Affidabilità in psicometria: cos'è e come si stima nei test

Se hai studiato psicologia o altre carriere correlate, sicuramente il concetto di affidabilità ti è familiare. Ma... In cosa consiste esattamente? L'affidabilità in psicometria è una qualità o una proprietà degli strumenti di misurazione (ad esempio test), che consente di verificare se sono accurati, coerenti e stabili nelle loro misurazioni.

In questo articolo vi diciamo in cosa consiste questa proprietà, citiamo alcuni esempi per chiarire il concetto e spieghiamo i diversi modi per calcolare il coefficiente di affidabilità in psicometria.

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Cos'è l'affidabilità in psicometria?

L'affidabilità è un concetto racchiuso all'interno della psicometria, la disciplina incaricata di misurare le variabili psicologiche dell'essere umano attraverso diverse tecniche, metodi e strumenti. Quindi, l'affidabilità in psicometria, sia valida la ridondanza, consiste in una proprietà psicometrica, che implica l'assenza di errori di misura di un certo strumento (ad esempio, una prova).

È anche noto come il grado di consistenza e stabilità dei punteggi ottenuti in diverse misurazioni attraverso lo stesso strumento o test. Un altro sinonimo di affidabilità in psicometria è "precisione".. Pertanto, diciamo che un test è affidabile quando è accurato, non presenta errori e le sue misurazioni sono stabili e coerenti durante misurazioni ripetute.

Al di là dell'affidabilità in psicologia, in quali campi compare e viene utilizzato questo concetto? In diversi campi, come la ricerca sociale e l'istruzione.

Esempi

Per illustrare meglio in cosa consiste questo concetto psicometrico, si consideri il seguente esempio: utilizziamo un termometro per misurare la temperatura giornaliera in un'aula. Facciamo la misurazione alle dieci del mattino di ogni giorno, per una settimana.

Diremo che il termometro è affidabile (ha un'alta affidabilità) se, facendo più o meno la stessa temperatura ogni giorno, il il termometro indica questo (cioè, le misurazioni sono vicine l'una all'altra, non ci sono grandi salti o grandi differenze).

Anziché, se le misure sono totalmente diverse tra loro (la temperatura è più o meno la stessa ogni giorno), significherà che detto strumento non ha una buona affidabilità (perché le sue misurazioni non sono stabili o coerenti nel tempo).

Un altro esempio per capire il concetto di attendibilità in psicometria: immaginiamo di pesare un cesto con tre mele ogni giorno, per diversi giorni, e di registrare i risultati. Se questi risultati variano molto durante le misurazioni successive (cioè mentre li ripetiamo), ciò indicherebbe che l'affidabilità della scala non è buona, poiché le misurazioni sarebbero inconsistenti e instabili (gli antagonisti dell'affidabilità).

Quindi, uno strumento affidabile è quello che mostra risultati coerenti e stabili in processi di misurazione ripetuti di una certa variabile.

La variabilità delle misure

Come facciamo a sapere se uno strumento è affidabile? Ad esempio, partendo dalla variabilità delle tue misurazioni. Cioè se i punteggi che otteniamo (misurando ripetutamente la stessa cosa) con detto strumento sono molto variabili tra sì, considereremo che i suoi valori non sono precisi, e che quindi lo strumento non ha una buona affidabilità (non è affidabile).

Estrapolando questo ai test psicologici e alle risposte di un soggetto a uno di essi, vediamo come il fatto che abbia risposto allo stesso test nelle stesse condizioni, ripetutamente, ci fornirebbe un indicatore dell'attendibilità del test, basato sulla variabilità dei punteggi.

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Il calcolo: coefficiente di affidabilità

Come calcoliamo l'affidabilità in psicometria? Dal coefficiente di affidabilità, che può essere calcolato in due modi diversi: da procedure che prevedono due applicazioni o una sola. Vedremo i diversi modi per calcolarlo, all'interno di questi due grandi blocchi:

1. Due applicazioni

Nel primo gruppo troviamo i diversi modi (o procedure) che ci permettono di calcolare il coefficiente di affidabilità da due applicazioni di un test. Conosciamoli insieme ai loro svantaggi:

1.1. Forme parallele o equivalenti

Con questo metodo si ottiene la misura dell'affidabilità, in questo caso chiamata anche “equivalenza”. Il metodo consiste nell'applicare contemporaneamente i due test: X (il test originale) e X' (il test equivalente che abbiamo creato). Gli svantaggi di questa procedura sono fondamentalmente due: la fatica dell'esaminato e la costruzione di due prove.

1.2. Test-retest

Il secondo metodo, all'interno delle procedure per calcolare il coefficiente di affidabilità da due applicazioni, è il test-retest, che permette di ottenere la stabilità del test. Consiste essenzialmente in applicare un test X, lasciare passare un periodo di tempo e riapplicare lo stesso test X allo stesso campione.

Gli svantaggi di questa procedura sono: l'apprendimento che il soggetto esaminato può aver acquisito in quel lasso di tempo, l'evoluzione della persona, che può alterare i risultati, ecc.

1.3. Test-retest con forme alternative

Infine, un altro modo per calcolare l'affidabilità in psicometria è partire dal test-retest con forme alternative. È una combinazione delle due procedure precedentiPertanto, sebbene possa essere utilizzato in determinati casi, accumula gli svantaggi di entrambi.

La procedura consiste nella somministrazione dell'X test, lasciando passare un periodo di tempo, e nell'amministrazione dell'X 'test (cioè il test equivalente creato dall'originale, X).

2. Un'unica applicazione

D'altra parte, le procedure per calcolare l'affidabilità in psicometria (coefficiente di affidabilità) da a singola applicazione dello strumento di prova o misura, si dividono in due sottogruppi: le due metà e la covarianza tra elementi. Vediamolo più in dettaglio, così che si capisca meglio:

2.1. Due metà

In questo caso, il test è semplicemente diviso in due. All'interno di questa sezione troviamo tre tipologie di procedure (modi per suddividere il test):

• Forme parallele: si applica la formula Spearman-Brown.
• Forme equivalenti: si applica la formula Rulon o Guttman-Flanagan.
• Forme congeneri: si applica la formula di Raju.

2.2. Covarianza tra gli elementi

La covarianza tra gli elementi comporta l'analisi della relazione tra tutti gli elementi del test. Al suo interno troviamo anche tre metodi o formule tipiche della psicometria:

Coefficiente alfa di Croanbach: il suo valore varia da 0 a 1. Kuder-Richardson (KR20): applicato quando gli elementi sono dicotomici (cioè quando acquisiscono solo due valori). Guttman.

3. Altri metodi

Al di là delle procedure che prevedono una o due applicazioni del test per calcolare il coefficiente di affidabilità, Abbiamo trovato altri metodi, come: affidabilità tra valutatori (che misura la consistenza del test), metodo di Hoyt, eccetera.

Riferimenti bibliografici:

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