심리 측정의 신뢰성: 그것이 무엇이며 테스트에서 어떻게 추정되는지

심리학이나 기타 관련 직업을 공부했다면 신뢰성이라는 개념이 익숙할 것입니다. 그러나... 정확히 무엇으로 구성되어 있습니까? 심리 측정의 신뢰성은 측정 도구의 품질 또는 속성입니다. (예: 테스트), 측정이 정확하고 일관되며 안정적인지 확인할 수 있습니다.

이 기사에서 우리는 이 속성이 무엇으로 구성되어 있는지 설명하고 명확히 하기 위해 몇 가지 예를 지정합니다. 개념과 심리 측정에서 신뢰도 계수를 계산하는 다양한 방법을 설명합니다.

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심리 측정에서 신뢰성이란 무엇입니까?

신뢰성은 다양한 기술, 방법 및 도구를 통해 인간의 심리적 변수를 측정하는 분야인 심리 측정에 포함된 개념입니다. 따라서 심리 측정의 신뢰성, 중복성은 유효하며 심리 측정 속성으로 구성됩니다. 특정 기기의 측정 오류가 없음을 의미합니다. (예: 테스트).

동일한 도구 또는 테스트를 통해 다른 측정에서 얻은 점수의 일관성 및 안정성 정도라고도 합니다. 심리 측정에서 신뢰성의 또 다른 동의어는 "정밀도"입니다.. 따라서 테스트는 정확할 때 신뢰할 수 있고 오류가 발생하지 않으며 반복된 측정에서 측정값이 안정적이고 일관적이라고 말합니다.

심리학의 신뢰성을 넘어 이 개념은 어떤 분야에서 나타나고 사용됩니까? 사회 연구 및 교육과 같은 다양한 분야에서.

예

이 심리 측정 개념이 무엇을 구성하는지 더 잘 설명하기 위해 다음 예를 고려하십시오. 우리는 교실의 일일 온도를 측정하기 위해 온도계를 사용합니다. 우리는 일주일 동안 매일 아침 10시에 측정합니다.

우리는 온도계가 신뢰할 수 있다고 말할 것입니다 (높은 신뢰성이 있습니다). 매일 거의 같은 온도를 유지함으로써 온도계는 이것을 나타냅니다(즉, 측정값이 서로 가까우며 큰 점프나 큰 점프가 없습니다. 차이점).

대신, 측정값이 서로 완전히 다른 경우 (온도가 매일 거의 동일함), 이는 해당 기기의 신뢰성이 좋지 않음을 의미합니다(측정값이 시간이 지나도 안정적이지 않거나 일정하지 않기 때문에).

사이코메트리에서 신뢰도의 개념을 이해하는 또 다른 예: 우리가 매일, 며칠 동안 사과 세 개를 바구니에 달아서 그 결과를 기록한다고 상상해 봅시다. 이러한 결과가 연속적인 측정에 따라 크게 달라지는 경우(즉, 반복할 때) 이는 다음을 나타냅니다. 측정이 일관되지 않고 불안정하기 때문에 척도의 신뢰성이 좋지 않습니다(신뢰성의 길항제).

따라서 신뢰할 수 있는 도구는 반복되는 측정 과정에서 일관되고 안정적인 결과를 보여줍니다. 특정 변수의.

측정의 가변성

도구가 신뢰할 수 있는지 어떻게 알 수 있습니까? 예를 들어 측정의 가변성에서 시작합니다. 즉, 해당 도구로 얻은 점수(같은 것을 반복적으로 측정하여)가 예, 우리는 그 값이 정확하지 않고 따라서 기기의 신뢰성이 좋지 않다고 간주할 것입니다. 신뢰할 수 있음).

이것을 심리 테스트와 그 중 하나에 대한 피험자의 응답으로 외삽하면 동일한 조건에서 동일한 테스트에 반복적으로 응답했다는 사실이 어떻게 나타 났는지 알 수 있습니다. 점수의 변동성을 기반으로 테스트의 신뢰성 지표를 제공합니다..

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계산: 신뢰도 계수

심리 측정에서 신뢰도를 어떻게 계산합니까? 두 가지 다른 방법으로 계산할 수 있는 신뢰도 계수에서: 두 가지 응용 프로그램 또는 하나만 포함하는 절차에서. 다음 두 개의 큰 블록 내에서 계산하는 다양한 방법을 볼 것입니다.

1. 두 가지 응용 프로그램

첫 번째 그룹에서 우리는 다른 방법(또는 절차)을 찾습니다. 테스트의 두 가지 응용 프로그램에서 신뢰도 계수를 계산할 수 있습니다.. 그들과 그들의 단점에 대해 알아 봅시다.

1.1. 병렬 또는 동등한 형식

이 방법을 사용하여 신뢰도 측정값을 얻습니다. 이 경우 "동등성"이라고도 합니다. 이 방법은 X(원래 테스트)와 X'(우리가 만든 동등한 테스트)의 두 테스트를 동시에 적용하는 것으로 구성됩니다. 이 절차의 단점은 기본적으로 수험자의 피로와 두 가지 테스트의 구성이라는 두 가지입니다.

1.2. 테스트-재테스트

두 번째 응용 프로그램에서 신뢰도 계수를 계산하는 절차 내에서 두 번째 방법은 테스트-재테스트로 테스트의 안정성을 얻을 수 있습니다. 기본적으로 구성되어 있습니다 X-검정을 적용하고 일정 시간이 지난 후 동일한 샘플에 동일한 X-검정을 다시 적용합니다..

이 절차의 단점은 검사 대상이 시간 경과에 따라 습득했을 수 있다는 학습, 결과를 변경할 수 있는 사람의 진화 ​​등입니다.

1.3. 대체 형식으로 테스트-재테스트

마지막으로, 심리 측정에서 신뢰도를 계산하는 또 다른 방법은 테스트-재테스트에서 대체 형식으로 시작하는 것입니다. 앞의 두 가지 절차를 결합한 것입니다.따라서 특정 경우에 사용할 수 있지만 둘 다의 단점이 누적됩니다.

절차는 X 테스트를 관리하고 일정 시간이 지나면 X' 테스트(즉, 원본 X에서 만든 동등한 테스트)를 관리하는 것으로 구성됩니다.

2. 단일 애플리케이션

한편, 심리측정의 신뢰도(신뢰도 계수)를 계산하는 절차는 다음과 같다. 테스트 또는 측정 장비를 한 번만 적용하면 두 개의 하위 그룹으로 나뉩니다. 항목. 더 잘 이해할 수 있도록 더 자세히 살펴보겠습니다.

2.1. 두 반쪽

이 경우, 테스트는 단순히 두 가지로 나뉩니다.. 이 섹션에서는 세 가지 유형의 절차(테스트를 나누는 방법)를 찾습니다.

• 병렬 형식: Spearman-Brown 공식이 적용됩니다.
• 등가 형식: Rulon 또는 Guttman-Flanagan 공식이 적용됩니다.
• 동종 형태: Raju의 공식이 적용됩니다.

2.2. 항목 간 공분산

항목 간의 공분산 모든 테스트 항목 간의 관계를 분석하는 것을 포함합니다.. 그 안에서 우리는 또한 사이코메트리의 전형적인 세 가지 방법이나 공식을 찾습니다.

Croanbach의 알파 계수: 값 범위는 0에서 1 사이입니다. Kuder-Richardson(KR20): 항목이 이분법적일 때 적용됩니다(즉, 두 값만 획득할 때). 구트만.

3. 기타 방법

신뢰도 계수를 계산하기 위해 테스트를 한두 번 적용하는 절차 외에, 평가자 간 신뢰도(테스트의 일관성을 측정함), Hoyt의 방법, 기타

참고 문헌:

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