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統計学における信頼性【統計解析講義基礎】 | 統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター

統計学における信頼性【統計解析講義基礎】

統計学における信頼性【統計解析講義基礎】


統計学における信頼性【統計解析講義基礎】

 

信頼性とは、測定の結果が一貫しているかという、測定道具の品質のことで、様々な種類があります。

 

信頼性は、妥当性とともに、テストの品質に関する最も重要な2つの要素のうちの1つです。

 

もし、テストに信頼性がなければ、特性や特質、パフォーマンスのレベルを一貫して査定することはできません。

 

そして、測定道具としての価値は疑わしいものになります。

 

信頼性を理解するには、テスト得点の3つの構成要素について知らねばなりません。

 

これら3つの構成要素は、次式で最もよく理解することができます。

 

観測得点 = 真の得点 + 誤差得点

 

観測得点は、テストや測定道具から得られる得点です。

 

たとえば、毎週行われる理科の小テストでの89点、「今日、どれくらい幸せと感じますか?」という質問への5段階評定のうちの4などです。

 

これは「実際の」得点です。つまりテストが返却されたときに、テスト用紙の一番上に記されているものであり、あるいは、SATを受験した後での、コンピュータの画面に表示されるものです

 

真の得点は、実際のパフォーマンスのレベルを反映する得点ですが、それは直接観察することはできません。

 

定義から、真の得点は、他の影響を考慮しない場合の現実のパフォーマンスのレベルを反映しています。

 

誤差得点は、観測得点と真の得点の差を説明するすべての事象を反映するものです。

 

誤差得点は、個人にその原因がある誤差(疲労とか、勉強不足など)と、状況(部屋の照明が暗い、部屋の暖房が効きすぎているなど)にその原因がある誤差から成っているかもしれません。

 

もし、テストが完全な信頼性を持つならば、誤差得点はなく、観測得点は真の得点と完全に一致するでしょう。

 

しかし、テストのパフォーマンスに影響する要因はたくさんあります。

 

そしてそれらはすべて誤差得点と言われています。

 

信頼性は次の式のように考えることができます。

 

信頼性=真の得点の分散/(真の得点の分散+誤差得点の分散)

 

この式からわかるように、式において誤差得点の分散が小さいほど、信頼性は高くなります。

 

そして、もし誤差がなければ(まずそういうことはありませんが)、誤差得点の分散は0となり、信頼性は完全、すなわち100%となります。

 

多くの場合、信頼性は2つの異なるテストを実施して得られた2つの得点の相関係数を用いて計算されます。

 

アリゾナ大学の研究者たちは、デヴェル−幼児期アセスメント(DECA)の信頼度の評価に関心がありました。

 

彼らは、さまざまな他の外部尺度と、DECAの得点について、親と教師の評定値間の関連を見ることによって、その信頼性を評価しました。

 

彼らは十分な信頼性を確認しましたが、妥当性については満足できる結果を確認できませんでした。

 

それゆえ、さらなる研究が必要であると述べています。

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