość 1 otrzymamy wtedy, gdy wszystkie pozycje są idealnie rzetelne i mierzą tę samą rzecz.

Dla pozycji binarnych (prawda/fałsz) chcąc obliczyć alfę Cronbacha, korzystamy z tzw. wzoru 20 Kudera-Richardsona na rzetelność skal sumarycznych. Współczynnik rzetelności obliczany w ten sposób określa się  jako rzetelność wewnętrznie zgodną.

Alternatywna droga w obliczaniu rzetelności skali sumarycznej wymaga od nas podzielenia tej skali w losowy sposób i sprawdzenia korelacji występujących między połówkami. Doskonała korelacja (r=1,0) świadczy o doskonałej rzetelności. By to sprawdzić, do oszacowania wykorzystujemy współczynnik połówkowy Spearmana-Browna:

A jakie są konsekwencje rzetelności mniejszej niż doskonała? Jak możemy się domyślać, im większy udział błędu losowego w faktycznym pomiarze, tym mniejszy udział wyniku prawdziwego. Może to świadczyć o tym, że w rzeczywistości zbadaliśmy zagadnienie zupełnie inne niż to, które pragnęliśmy zgłębić. By się o tym przekonać możemy zbadać korelację z powiązanymi zewnętrznymi kryteriami. Gdy wszystko jest skorelowane, możemy mówić o trafności skali. Dochodzenie do trafności skali jest bardzo praco- i czasochłonne, bo wymaga rozważenia wielu zewnętrznych kryteriów, które teoretycznie powinny być powiązane z pojęciem z założenia mierzonym przez skalę.

Gdy otrzymaliśmy już rzetelność zarówno skali jak i zmiennej kryterium, i wiemy, ze są one skorelowane możemy oszacować rzeczywistą korelację wyników prawdziwych w obu miarach. Co to oznacza? Przy pomocy poniższego wzoru mamy możliwość skorygować korelację ze względu na tłumienie.

– estymator korelacji między wynikami prawdziwymi w obu miarach x i y

,  – rzetelność miar (skal) x i y

Autorem tekstu jest Martyna Kuligowska

Martyna Kuligowska Analiza statystyczna danych