Analiza rzetelności testu w statystyce medycznej

Analiza rzetelności testu w statystyce medycznej

 

Na wielu polach badawczych wyzwaniem jest precyzyjny pomiar zmiennych lub procesów. Ogólnie we wszystkich naukach nierzetelny pomiar ludzkich przekonań, a w szczególnym przypadku pomiar przekonań konsumentów może być przeszkodą w przewidywaniu ich zachowań, co będzie skutkowało błędnie podejmowanymi decyzjami.

 

Czy pomiar okaże się wystarczająco dokładny?

 

Dylematy związane z dokładnością pomiaru pojawiają się zawsze wówczas, gdy występują zmienne trudno obserwowalne. Analiza rzetelności i pozycji może być wykorzystywana do zbudowania rzetelnych skal pomiarowych, ich poprawy oraz oceny rzetelności. Jednym ze sposobów sztucznego poprawienia trafności sumarycznej skali jest dodanie pozycji, jednakże kłóci się to z postulatem projektowania kwestionariuszy o rozsądnej liczbie pytań.

 

Zastosowanie oprogramowania Statistica

 

Moduł analizy rzetelności np. programu Statistica daje nawet możliwość oszacowania liczby pozycji, które powinny być dodane, aby osiągnąć określoną rzetelność. Wskaźnik uznaje się za rzetelny, jeżeli odpowiedzi na poszczególne pytania są ze sobą ściśle związane, co sugeruje iż najprostszym miernikiem rzetelności skali może być współczynnik korelacji.

 

Rzetelność testu psychologicznego

 

Rzetelność jest miarą dokładności pomiaru dokonywanego za pomocą skali. Ocena rzetelności testu psychologicznego w aspekcie własności psychometrycznych opiera się na szeregu operacji:

  • Porównanie dwukrotnych badań tym samym testem (test-retest reliability)
  • Porównanie alternatywnych form testu (parallel – test metod)
  • Porównywanie części tego samego testu (split – half reliability)
  • Analiza właściwości statystycznych pozycji testowych (internal reliability)
  • Analiza związku  pozycji testowych z ogólnym wynikiem testu
  • Badanie zgodności sędziów kompetentnych oceniających odpowiedzi testowe

 

Pełne badanie rzetelności testu wymaga zastosowania kilku uzupełniających się metod.

Tagi

statystyka medyczna analizy statystyczne modele statystyczne