Affidabilità vs Validità
Quando si effettuano misurazioni, soprattutto negli studi scientifici, dobbiamo garantire la precisione dei dati. Se i dati non sono precisi, il risultato o la conclusione che traiamo da quei dati non sarà valido. Per aumentare la precisione delle misurazioni, utilizziamo diverse tattiche. Uno è aumentare il numero di dati, in modo da ridurre al minimo l'errore. In altre parole, questo è noto come aumento della dimensione del campione. Un altro modo è utilizzare apparecchiature calibrate e apparecchiature con meno errori. Non solo l'attrezzatura, ma anche la persona che effettua la misurazione è molto importante. Normalmente un esperto prenderebbe le misure. Anche per ridurre al minimo l'errore dello sperimentatore possiamo utilizzare più persone e ripetere lo stesso esperimento più volte. Affidabilità e validità sono due aspetti importanti della precisione e dell'accuratezza.
Affidabilità
L'affidabilità si riferisce alla riproducibilità di una misurazione. Questo misura la consistenza delle misurazioni effettuate da uno strumento o da uno sperimentatore. Possiamo trarre una conclusione sull'affidabilità prendendo la stessa misurazione usando 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, la scarsa affidabilità degrada il livello di precisione.
Il metodo dell'affidabilità 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 variazione della media, dell'errore tipico e della correlazione del nuovo test sono componenti importanti dell'affidabilità del nuovo test. Quando si considera la differenza tra le medie di due prove, è possibile calcolare la variazione della media. La correlazione del nuovo test è anche un altro modo per quantificare l'affidabilità. Quando vengono tracciati i valori del test e del nuovo test di un esperimento, se i valori sono più vicini a una linea retta, l'affidabilità è alta.
Validità
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 misuriamo potrebbe assumere valori diversi a seconda dello strumento, della persona che sta effettuando la misurazione, delle condizioni del campione, delle condizioni ambientali esterne ecc. Tuttavia, se il peso si avvicina molto a 12g, allora la misura è valida. Quindi la validità può essere quantificata confrontando le misurazioni con i valori veri o con valori molto più vicini al valore vero. Una scarsa validità nelle 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.
• Dire "un campione è affidabile", non significa che sia valido.
• L'affidabilità è correlata alla precisione, mentre la validità è correlata all'accuratezza.
