Affidabilità vs validità
Quando si effettuano misurazioni, specialmente negli studi scientifici, dobbiamo garantire la precisione dei dati. Se i dati non sono precisi, il risultato o la conclusione che trarremo da quei dati non saranno validi. Per aumentare la precisione delle misurazioni, utilizziamo tattiche diverse. Uno è aumentare il numero di dati, in modo che l'errore venga ridotto al minimo. In altre parole, questo è noto come aumento della dimensione del campione. Un altro modo è utilizzare apparecchiature e apparecchiature calibrate con meno errori. Non solo l'attrezzatura, ma anche la persona che esegue la misurazione è molto importante. Normalmente un esperto prenderebbe le misurazioni. Anche per minimizzare l'errore dello sperimentatore possiamo usare più persone e ripetere lo stesso esperimento poche volte. Affidabilità e validità sono due aspetti importanti della precisione e dell'accuratezza.
Affidabilità
L'affidabilità si riferisce alla riproducibilità di una misurazione. Misura la consistenza delle misurazioni effettuate da uno strumento o da uno sperimentatore. Possiamo trarre una conclusione sull'affidabilità effettuando la stessa misurazione e utilizzando le stesse condizioni poche volte. Se si ottiene un risultato simile in tutti i tentativi, le misurazioni sono affidabili. Se l'affidabilità è scarsa, è difficile tenere traccia dei cambiamenti nelle misurazioni. Inoltre, una scarsa affidabilità degrada il livello di precisione.
Il metodo di ripetizione del test può essere applicato per misurare l'affidabilità. Qui, una variabile dello stesso soggetto viene misurata due o più volte per verificarne la riproducibilità. La modifica della media, l'errore tipico e la correlazione del test sono componenti importanti dell'affidabilità del test. Quando si considera la differenza tra le medie di due test, è possibile calcolare la variazione della media. La correlazione ripetuta è anche un altro modo per quantificare l'affidabilità. Quando vengono tracciati i valori di test e ripetizione di un esperimento, se i valori sono più vicini a una linea retta, l'affidabilità è alta.
Validità
La validità si riferisce alla somiglianza tra il valore dell'esperimento e il valore reale. Ad esempio, il peso di 1 mole di carbonio dovrebbe essere 12 g, ma quando stiamo misurando potrebbe assumere valori diversi a seconda dello strumento, della persona che sta misurando, delle condizioni del campione, delle condizioni ambientali esterne ecc. Tuttavia, se il peso si avvicina molto a 12g, la misurazione è valida. Quindi la validità può essere quantificata confrontando le misurazioni con i valori veri o con valori molto più vicini al valore reale. La scarsa validità delle misurazioni degrada la nostra capacità di caratterizzare le relazioni e trarre conclusioni vere sulle variabili.
Qual è la differenza tra affidabilità e validità?
• L'affidabilità si riferisce alla riproducibilità di una misurazione. La validità si riferisce alla somiglianza tra il valore dell'esperimento e il valore reale.
• L'affidabilità è correlata alla coerenza delle misurazioni, mentre la validità si concentra maggiormente sull'accuratezza delle misurazioni.
• Dicendo "un campione è affidabile", non significa che sia valido.
• L'affidabilità è correlata alla precisione, mentre la validità è correlata alla precisione.
