Affidabilità e validità sono concetti usati per valutare la qualità della ricerca. Indicano quanto bene un metodo, una tecnica o un test misuri qualcosa. L’affidabilità riguarda la coerenza di una misura, mentre la validità riguarda l’accuratezza di una misura.
È importante considerare l’affidabilità e la validità quando si crea il progetto di ricerca, si pianificano i metodi e si scrivono i risultati, specialmente nella ricerca quantitativa.
| Affidabilità | Validità | |
|---|---|---|
| Cosa ti dice? | La misura in cui i risultati possono essere riprodotti quando la ricerca viene ripetuta nelle stesse condizioni. | La misura in cui i risultati misurano realmente ciò che si suppone che misurino. |
| Come si valuta? | Controllando la coerenza dei risultati nel tempo, tra diversi osservatori e tra parti del test stesso. | Controllando quanto bene i risultati corrispondono alle teorie stabilite e ad altre misure dello stesso concetto. |
| Come si relazionano? | Una misura affidabile non è sempre valida: i risultati potrebbero essere riproducibili, ma non sono necessariamente corretti. | Una misura valida è generalmente affidabile: se un test produce risultati accurati, questi dovrebbero essere riproducibili. |
Comprendere l’affidabilità e la validità
L’affidabilità e la validità sono strettamente correlate, ma significano cose diverse. Una misurazione può essere affidabile senza essere valida. Tuttavia, se una misurazione è valida, di solito è anche affidabile.
Che cos’è l’affidabilità?
L’affidabilità si riferisce a quanto costantemente un metodo misura qualcosa. Se lo stesso risultato può essere coerentemente ottenuto usando gli stessi metodi nelle stesse circostanze, la misura è considerata affidabile.
Che cos’è la validità?
La validità si riferisce a quanto accuratamente un metodo misura ciò che intende misurare. Se la ricerca ha un’alta validità, significa che produce risultati che corrispondono a proprietà, caratteristiche e variazioni reali nel mondo fisico o sociale.
L’alta affidabilità è un indicatore che una misurazione è valida. Se un metodo non è affidabile, probabilmente non è valido.
Se il termometro mostra ogni volta temperature diverse, anche se avete controllato attentamente le condizioni per assicurarvi che la temperatura del campione rimanga la stessa, probabilmente il termometro non funziona bene e quindi le sue misure non sono valide.
Tuttavia, l’affidabilità da sola non è sufficiente a garantire la validità. Anche se un test è affidabile, potrebbe non riflettere accuratamente la situazione reale.
La validità è più difficile da valutare dell’affidabilità, ma è ancora più importante. Per ottenere risultati utili, i metodi che usate per raccogliere i vostri dati devono essere validi: la ricerca deve misurare ciò che sostiene di misurare. Questo assicura che anche la vostra discussione dei dati e le conclusioni che traete siano valide.
Come si valutano affidabilità e validità?
L’affidabilità può essere stimata confrontando diverse versioni della stessa misurazione. La validità è più difficile da valutare, ma può essere stimata confrontando i risultati con altri dati rilevanti o con la teoria. I metodi di stima dell’affidabilità e della validità sono di solito suddivisi in diversi tipi.
Tipi di affidabilità
Diversi tipi di affidabilità possono essere stimati attraverso vari metodi statistici.
| Tipo di affidabilità | Cosa valuta? | Esempio |
|---|---|---|
| Test-retest | La coerenza di una misura nel tempo: si ottengono gli stessi risultati quando si ripete la misurazione? | Un gruppo di partecipanti completa un questionario progettato per misurare i tratti della personalità. Se ripetono il questionario a distanza di giorni, settimane o mesi e danno le stesse risposte, questo indica un’alta affidabilità del test-retest. |
| Interlocutore | La coerenza di una misura tra valutatori o osservatori: si ottengono gli stessi risultati quando persone diverse conducono la stessa misurazione? | Sulla base di una lista di controllo dei criteri di valutazione, cinque esaminatori presentano risultati sostanzialmente diversi per lo stesso progetto dello studente. Questo indica che la lista di controllo di valutazione ha una bassa affidabilità inter-rater (per esempio, perché i criteri sono troppo soggettivi). |
| Consistenza interna | La consistenza della misurazione stessa: si ottengono gli stessi risultati da diverse parti di un test che sono progettate per misurare la stessa cosa? | Si progetta un questionario per misurare l’autostima. Se si dividono casualmente i risultati in due metà, ci dovrebbe essere una forte correlazione tra le due serie di risultati. Se i due risultati sono molto diversi, questo indica una bassa coerenza interna. |
Tipi di validità
La validità di una misurazione può essere stimata sulla base di tre principali tipi di prove. Ogni tipo può essere valutato attraverso il giudizio di un esperto o metodi statistici.
| Tipo di validità | Che cosa valuta? | Esempio |
|---|---|---|
| Costruzione | L’aderenza di una misura alla teoria esistente e alla conoscenza del concetto misurato. | Un questionario sull’autostima potrebbe essere valutato misurando altri tratti noti o presunti relativi al concetto di autostima (come le abilità sociali e l’ottimismo). Una forte correlazione tra i punteggi per l’autostima e i tratti associati indicherebbe un’alta validità di costrutto. |
| Contenuto | La misura in cui la misurazione copre tutti gli aspetti del concetto da misurare. | Un test che mira a misurare il livello di spagnolo di una classe di studenti contiene componenti di lettura, scrittura e conversazione, ma nessuna componente di ascolto. Gli esperti concordano sul fatto che la comprensione orale è un aspetto essenziale dell’abilità linguistica, quindi il test manca di validità di contenuto per misurare il livello generale di abilità in spagnolo. |
| Criterio | La misura in cui il risultato di una misura corrisponde ad altre misure valide dello stesso concetto. | Un sondaggio viene condotto per misurare le opinioni politiche degli elettori di una regione. Se i risultati predicono accuratamente l’esito successivo di un’elezione in quella regione, ciò indica che il sondaggio ha un’alta validità di criterio. |
Per valutare la validità di una relazione causa-effetto, è necessario considerare anche la validità interna (il disegno dell’esperimento) e quella esterna (la generalizzabilità dei risultati).
Come assicurare validità e affidabilità alla tua ricerca
L’affidabilità e la validità dei tuoi risultati dipendono dalla creazione di un solido disegno di ricerca, scegliere metodi e campioni appropriati e condurre la ricerca con attenzione e coerenza.
Assicurare la validità
Se usi punteggi o valutazioni per misurare le variazioni di qualcosa (come tratti psicologici, livelli di abilità o proprietà fisiche), è importante che i tuoi risultati riflettano le variazioni reali il più accuratamente possibile. La validità dovrebbe essere considerata nelle primissime fasi della tua ricerca, quando decidi come raccogliere i dati.
- Scegli i metodi di misurazione appropriati
Assicurati che il tuo metodo e la tecnica di misurazione siano di alta qualità e mirati a misurare esattamente ciò che vuoi sapere. Dovrebbero essere studiati a fondo e basati sulla conoscenza esistente.
Per esempio, per raccogliere dati su un tratto di personalità, potresti usare un questionario standardizzato che è considerato affidabile e valido. Se sviluppate il vostro questionario, dovrebbe essere basato su una teoria consolidata o su risultati di studi precedenti, e le domande dovrebbero essere formulate con attenzione e precisione.
- Utilizzate metodi di campionamento appropriati per selezionare i vostri soggetti
Per produrre risultati validi e generalizzabili, definite chiaramente la popolazione che state ricercando (ad esempio, persone di una specifica fascia di età, posizione geografica o professione). Assicurati di avere un numero sufficiente di partecipanti e che siano rappresentativi della popolazione.
Assicurare l’affidabilità
L’affidabilità dovrebbe essere considerata durante tutto il processo di raccolta dei dati. Quando usi uno strumento o una tecnica per raccogliere dati, è importante che i risultati siano precisi, stabili e riproducibili.
- Applica i tuoi metodi in modo coerente
Pianifica attentamente il tuo metodo per assicurarti di eseguire gli stessi passi nello stesso modo per ogni misurazione. Questo è particolarmente importante se sono coinvolti più ricercatori.
Per esempio, se stai conducendo interviste o osservazioni, definisci chiaramente come saranno contati specifici comportamenti o risposte, e assicurati che le domande siano formulate nello stesso modo ogni volta.
- Standardizza le condizioni della tua ricerca
Quando raccogli i dati, mantieni le circostanze il più possibile coerenti per ridurre l’influenza di fattori esterni che potrebbero creare variazioni nei risultati.
Per esempio, in una configurazione sperimentale, assicurati che tutti i partecipanti ricevano le stesse informazioni e siano testati nelle stesse condizioni.
Dove scrivere di affidabilità e validità in una tesi
È opportuno discutere di affidabilità e validità in varie sezioni della tua tesi o dissertazione. Mostrare che ne hai tenuto conto nella pianificazione della tua ricerca e nell’interpretazione dei risultati rende il tuo lavoro più credibile e affidabile.
| Sezione | Discorso | |
|---|---|---|
| Rassegna della letteratura | Cosa hanno fatto altri ricercatori per ideare e migliorare metodi che siano affidabili e validi? | |
| Metodologia | Come avete pianificato la vostra ricerca per garantire l’affidabilità e la validità delle misure utilizzate? Questo include il campione scelto e la sua dimensione, la preparazione del campione, le condizioni esterne e le tecniche di misurazione. | |
| Risultati | Se hai calcolato l’affidabilità e la validità, indica questi valori insieme ai tuoi risultati principali. | |
| Discussione | Questo è il momento di parlare di quanto affidabili e validi fossero effettivamente i tuoi risultati. Erano coerenti e riflettevano i valori reali? Se no, perché no? | |
| Conclusione | Se l’affidabilità e la validità erano un grosso problema per i vostri risultati, potrebbe essere utile menzionarlo qui. |