Поняття надійності та валідності методів дослідження.

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Надійність методу дослідження пов’язана із стійкістю та відтворюваністю отриманих за його допомогою результатів. Вона характеризує відповідність інструменту об’єкту дослідження. Основний вид надійності – це ретестова надійність (надійність-повторюваність). Оцінка ретестової надійності відображає результати повторного використання одного й того ж показника для однієї й тієї ж вибірки за одних і тих же умов. Якщо результати повторного дослідження добре корелюють з результатами попереднього, то можна говорити про надійність метода дослідження. Ще один вид надійності – надійність-узгодженість, що перевіряється за допомогою визначення кореляції між різними індикаторами, що вимірюють одну й ту ж змінну.

Валідність методу характеризує відповідність його застосування меті дослідження. Валідність інструмента вимірювання полягає в однозначності й правильності отриманих результатів відносно предмета вимірювання.

Валідність за змістом показує у якій мірі обрані дослідником індикатори відображають різні аспекти теоретичного поняття. Оцінюється за допомогою суджень експерта.

Критеріальна валідність показує наскільки добре результати по даному індикатору узгоджуються з результатами вимірювання іншого показника, взятого за критерій.

Конструктна валідність відображає рівень репрезентації дослідницького конструкту в результатах вимірювання.

Категорія надійності стосовно вимірювальних процедур, пов'язаних з отриманням соціологічної інформації, використовується в різних контекстах. З численних визначень надійності, які можна зустріти в методичній літературі, найлаконічніше належить Памеле Алрек і Роберту Сеттлу, характеризуючим надійність як «свободу від випадкових помилок» (на відміну від валідности як «свободи і від випадкових, і від систематичних зсувів даних соціального дослідження» [1, с.64]. При такому розумінні надійності, прийнятому в західній методичній літературі, неминуче слідує висновок, до якого прийшли Джордж Мангейм і Річард Річ, автори популярного керівництва по методах соціально-політичних досліджень: «Якщо в попередніх дослідженнях вимірювання було переконливе валидизировано, ми можемо використовувати його, не турбуючись про його надійність» [2, с.111-112].

Надійність є самою загальною характеристикою якості емпіричних даних, отриманих в соціологічному дослідженні. Під надійною розуміють інформацію, в якій відносно відсутні помилки. Точніше, надійна це інформація, в якій, по-перше, відсутні невраховані помилки, тобто помилки, величину яких дослідник не в змозі оцінити, по-друге, враховані помилки не перевищують деякої заданої дослідником величини. Наприклад, якщо помилка репрезентативності при визначенні частки деякої ознаки з вірогідністю 0, 95 не перевищує 5%, а дослідник має намір екстраполювати дані вибірки на генеральну сукупність лише для випадків, коли різниця даних значуща (наприклад, перевищує 10%), то для нього ця інформація є надійною; якщо ж ставиться задача вивчення менш істотних відмінностей (наприклад, в 4-6%), то інформація є ненадійною.

Невизначене через загальність поняття надійності конкретизується шляхом переліку помилок, які були враховані в даному дослідженні. Залежно від типу врахованих помилок інформацію називають обгрунтованою, репрезентативною, точною і правильною (див. Якість соціологічного дослідження), тому вимірювання надійності зводиться до вимірювання вказаних характеристик соціологічної інформації. Слід зазначити, що між способом вимірювання і типом помилок немає однозначного зв'язку один тип помилки може вимірюватися різними способами, і один спосіб може використовуватися для вимірювання помилок різних типів (принаймні, дослідник не завжди може встановити, що саме вимірюється точність, правильність або обгрунтованість). Тому разом з вищеназваними характеристиками надійності, отриманими шляхом типології врахованих помилок вимірювання, доцільно використовувати типологію самих способів вимірювання (обліку) помилок, тобто типологію способів контролю надійності емпіричних даних.

1.Контроль, зовнішній по відношенню до часу дослідження, тобто зіставлення результатів вимірювання в даному дослідженні з результатами повторного вимірювання для того ж масиву респондентів тим же дослідником в тих же умовах за допомогою того ж інструменту і процедури вимірювання. Наприклад, метод повторної перевірки, або test retest.
2. Контроль, зовнішній по відношенню до ситуації (умовам) дослідження. Наприклад, зіставлення результатів опиту по виробничій і територіальній вибірці того ж масиву респондентів тим же дослідником за допомогою того ж інструменту дослідження.

4. Контроль, зовнішній по відношенню до дослідника. Наприклад, зіставлення даних опиту, отриманих одним інтерв'юєром, з даними, отриманими на тому ж масиві в той же період часу з використанням тієї ж процедури і інструменту дослідження іншим інтерв'юєром.
5. Контроль, зовнішній по відношенню до об'єкту дослідження, тобто зіставлення даних опиту з даними, отриманими на іншому об'єкті (застосовується у випадку, якщо відповідно до мети дослідження інструмент повинен давати однакові показники на різних об'єктах, як, наприклад, при розробці тесту розумових здібностей незалежного від тезауруса респондента: розподіл тестових оцінок для різних освітніх груп повинен співпадати).

3.Вивчення розподілу даної ознаки по всій вибірці. Наприклад, розрахунок репрезентативності (як функції від дисперсії і об'єму вибірки); вивчення форми розподілу (виявлення " непрацюючих питань" або градацій питань, наявність " випадаючих" значенні і ін.).

4.Зіставлення розподілу різних ознак по всьому масиву. Наприклад, метод розщеплювання (split - half), що полягає в зіставленні двох однорідних груп ознак в тестових методиках; усунення " суб'єктивних погрішностей" шляхом.