Contents
Mẹo Hướng dẫn External validity là gì 2022
Bạn đang tìm kiếm từ khóa External validity là gì được Update vào lúc : 2022-11-09 18:14:00 . Với phương châm chia sẻ Mẹo về trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi tìm hiểu thêm Post vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại phản hồi ở cuối bài để Admin lý giải và hướng dẫn lại nha.
X
Privacy & Cookies
This site uses cookies. By continuing, you agree to their use. Learn more, including how to control cookies.
Got It!
Lời mở đầu
Litwin (1995) nhận định rằng một nghiên cứu và phân tích khoa học xã hội muốn thành công xuất sắc phải tùy từng thật nhiều yếu tố. Không chỉ tạm ngưng ở việc đã có được một bộ công cụ nghiên cứu và phân tích tốt và phương pháp chọn mẫu tốt. Một nghiên cứu và phân tích muốn thành công xuất sắc còn tùy từng phương pháp tích lũy số liệu. Một nghiên cứu và phân tích tồi sẽ cho ra một số trong những liệu tồi. Số liệu tồi ở đấy là số liệu không còn độ ổn định (unreliable) và không còn độ chuẩn xác (unvalid). Một nghiên cứu và phân tích được cho là tốt khi số liệu thu được đảm bảo tính ổn định và tính chuẩn xác, số liệu đó nói lên một bức tranh tổng thể, đi sâu, rõ ràng vào việc mà nhà nghiên cứu và phân tích quan tâm (Robson, 2010).
Trong nghành khoa học xã hội lúc bấy giờ, những nhà nghiên cứu và phân tích luôn nỗ lực nâng cao chất lượng của số liệu bằng phương pháp tăng độ ổn định (Reliability) và độ chuẩn xác (Validity) của kết quả nghiên cứu và phân tích. Đây là yếu tố cơ bản nhưng không thuận tiện và đơn thuần và giản dị. Hiện nay, ngay việc sử dụng thuật ngữ reliability và validity trong tiếng việt còn chưa tồn tại sự thống nhất. Sự chưa thống nhất này là một trong những nguyên nhân dẫn đến nhiều người chưa hiểu thực sự đúng về mặt bản chất của hai khái niệm reliability và validity. Trong nội dung bài viết này tác giả sẽ lựa chọn cách gọi Reliability là độ ổn định, Validity là độ chuẩn xác. Sau đó, tác giả sẽ triệu tập trình làng một cách khái quát về bản chất, phương pháp đo lường độ ổn định (Reliability) và độ chuẩn xác (Validity) góp thêm phần làm rõ hơn về mặt bản chất của hai khái niệm cơ bản trong nghiên cứu và phân tích khoa học xã hội này.
Độ ổn định (reliability):
Kiểm tra độ ổn định (Reliability Test) là kỹ thuật kiểm tra thống kê về hiệu suất cao của cục công cụ nghiên cứu và phân tích, được sử dụng với nhiều mục tiêu nghiên cứu và phân tích rất khác nhau: kiểm tra độ tin cậy của phiếu vướng mắc, kiểm tra độ tin cậy của một quan sát, kiểm tra độ tin cậy trong nghiên cứu và phân tích thực nghiệm. Bản chất của độ ổn định (Reliability) ở đấy là nhà nghiên cứu và phân tích thu được những kết quả giống nhau sau nhiều lần kiểm tra, nghiên cứu và phân tích. Nói cách khác, độ ổn định (Reliability) ở đây đó đó là sự ổn định về mặt kết quả trong một quy trình thời hạn (Robson, 2010).
Để hiểu cơ bản sự rất khác nhau giữa độ ổn định (Reliability) với độ chuẩn xác (Validity). Tác giả xin lấy một ví dụ dưới đây để nhận diện rõ bản chất của độ ổn định (Reliability).
Ví dụ: để đo mức độ hài lòng về nghề nghiệp, một nhà nghiên cứu và phân tích nêu lên 3 vướng mắc: Bạn có thích xem ca nhạc không? Trong hai loại bánh và Hamburgers, bạn thích ăn loại bánh nào? Và nữ diễn viên trong bộ phim truyền hình Titanic nào mà bạn yêu thích? Các kết quả vấn đáp vướng mắc trên không thay đổi trong một chuỗi thời hạn, chứng tỏ rằng 3 vướng mắc đó có độ ổn định (Reliability). Tuy nhiên, vướng mắc ở đây nêu lên là những vướng mắc trên có độ chuẩn xác (Validity) không? Câu vấn đáp ở đấy là KHÔNG. Bởi vì, những vướng mắc đó không đo mức độ hải lòng về nghề ngiệp của những thành viên.
Đặc điểm của độ ổn định (Reliability)
1.1. Tính tương tự (Equivalence)
Tính tương tự (Equivalence) được hiểu là số lần ra kết quả giống nhau giữa hai hay nhiều công cụ nghiên cứu và phân tích được tiến hành trong cùng thuở nào điểm thời hạn. Tính tương tự (equivalence) được đo lường thông qua kỹ thuật Parallel forms. Đây là kỹ thuật mà nhà nghiên cứu và phân tích lựa chọn cùng một phương pháp đo lường riêng với cùng hoặc khác nhóm khách thể nghiên cứu và phân tích trong cùng thuở nào điểm thời hạn. Chỉ số tương quan Một trong những nhóm càng cao, chỉ số tương tự (equivalence) sẽ càng cao. Tuy nhiên, trong thực tiễn, kỹ thuật Parallel forms rất khó thực thi chính bới nhà nghiên cứu và phân tích không thể kiểm định hai lần test một cách độc lập. Ví dụ: không thể có sự cân đối về trung bình, biến số với kỹ thuật đo lường khác (Robson, 2010).
1.2. Tính ổn định (Stability)
Tính chắc như đinh (stability) được hiểu như sau: sau nhiều lần tiến hành nghiên cứu và phân tích với cùng nhóm khách thể nghiên cứu và phân tích, nhà nghiên cứu và phân tích thu được những kết quả như nhau. Nói cách khác kết quả nghiên cứu và phân tích thu được giữ ổn định, không thay đổi từ lần kiểm tra 1 cho tới nhiều lần kiểm tra tiếp theo. Kỹ thuật này được đo lường bằng phương pháp Test va Retest. Test và retest được xem bằng chỉ số tương quan giữa kết quả của lần test 1 và kết quả của lần test 2. Trong kỹ thuật Test và Retest, nhà nghiên cứu và phân tích cần tuân thủ 2 nguyên tắc quan trọng. Thứ nhất là yếu tố đo lường không được thay đổi trong quy trình thời hạn. Thứ hai, quãng thời hạn giữa hai lần Test phải đủ dài để sự ghi nhớ của người vấn đáp ở lần test 1 không biến thành ảnh hưởng tới kết quả vấn đáp của tớ ở những lần test thứ hai. (Bryman, 2008).
1.3. Tính giống hệt (Internal consistency or homogeneity)
Litwin (1995) nhận định rằng bản chất của tính giống hệt (Internal consistency) là yếu tố thể hiện mối liên hệ Một trong những tiêu chuẩn trong bộ công cụ nghiên cứu và phân tích. Ví dụ, một nhà nghiên cứu và phân tích muốn tiến hành một kiểm tra để đo lường tổ chức triển khai xã hội trong trại giam, nhà nghiên cứu và phân tích nên phải xác lập độ ổn định của những tiêu chuẩn trong bộ công cụ để đo lường. Nếu những tiêu chuẩn có mối liên hệ tương quan cao với những tiêu chuẩn khác, nhà nghiên cứu và phân tích hoàn toàn có thể tự tin về độ ổn định của cục công cụ nghiên cứu và phân tích. Chỉ số giống hệt (internal consistency) được thực hiển chỉ duy nhất một lần kiểm tra cho nên vì thế hoàn toàn có thể tránh khỏi những nhược điểm liên quan đến việc kiểm tra trong nhiều quy trình thời hạn rất khác nhau. Tính giống hệt (internal consistency)
được xem toán thông qua chỉ số alpha Cronbach và KR-20. Sự khác lạ giữa 2 chỉ số trên nằm ở vị trí thang đo. Chỉ số tương quan Alpha Cronbach thường đi riêng với thang đo 5 hay còn gọi là thang đo Likerts (1= Rất khước từ, 5= Rất đồng ý). Trong khi đó chỉ số KR-20 thường được sử dụng với thang đo (Có/ không; đúng/sai) (Kudder & Rechardson, 1937).
Công thức tính KR-20 = N/ (N-1)[1-Sum (piqi)/Var (X)]
Công thức tính chỉ số tương quan alpha: = N/(N 1)[1 Sum Var(Yi)/Var(X)]
Kết quả chỉ số tương quan Apha cronbach
+ Tương quan mạnh: Alpha >=0.7
+ Tương quan thông thường: chỉ số alpha >0.4 hoặc 0.5
+ Tương quan yếu : alpha < 0.1
Hiện nay nhà nghiên cứu và phân tích hoàn toàn có thể sử dụng ứng dụng thống kê chuyên được sử dụng SPSS để tính chỉ số Alpha Cronbach.
Độ chuẩn xác (Validity)
Robson (2010) nhận định rằng độ chuẩn xác (Validity) trong nghiên cứu và phân tích khoa học xã hội là yếu tố phản ánh đúng chuẩn bộ công cụ đo lường có đo lường đúng, khá đầy đủ yếu tố mà nhà nghiên cứu và phân tích muốn đo lường hay là không? Độ ổn định (Reliability) thường liên quan đến tính đúng chuẩn, ổn định của cục công cụ đo lường. Tuy nhiên, độ chuẩn xác (Validity) lại kiểm tra xem nhà nghiên cứu và phân tích có thực sự đo lường đúng và khá đầy đủ yếu tố nghiên cứu và phân tích. (Mehrens & Lehman, 1987). Để làm rõ sự khác lạ giữa độ chuẩn xác (Validity) và độ ổn định (Reliability) xin xem lại trong ví dụ minh họa trong phần độ ổn dịnh (Reliability) nêu trên.
Litwin (1995) nhận định rằng để làm rõ độ chuẩn xác (Validity), nhà nghiên cứu và phân tích cần tìm hiểu hai yếu tố chính: Ngoại hiệu lực hiện hành (External Validity) và nội hiệu lực hiện hành (Internal Validity).
2.1. Ngoại hiệu lực hiện hành (External Validity)
Litwin (1998) nhận định rằng ngoại hiệu lực hiện hành (External validity) liên quan đến yếu tố bao quát của một nghiên cứu và phân tích. Nói cách khác, ngoại hiệu lực hiện hành hoàn toàn có thể được hiểu rằng kết quả của nghiên cứu và phân tích hoàn toàn có thể suy rộng ra tổng thể hay là không?
2.2. Nội hiệu lực hiện hành (Internal Validity)
Ba yếu tố quan trọng trong nội hiệu lực hiện hành (Internal Validity) cần phải quan tâm: Hiệu lực về nội dung (Content validity), hiệu lực hiện hành hình thức bề ngoài (Face validity), hiệu lực hiện hành về cấu trúc (Construct validity) (Litwin, 1995).
2.2.1.Hiệu lực nội dung (Content validity)
Carmines & Zeller (1991) nhận định rằng hiệu lực hiện hành nội dung (Content validity) được hiểu là nhà nghiên cứu và phân tích có đo lường khá đầy đủ những yếu tố trong nội dung cần nghiên cứu và phân tích hay là không? Có những yếu tố nào quan trọng trong nội dung nghiên cứu và phân tích mà nhà nghiên cứu và phân tích chưa đề cập hay là không? Để làm rõ hơn về hiệu lực hiện hành nội dung (content validity), tác giả xin lấy ví dụ sau: một số trong những nhà khoa học xã hội nghiên cứu và phân tích về việc học toán. Họ tiến hành một cuộc khảo sát để kiểm tra kỹ năng toán học. Nhóm nghiên cứu và phân tích này chỉ kiểm tra phép tính nhân và tiếp theo đó rút ra kết luận của nghiên cứu và phân tích đó. Litwin (1995) nhận định rằng nghiên cứu và phân tích của tớ không đã có được hiệu lực hiện hành về nội dung. Bởi vì ngoài phép tính nhân, toán học còn nhiều hiệu suất cao và nội dung khác. Litwin (1998) tiếp tục lập luận rằng trong nghiên cứu và phân tích văn hóa truyền thống xã hội, hiệu lực hiện hành về nội dung buộc nhà nghiên cứu và phân tích phải xác lập rất rõ ràng phạm vi, số lượng giới hạn trong nội dung mà người ta nghiên cứu và phân tích.
2.2.2.Hiệu lực hình thức bề ngoài (Face validity)
Theo Robson (2010), hiệu lực hiện hành hình thức bề ngoài liên quan đến việc đo lường được thực thi ra làm sao? Cách thức tích lũy thông tin có thực sự là hợp lý và đúng chuẩn hay là không? Các nội dung nghiên cứu và phân tích đã có được sắp xếp, bố cục tốt hay có độ ổn định hay là không? Không in như hiệu lực hiện hành về nội dung (Content validity), hiệu lực hiện hành hình thức bề ngoài (Face validity) không liên quan nhiều đến nội dung nghiên cứu và phân tích mà liên quan nhiều đến yếu tố hình thức trình diễn (Robson, 2010)..
2.2.3. Hiệu lực về tiêu chuẩn (Criterion Validity)
Robson (2010) nhận định rằng hiệu lực hiện hành về tiểu chuẩn (Criterion Validity) là kỹ thuật đo lường để kiểm tra sự đồng thuận giữa kết quả nghiên cứu và phân tích thu được từ bộ công cụ đang xây dựng, hoàn thiện với những kết quả nghiên cứu và phân tích mẫu (Objective results) (Lưu ý: cùng một mẫu nghiên cứu và phân tích). Kết quả nghiên cứu và phân tích mẫu (Objective results) phải đạt tiêu chuẩn cao về chất lượng (the gold standard). Hiệu lực về tiêu chuẩn được xem bằng thông số tương quan (Correlation coefficient) giữa hai kết quả nghiên cứu và phân tích của 2 kỹ thuật đo lường.
Litwin (1998) nhận định rằng hiệu lực hiện hành về tiêu chuẩn được phân thành: hiệu lực hiện hành đồng quy (Concurent validity) và hiệu lực hiện hành Dự kiến (Predictive validity).
Hiệu lực đồng quy (Concurent validity) tương đối giống về mặt kỹ thuật test với hiệu lực hiện hành về tiêu chuẩn (Criterion validity). Nhà nghiên cứu và phân tích tìm sự đồng thuận giữa một bộ công cụ đo lường với một công cụ đo lường chuẩn. Hệ số tương quan giữa hai kết quả nghiên cứu và phân tích của hai bộ công cụ càng cao thì hiệu lực hiện hành đồng quy càng cao.. Ví dụ: một nhà nghiên cứu và phân tích muốn tiến hành một bài kiểu tra IQ mới, yêu cầu chỉ 5 phút cho một nội dung, so sánh với 90 phút một nội dung trong bài kiểm tra IQ như thường lệ. Nhà nghiên cứu và phân tích sắp xếp những bài test cho mọi người trong nhóm 50 người. Kết quả đầu ra là 50 cặp điểm IQ. Điểm từ lần test mới (5 phút/1 nội dung) và điểm từ lần test tiêu chuẩn (90 phút/1 nội dung). Giá trị tương quan về điểm số giữa kết quả của hai lần test thể hiện độ hiệu lực hiện hành đồng quy (Concurent validity).
Hiệu lực Dự kiến (Predictive validity)
Hiệu lực Dự kiến (predictive validity) cũng như hiệu lực hiện hành đồng thuận (Concurent Validity) được hiểu như thể tìm sự trùng khớp giữa một bộ công cụ nghiên cứu và phân tích và một bộ công cụ nghiên cứu và phân tích chuẩn với cùng một mẫu nghiên cứu và phân tích. Hệ số tương quan giữa 2
lần kiểm tra với cùng một mẫu nghiên cứu và phân tích. Ví dụ: Một nghiên cứu và phân tích về nghề nghiệp, nhà nghiên cứu và phân tích có trách nhiệm nhìn nhận kĩ năng của mỗi công nhân thích hợp hay là không với những nội dung đặc trưng trong việc làm. Việc kiểm tra này với mục tiêu tuyển thêm nhân công mới. Một nhóm gồm 50 người đã thành công xuất sắc trong vòng phỏng vấn được kiểm tra. Ba tháng sau, trình độ thao tác của 50 công nhân mới được nhìn nhận bởi những nhà tuyển dụng sử dụng thang đo định lượng. Có 50 cặp điểm số trong tay, một cặp điểm số cho một người. Điểm số thu được từ lần test trước lúc khởi đầu việc làm và điểm số kiểm tra kỹ năng (được nhìn nhận bằng nhà tuyển dụng sau 3 tháng). Hệ số tương quan giữa 2 lần test thể hiện hiệu lực hiện hành Dự kiến (Predictive validity) của lần kiểm tra mới (Seale.C , 2004).
2.2.4. Hiệu lực cấu trúc (Construct validity)
Để hiểu khái niệm hiệu lực hiện hành về cấu trúc, toàn bộ chúng ta nên phải hiểu cấu trúc là gì? Trong tâm ý học, cấu trúc tâm ý (psychological construct) được hiểu như thể thái độ, tài năng, kĩ năng hay kỹ năng của con người xuất hiện trong não bộ. Ví dụ: kĩ năng thành thạo ngôn từ tiếng anh (overal english language proficiency) là cấu trúc (a construct). Nó tồn tại trong lý thuyết và sẽ tiến hành xem xét để đo lường trong thực tiễn (Alev Onder. A & Gulay. H, 2009).
Litwin (1998) nhận định rằng hiệu lực hiện hành về cấu trúc liên quan đến công cụ đo lường có phản ánh đúng rằng những kỹ thuật, phương pháp đo lường có phù phù thích hợp với yếu tố nghiên cứu và phân tích hay là không?. Để làm rõ thêm về yếu tố này, tác giả xin lấy ví dụ sau: Nếu toàn bộ chúng ta muốn đo độ cao, toàn bộ chúng ta sẽ dùng thước để đo chứ ta không dùng cân để đo chính bới độ cao được xem bằng mét chứ không tính bằng kg.
Để đo lường hiệu lực hiện hành cấu trúc (Construct validity), nhà nghiên cứu và phân tích hoàn toàn có thể sử dụng những phương pháp như: phân tích nội dung, thông số tương quan, phân tích tác nhân hay ANOVA để chứng tỏ sự khác lạ Một trong những nhóm rất khác nhau (Robson, 2010).
Mối quan hệ giữa độ ổn định (reliability) và độ chuẩn xác (Validity)
Một nghiên cứu và phân tích không còn độ ổn định (Reliability) thì chắc như đinh không còn độ chuẩn xác (Validity). Một nghiên cứu và phân tích có độ ổn định (Reliability) nhưng chưa chắc đã có độ chuẩn xác (Validity). Một nghiên cứu và phân tích có độ chuẩn xác (Validity) nhưng chưa chắc có độ ổn định (reliability). Đảm bảo một nghiên cứu và phân tích đã có được cả độ ổn định (reliability) và độ chuẩn xác (Validity) là cái đích mà những nhà khoa học xã hội lúc bấy giờ cần hướng tới (Robson, 2010).
Kết luận:
Trên đấy là những trình làng một cách khái quát về độ ổn định (Reliability) và độ chuẩn xác (Validity). Chúng ta nên phải xác lập một lần nữa rằng đây thực sự là yếu tố không thuận tiện và đơn thuần và giản dị trong nghiên cứu và phân tích khoa học xã hội. Để đảm bảo một nghiên cứu và phân tích vừa có độ ổn định (Reliability) và độ chuẩn xác (Validity) yên cầu nhà nghiên cứu và phân tích phải tuân thủ nghiêm ngặt về mặt tiêu chuẩn trong hầu hết những khâu của một nghiên cứu và phân tích khoa học xã hội. Litwin (1998) kết luận rằng kĩ năng vấn đáp vướng mắc nghiên cứu và phân tích tốt ngang bằng với bộ công cụ bạn xây dựng hay là phương pháp bạn tích lũy số liệu. Tập huấn tốt và trách nhiệm của nhà nghiên cứu và phân tích hay là một bộ công cụ được tổ chức triển khai tốt sẽ phục vụ cho bạn những số liệu chất lượng để vấn đáp vướng mắc nghiên cứu và phân tích. Cuối cùng, toàn bộ chúng ta cần nhận ra rằng độ ổn định (Reliability) là thiết yếu nhưng nó không đủ cho độ chuẩn xác (Validity). Cụ thể là, muốn một điều gì đó có hiệu lực hiện hành, điều này nên phải có độ ổn định (Reliability) và đảm bảo một nghiên cứu và phân tích vừa có độ ổn định (Reliability) và độ chuẩn xác (Validity) là cái đích của toàn bộ chúng ta cần hướng tới.
Mô hình về độ ổn định (reliability) và độ chuẩn xác (validity) trong nghiên cứu và phân tích khoa học xã hội (Litwin, 1995).
Tài liệu tìm hiểu thêm:
Allen,M.J & Yen,W.M. (1979). Introduction to measurement theory. Monterey, CA: Brooks/cole.
Alev Onder. A & Gulay. H (2009) Reliability and validity of Parenting styles & dimensions questionnaire. Procedia. Social behavioral Science: Volume 1, Issues 1, Pages 508-514.
Bryman.A (2008) Social research methods. Newyork: Oxford University Press Inc.
Cronbach,L.J (1951). Conficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16, 297-334.
Kudder, G.F & Rechardson, M.W (1937). The Theory of the estimation of test reliability. Psychometrika, 2, 151-160.
Litwin (1995) How to measure survey reliability and validity, Sage publicaiton, Inc
Seale.C (2004) Social research methods. Tp New York: Routledge
Robson (2010) Real world research, third edition, the John Wiley and Son Ltd
Related
- VẤN ĐỀ ĐẠO ĐỨC TRONGNovember 22, 2016In “chính trị”
- LÝ DO TẠI SAO CÁC CƠ QUAN TRUYỀN THÔNG, NGHIÊN CỨU DƯ LUẬN XÃ HỘI TẠI MỸ LẠI ĐƯA RA KẾT QUẢ KHÔNG CHÍNH XÁC VỀ BẦU CỬ TỔNG THỐNG MỸ NĂM 2016November 22, 2016In “chính trị”
- Limiting factor ( Những tác nhân số lượng giới hạn)March 9, 2015In “chính trị”
Review External validity là gì ?
Bạn vừa tìm hiểu thêm tài liệu Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Clip External validity là gì tiên tiến và phát triển nhất
Pro đang tìm một số trong những Chia Sẻ Link Cập nhật External validity là gì miễn phí.
Giải đáp vướng mắc về External validity là gì
Nếu sau khi đọc nội dung bài viết External validity là gì vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha
#External #validity #là #gì