#n_term
Виды надежности: 4️⃣ способа проверить устойчивость результата
✅ Ретестовая
(стабильность во времени)
• Проверка: повторное тестирование через интервал времени.
• Показатель: корреляция Пирсона между результатами.
• Проблема: эффект обучения/памяти, изменение изучаемого свойства.
✅ Внутренняя согласованность (согласованность пунктов между собой)
• Проверка:
– метод расщепления (Спирмен-Браун).
– α Кронбаха → средняя корреляция между всеми вопросами.
– KR-20/KR-21 (Кьюдера-Ричардсона) для дихотомических пунктов.
✅ Межэкспертная (согласованность оценок разных специалистов)
• Открытые вопросы, проективные методики, контент-анализ.
• Проверка: два независимых эксперта.
• Показатели:
– корреляция Пирсона
(для интервальных),
– корреляция Спирмена
(для порядковых),
– каппа Коэна (κ) для категориальных данных.
✅ Параллельные формы (эквивалентность версий)
• Две взаимозаменяемые версии анкеты.
• Проверка: корреляция между формами.
• Проблема: сложность разработки эквивалента.
Виды надежности: 4️⃣ способа проверить устойчивость результата
✅ Ретестовая
(стабильность во времени)
• Проверка: повторное тестирование через интервал времени.
• Показатель: корреляция Пирсона между результатами.
• Проблема: эффект обучения/памяти, изменение изучаемого свойства.
✅ Внутренняя согласованность (согласованность пунктов между собой)
• Проверка:
– метод расщепления (Спирмен-Браун).
– α Кронбаха → средняя корреляция между всеми вопросами.
– KR-20/KR-21 (Кьюдера-Ричардсона) для дихотомических пунктов.
Градация α Кронбаха: ≥ 0,9 отлично ·
≥ 0,8 хорошо · ≥ 0,7 приемлемо · < 0,7 брак (по Джорджу и Маллери).
✅ Межэкспертная (согласованность оценок разных специалистов)
• Открытые вопросы, проективные методики, контент-анализ.
• Проверка: два независимых эксперта.
• Показатели:
– корреляция Пирсона
(для интервальных),
– корреляция Спирмена
(для порядковых),
– каппа Коэна (κ) для категориальных данных.
✅ Параллельные формы (эквивалентность версий)
• Две взаимозаменяемые версии анкеты.
• Проверка: корреляция между формами.
• Проблема: сложность разработки эквивалента.
Если тест надежный — он предска-
зуемый. Надежность считаем цифрами (корреляциями).