Loading AI tools
מוויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית
מהימנות היא מונח בשיטות מחקר, המסמל את היכולת של כלי המדידה לאמוד משתנה באופן עקבי ובעל הדירות. מדד נחשב למהימן, ככל שהוא משקף את הערכים האמיתיים שאותם הוא מיועד למדוד. כלומר, ככל שהוא מדויק יותר[1] ושיש בו פחות טעויות מדידה.
יש לשכתב ערך זה. הסיבה היא: הפתיח והמשך הערך מתייחסים לתחום הפסיכומטריה ומדעי ההתנהגות בלבד ומפנים לקישורים בתחום זה, בעוד שהערך אמור לעסוק בשיטות מחקר, הכוללות גם ביולוגיה, רפואה ועוד. כמו כן, הערך מערבב מהימנות עם תוקף, שני מושגים נפרדים ובלתי תלויים, והטענה שאחד הוא היבט של השני אינה נכונה. כמו כן הוא משתמש בניסוחים מעגליים כמו "המידה שבה כלי המדידה מודד" - שאינם עוזרים להבנה. | |
טעות מדידה היא הפער ההיפותטי בין הציון הנצפה לבין הציון האמיתי בהערכה מסוימת. טעויות מדידה פוגמות בשימושיות של המדידה, משום שהן מגבילות את מידת ההכללה של התוצאות מעבר למדידה הספציפית[1].
המהימנות נמדדת לצד התוקף של המחקר או המבחן. במקרים רבים מתייחסים למהימנות כמאפיין עצמאי של הנתונים המופקים מכלי המדידה. למעשה המהימנות היא אחד מההיבטים של התוקף, משום שרמת המהימנות מצביעה בסופו של דבר על מידת השימושיות והאמינות של הפרשנות המתבצעת על נתונים אלו[1].
מדידה בעלת מהימנות מלאה היא מדידה מדויקת אשר תפיק תוצאות זהות בבדיקות חוזרות של אותם נבדקים. הצורך בבדיקת המהימנות נובע מההנחה שבכל מדידה של מדעי ההתנהגות יש טעות כלשהי, היכולה להיגרם מסיבות הקשורות למטרת המדידה או מצב הנבדק. זאת אומרת שכלי המדידה יכולים להפיק נתונים שונים, גם כאשר המדידות החוזרות נערכות בתנאים מבוקרים מאוד. זאת משום שהמערכת האנושית היא מורכבת ומסובכת, כך שאינה מאפשרת בידוד מושלם של המרכיבים שמבקשים למדוד. בנוסף, על פי רוב המדידה נעשית באופן עקיף שיכול ליצור משתנים מתערבים המשפיעים על הביצוע של הנבדק ואינם בשליטת הבוחן[1].
מאחר שלמהימנות יש השלכות לגבי השימושיות של תוצאות המדידה, הצורך בדיוק גדל ככל שחשיבות ההחלטות המבוססות עליהן גדלה[1].
בניגוד לתוקף, מהימנות ניתנת להערכה סטטיסטית.
לגבי מחקר או מבחן מהימן, ניתן להסיק בעזרת כלים סטטיסטיים שהתוצאות בו אינן מקריות, ויחסית אינן מושפעות מגורמים חיצוניים לבחינה (כגון מזג האוויר, היום בשבוע, שעה, עייפות וכו'). מידת המהימנות נמדדת בעזרת "מקדם המהימנות", הנע בין 0 (חוסר מהימנות) ל-1 (מהימנות מושלמת) ומשקף את המידה בה הערך הנצפה מושפע מהמשתנה הלטנטי (חבוי) שאותו אנו מודדים, לעומת השפעות אחרות, המכונות "רעש". מקדם המהימנות מוגדר כיחס שבין שונות המשתנה האמיתי לבין שונות המשתנה הנצפה (הנמדד באמצעות המכשיר שמהימנותו עומדת לבחינה):
כאשר: σt סטיית תקן משתנה אמיתי; σo סטיית תקן משתנה נצפה; σe סטיית תקן משתנה הטעות. כאשר אין שום טעות מדידה, שונות משתנה הטעות היא 0 ומקדם המהימנות שווה 1. כאשר אין שונות במשתנה האמיתי וכל השונות של המשתנה הנצפה נובעת מטעויות מדידה, שונות משתנה הטעות שווה לשונות המשתנה הנצפה ולכן מקדם המהימנות שווה 0. לרוב השאיפה היא למקדם מהימנות של 0.8 ומעלה. הבעיה העיקרית היא שאין דרך לדעת את גודל השונות של המשתנה האמיתי. הערכים העומדים לרשותו של החוקר הם מטבע הדברים רק ערכי המשתנה הנצפה. לכן ההגדרה התאורטית כשהיא לעצמה אינה ישימה, ובפועל נעשה שימוש בשיטות מקורבות כמפורט להלן.
ישנן מספר שיטות לבדיקת מהימנות:
מבחן יכול להימצא מהימן בסוג מהימנות אחד ולא מהימן בסוג אחר – כל סוגי המהימנות חשובים, לא מספיק לקבל מהימנות גבוהה בסוג אחד ונמוכה באחר. לא ניתן לקבל החלטות על סמך נתונים מכלי-מדידה לא יציב (לא מהימן).
כדי להגביר מהימנות של מבחנים, מומלץ לבצע את הדברים הבאים:
אם נערך מבחן חוזר (מועד ב', מבחן נוסף למי שנכשל וכיוצא בזה) יש להקפיד על:
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Every time you click a link to Wikipedia, Wiktionary or Wikiquote in your browser's search results, it will show the modern Wikiwand interface.
Wikiwand extension is a five stars, simple, with minimum permission required to keep your browsing private, safe and transparent.