見出し画像

信頼性(reliability)

信頼性(reliability)

 データの一貫性を表す。
同一対象に対してテストを繰り返し行った場合、安定してほぼ同じ結果が得られれば信頼性は高く、回によって大きく結果が変動するならば、信頼性は低い。誤差の少なさのこと。
信頼性の検討方法
1)  再テスト法(test-retest method)
 同じ集団に一定期間を置いて同一のテストを2度実施し、2回のテストの 相関係数を算出する方法。
相関係数が高ければ信頼性が高いと言える。
信頼性の定義に最も沿っており、直感的にわかりやすいが、時間がかかり記憶や学習の効果で結果が歪むこともある。
2)  平行テスト法(parallel test)
 形式・難易度・平均点などが等質な2つのテストを作成し、同時に実施して 2つのテスト間の相関係数を算出する方法。
時間がかからず、学習や記憶の効果が影響しない一方で、等質な2つのテストを作成する困難さがある。
3) 折半法(split-half method)
 1つのテストを等質な2群に折半して、両群の得点間の相関係数を算出する方法。
平行テストを作成する必要がなくなるが、どのように等質な2群に折半するのかという折半の困難が残る。
4) クロンパック (Cronbach.L.J.)のα係数(coefficient alpha)
 信頼性をテスト項目の等質性・一貫性である内的整合性(internal consistency) とみなし、それを数量化した指標のこと。
 α係数は0~1の範囲をとり、目安として0.7から0.8以上ならば信頼性が高いと言える。
 α係数が低い場合は、異質な項目を発見・除去することで内的整合性を高めるといった手続きが用いられる。
 記憶や学習によって結果が歪むことはなく、作成も困難でないが コンピュータを必要とするほど計算が困難。

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?