信頼性心理学とは
研究が私たちの心がどのように機能するかについてのより深い理解を提供するにつれて、心理学の世界は絶えず進化しています。さらに、心理学の分野では、感情的、精神的、および肉体的なレベルでさまざまなイベントを処理するときに発生するさまざまなプロセスをよりよく理解しています。ただし、研究の一貫性のレベルを維持することを目的とした基準があります。
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信頼性という用語は、心理学研究を指す場合、調査研究または測定テストの一貫性に焦点を当てています。このように考えると、異なるスケールで何かを計量している場合、毎回本質的に同じ結果が得られると期待されます。同じアイテムを計量するたびに体重計が異なる結果をもたらす場合、それは本質的に役に立たないでしょう。
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毎回異なる方法で測定する場合、どのタイプの測定装置も本質的に役に立たないでしょう。信頼できる測定装置ではありません。心理学の研究結果についても同じことが言えます。調査研究の結果を一貫して再現できれば、信頼できると見なすことができます。調査をやり直すとき、結果はインスタンス間で同じですか、それとも一貫していますか？信頼性の程度を評価するために使用できる相関係数があります。そのため、テストは信頼性があると見なされるために高い正の相関を持つ必要があります。
状況は変化し、研究が複製されるすべてのインスタンスで個人が常に同じになるとは限らないため、結果に影響を与える可能性があります。ただし、結果間の強い正の相関は、テストまたは調査が信頼できることを示す良い指標です。
さまざまなタイプの信頼性
心理学には、内部と外部の2つの信頼性があります。研究テストの真の信頼性を判断するには、両方が必要です。まず、内部の信頼性とその意味から始めましょう。
内部の信頼性は、テスト自体のさまざまな項目にわたる結果の一貫性を評価するために使用されます。本質的に、それは測定値がそれ自体の中で一貫している程度です。
外部の信頼性は、測定値が用途ごとに異なる程度です。したがって、これら2つの側面により、テスト自体の信頼性を、そのコンポーネントから、さまざまな項目をテストするときの比較方法まで、理解することができます。
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信頼性を評価する方法
テストの信頼性を評価するために使用されるいくつかの方法があります。 1つ目は内部の信頼性に関連しており、分割半分法として知られています。このメソッドは、テストの内部整合性を評価します。これは、すべてのテストパーツが測定対象に等しく寄与する程度を測定します。
多くの場合、テストの半分の結果を残りの半分と比較できます。テストを前半と後半に分割するか、奇数と偶数の方法を使用することで、それを行うことができます。重要なのは、テストの両方の半分から同様の結果が得られるはずだということです。
信頼性が高くないテストがある場合は、半分に分割する方法を使用すると、テストが弱い場所を特定でき、方法論を改善して、より強力な信頼性係数を作成できます。
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並列形式の信頼性は、さまざまな質問、および同じ構成を評価しようとする質問セットを評価します。このタイプの評価は、分割半分などの他の方法と組み合わせて実行できます。たとえば、研究者は大量の質問を持っており、それらを半分に分割してから、サンプルの半分にランダムに管理します。国家試験が開発されるとき、両方の試験がサンプルで使用され、最も一貫した結果を持つものが選択されます。多くの場合、もう一方は元のバックアップの可能性として使用されます。
調査の信頼性をテストするもう1つのオプションは、テストと再テストです。この方法では、外部の一貫性を評価し、テストの安定性を経時的に測定します。この方法を使用した一般的な評価では、参加者に2つの異なる時間に同じテストを行う必要があります。結果が両方の時間で類似している場合、外部の信頼性が確立されている可能性があります。
テストと再テストの方法を使用する場合、2つの評価の間に長い期間が必要になる可能性があるため、結果を取得するのが難しい場合があります。これが現実です。再テストが速すぎると、参加者が最後のテストの情報を覚えてしまい、結果に偏りが生じる可能性があります。
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資格のあるセラピストまたは認定カウンセラーがクライアントの潜在的な治療法を取り巻く研究を検討するとき、彼らは結果の信頼性と研究のさまざまな側面を検討して、それがクライアントに適しているかどうかを判断します。ただし、研究が実行可能かどうかを判断する際に考慮すべき信頼性だけではありません。
妥当性とは何ですか？
信頼性に沿って、研究または研究が妥当性を有する必要もあり、それは研究の信頼性または信憑性に結びついています。基本的に、あなたは調査結果が本物であるかどうか、そして信頼できる結論につながる可能性のある変数間に有効な関係があるかどうかを見ています。
有効性のこれらの側面では、さまざまな方法が異なる可能性があることに注意する必要があります。実験がより構造化され、制御されるほど、内部の妥当性は高くなります。ただし、その同じ構造と制御により、外部妥当性スコアがはるかに低くなる可能性があります。
一方、観察可能な研究は、実世界の変数を持っているため、外部の妥当性が高くなる可能性があります。それでも、これらの実世界の変数は、制御されていない変数が複数存在することを意味し、内部妥当性スコアが低くなります。簡単に言えば、制御されていない変数が非常に多い場合、どの変数が被験者で観察している行動に影響を与えているかを特定することはできません。
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ソース：korbedpsych.com
妥当性の2つの側面
信頼性と同様に、有効性には2つの形式があります。 1つ目は内部の妥当性であり、信頼性と同様に、内部の側面は、測定する必要があるものを測定するかどうかを決定するための機器と手順に焦点を合わせています。
ストレスを測定しようとしている研究について考えてみてください。参加者には、さまざまな戦争の残虐行為の写真が表示され、テスト後に、写真がどのように感じたかを尋ねられる場合があります。彼らが不安やストレスを感じたと答えた場合、写真がストレスを生み出しているという正当性があります。
一方、外部の妥当性は、最初の研究を超えて一般化できるものです。本質的に、それは研究自体のサンプルに含まれていないかもしれない人々に適用する必要があります。一例として、詰め込みと長期にわたる学習など、最良の学習方法を決定することに焦点を当てた調査が考えられます。結局、テストは複数の被験者に適用する必要があり、研究自体の最初のサンプルを超えて拡張する必要があります。
有効性を検証するために利用できるテストには、コンテンツ関連と基準関連の2つのカテゴリが含まれます。コンテンツ関連は、「テストは、テストの目的をテストしているように見えますか？」という質問をするフェイステストによって判断できます。別のオプションは、構成概念妥当性テストです。これは、「テストは基礎となる理論的概念に関連していますか？」と尋ねます。
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基準に関連した妥当性のテストでは、他の測定値との関係をテストしています。基準関連のテストの最初の側面は、「それは既存の同様の測定に関連していますか？」と尋ねる同時妥当性です。第二に、基準関連のテストの予測的妥当性は、「テストは、関連する基準でのその後のパフォーマンスを予測しますか？」と尋ねます。
信頼性と妥当性の関係は何ですか？
データが有効である場合、それも信頼できる必要があります。参加者がテストを受けるたびにテストのスコアが大きく異なる場合、テストが何かを予測する可能性はほとんどありません。テストが信頼できる場合でも、それが有効であることを自動的に意味するわけではありません。例として、私たちは誰かの知性の尺度として誰かの強さの尺度を使用しません。この2つは関連しておらず、有効な結論を導き出すことはできません。
ソース：rdsme.ruhr-uni-bochum.de
有効なテストがある場合、信頼性は有効性の必要条件ですが、それだけではテストを有効と呼ぶのに十分な理由ではありません。なぜ妥当性がそれほど重要なのですか？一連の研究が構築されるにつれて、テストとそれが測定しようとしている行動との関係において妥当性が実証されます。有効なテストは、結果が評価中のディメンションを正確に反映していることも確認します。
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出典：en.wikipedia.org
結局、あなたが認可されたセラピストまたは認定されたカウンセラーと仕事をしているなら、彼らは研究に従い、彼らのクライアントを支援するために使用する最も信頼できて有効な情報を見つけることに焦点を合わせています。これらのテストに合格しなかった研究は、治療プロセスで使用できる正確なモデルではない可能性があります。
特定の問題を解決するのに役立つ資格のあるセラピストを探している場合は、Betterhelpを使用すると、適切なオンラインセラピストとつながることができます。
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