Bài viết Validity Là Gì – Nghĩa Của Từ Validity thuộc chủ đề về Câu Hỏi Quanh Ta đang được rất nhiều bạn quan tâm đúng không nào !! Hôm nay, Hãy cùng TruongGiaThien.Com.Vn tìm hiểu Validity Là Gì – Nghĩa Của Từ Validity trong bài viết hôm nay nha !
Các bạn đang xem bài viết : “Validity Là Gì – Nghĩa Của Từ Validity”

CTYPE html PUBLIC “-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN” “http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd”>Độ ổn định (Reliability) và Độ chuẩn xác (Validity) trong thống kê khoa học xã hội | treviet2014’s Blog

Độ ổn định (Reliability) và Độ chuẩn xác (Validity) trong thống kê khoa học xãhội

Lời mở đầu

Litwin (1995) cho rằng một thống kê khoa học xã hội muốn thành công phải phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố. không những dừng lại ở việc có được một bộ công cụ thống kê tốt và phương pháp chọn mẫu tốt. Một thống kê muốn thành công còn phụ thuộc vào cách thức thu thập số liệu. Một thống kê tồi sẽ cho ra một vài liệu tồi. Số liệu tồi ở đây là số liệu không có độ ổn định (unreliable) và không có độ chuẩn xác (unvalid). Một thống kê 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, chi tiết vào vấn đề mà nhà thống kê quan tâm (Robson, 2010).

Bạn đang xem: Validity là gì

Trong lĩnh vực khoa học xã hội hiện nay, các nhà thống kê luôn cố gắng nâng cao chất lượng của số liệu bằng cách tăng độ ổn định (Reliability) và độ chuẩn xác (Validity) của kết quả thống kê. Đây là vấn đề cơ bản nhưng không đơn giản. Hiện nay, ngay việc dùng ngôn từ “reliability” và “validity” trong tiếng việt còn chưa có sự thống nhất. Sự chưa thống nhất này là một trong số những tác nhân kéo theo nhiều người chưa hiểu thực sự đúng về mặt bản chất của hai khái niệm “reliability” và “validity”. Trong bài viết này tác giả sẽ chọn cách gọi “Reliability” là độ ổn định, “Validity” là độ chuẩn xác. Sau đó, tác giả sẽ tập trung giới thiệu một cách khái quát về bản chất, cách thức đo lường độ ổn định (Reliability) và độ chuẩn xác (Validity) góp phần hiểu rõ hơn về mặt bản chất của hai khái niệm cơ bản trong thống kê 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 quả của bộ công cụ thống kê, được dùng với nhiều mục đích thống kê khác nhau: kiểm tra độ tin cậy của phiếu câu hỏi, kiểm tra độ tin cậy của một quan sát, kiểm tra độ tin cậy trong thống kê thực nghiệm. Bản chất của độ ổn định (Reliability) ở đây là nhà thống kê thu được những kết quả giống nhau sau nhiều lần kiểm tra, thống kê. Nói cách khác, độ ổn định (Reliability) ở đây chính là sự ổn định về mặt kết quả trong một chu trình thời gian (Robson, 2010).

Để hiểu căn bản sự 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 thống kê đặt ra 3 câu hỏi: 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 Titanic nào mà bạn yêu thích? Các kết quả trả lời câu hỏi trên không thay đổi ngay trong một chuỗi thời gian, chứng minh rằng 3 câu hỏi đó có độ ổn định (Reliability). mặc khác, câu hỏi ở đây đặt ra là các câu hỏi trên có độ chuẩn xác (Validity) không? Câu trả lời ở đây là KHÔNG. Bởi vì, các câu hỏi đó không đo mức độ hải lòng về nghề ngiệp của các cá nhân.

 

Đặc điểm của độ ổn định (Reliability)

 

1.1. Tính cũng như (Equivalence)

Tính cũng như (Equivalence) được hiểu là số lần ra kết quả giống nhau giữa hai hay nhiều công cụ thống kê được tiến hành trong cùng một thời điểm thời gian. Tính cũng như (equivalence) được đo lường thông qua kỹ thuật “Parallel forms”. Đây là kỹ thuật mà nhà thống kê lựa chọn cùng một phương pháp đo lường đối với cùng hoặc khác nhóm khách thể thống kê trong cùng một thời điểm thời gian. Chỉ số tương quan giữa các nhóm càng cao, chỉ số cũng như (equivalence) sẽ càng cao. mặc khác, trong thực tế, kỹ thuật “Parallel forms” rất khó thực hiện bởi vì nhà thống kê không thể kiểm định hai lần test một cách độc lập. Ví dụ: không thể có sự cân bằng về trung bình, biến số với kỹ thuật đo lường khác (Robson, 2010).

Bài Nổi Bật  Flow Meter Là Gì - những loại Và Ứng Dụng Thực Tế Của Chúng

1.2. Tính ổn định (Stability)

 

Tính chắc chắn (stability) được hiểu như sau: sau nhiều lần tiến hành thống kê với cùng nhóm khách thể thống kê, nhà thống kê thu được những kết quả như nhau. Nói cách khác kết quả thống kê thu được giữ ổn định, không thay đổi ngay từ lần kiểm tra 1 cho đến nhiều lần kiểm tra tiếp theo. Kỹ thuật này được đo lường bằng phương pháp Test va Retest. Testretest được tính bằng chỉ số tương quan giữa kết quả của lần test 1 và kết quả của lần test 2. Trong kỹ thuật TestRetest, nhà thống kê cần tuân thủ 2 nguyên tắc quan trọng. Thứ nhất là vấn đề đo lường không được thay đổi ngay trong quy trình thời gian. Thứ hai, quãng thời gian giữa hai lần Test phải đủ dài để sự “ghi nhớ” của người trả lời ở lần test 1 không bị tác động tới kết quả trả lời của họ ở những lần test thứ 2. (Bryman, 2008).

1.3. Tính đồng nhất (Internal consistency or homogeneity)

Litwin (1995) cho rằng bản chất của tính đồng nhất (Internal consistency) là sự thể hiện mối LH giữa các tiêu chí trong bộ công cụ thống kê. Ví dụ, một nhà thống kê muốn tiến hành một kiểm tra để đo lường tổ chức xã hội trong trại giam, nhà thống kê cần phải xác định độ ổn định của các tiêu chí trong bộ công cụ để đo lường. Nếu các tiêu chí có mối LH tương quan cao với những tiêu chí khác, nhà thống kê khả năng tự tin về độ ổn định của bộ công cụ thống kê. Chỉ số đồng nhất (internal consistency) được thực hiển chỉ duy nhất một lần kiểm tra cho nên khả năng tránh được những nhược điểm liên quan đến việc kiểm tra trong nhiều giai đoạn thời gian khác nhau. Tính đồng nhất (internal consistency) được tính toán thông qua chỉ số alpha Cronbach và KR-20. Sự khác biệt giữa 2 chỉ số trên nằm ở thang đo. Chỉ số tương quan Alpha Cronbach thường đi đối với thang đo 5 hay còn gọi là thang đo Likerts (1= Rất không tán thành, 5= Rất đồng ý). trong lúc đó chỉ số KR-20 thường được dùng với thang đo (Có/ không; đúng/sai) (Kudder & Rechardson, 1937).

Công thức tính KR-20 = N/ (N-1)

Công thức tính chỉ số tương quan alpha: = N/(N – 1)

Kết quả chỉ số tương quan Apha cronbach

+ Tương quan mạnh: Alpha >=0.7

+ Tương quan bình thường: chỉ số alpha >0.4 hoặc 0.5

+ Tương quan yếu : alpha

Hiện nay nhà thống kê khả năng dùng phần mềm thống kê chuyên dụng SPSS để tính chỉ số Alpha Cronbach. Độ chuẩn xác (Validity)

 

Robson (2010) cho rằng độ chuẩn xác (Validity) trong thống kê khoa học xã hội là sự phản ánh chính xác bộ công cụ đo lường có đo lường đúng, đầy đủ vấn đề mà nhà thống kê muốn đo lường hay không? Độ ổn định (Reliability) thường liên quan đến tính chính xác, ổn định của bộ công cụ đo lường. mặc khác, độ chuẩn xác (Validity) lại kiểm tra xem nhà thống kê có thực sự đo lường đúng và đầy đủ vấn đề thống kê. (Mehrens & Lehman, 1987). Để hiểu rõ sự khác biệt 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) cho rằng để làm rõ độ chuẩn xác (Validity), nhà thống kê cần tìm hiểu hai vấn đề chính: Ngoại hiệu lực (External Validity) và nội hiệu lực (Internal Validity).

2.1. Ngoại hiệu lực (External Validity)

 

Litwin (1998) cho rằng ngoại hiệu lực (External validity) liên quan đến vấn đề bao quát của một thống kê. Nói cách khác, ngoại hiệu lực khả năng được hiểu rằng kết quả của thống kê khả năng suy rộng ra tổng thể hay không?

2.2. Nội hiệu lực (Internal Validity)

Ba vấn đề quan trọng trong nội hiệu lực (Internal Validity) cần được quan tâm: Hiệu lực về nội dung (Content validity), hiệu lực bề ngoài (Face validity), hiệu lực về cấu trúc (Construct validity) (Litwin, 1995).

2.2.1.Hiệu lực nội dung (Content validity)

 

Carmines & Zeller (1991) cho rằng hiệu lực nội dung (Content validity) được hiểu là nhà thống kê có đo lường đầy đủ những vấn đề trong nội dung cần thống kê hay không? Có những vấn đề nào quan trọng trong nội dung thống kê mà nhà thống kê chưa đề cập hay không? Để hiểu rõ hơn về hiệu lực nội dung (content validity), tác giả xin lấy ví dụ sau: một vài nhà khoa học xã hội thống kê về việc học toán. Họ tiến hành một cuộc điều tra để kiểm tra kỹ năng toán học. Nhóm thống kê này chỉ kiểm tra phép tính nhân và sau đó rút ra kết luận của thống kê đó. Litwin (1995) cho rằng thống kê của họ không có được hiệu lực về nội dung. Bởi vì ngoài phép tính nhân, toán học còn nhiều chức năng và nội dung khác. Litwin (1998) tiếp tục lập luận rằng trong thống kê văn hóa xã hội, hiệu lực về nội dung buộc nhà thống kê phải xác định rất rõ phạm vi, giới hạn trong nội dung mà họ thống kê.

Bài Nổi Bật  TV QLED là gì? Có nên mua tivi QLED không?

2.2.2.Hiệu lực bề ngoài (Face validity)

 

Theo Robson (2010), hiệu lực bề ngoài liên quan đến việc đo lường được thực hiện như thế nào? Cách thức thu thập thông tin có thực sự là hợp lý và chính xác hay không? Các nội dung thống kê có được sắp xếp, bố cục tốt hay có độ ổn định hay không? Không giống như hiệu lực về nội dung (Content validity), hiệu lực bề ngoài (Face validity) không liên quan nhiều đến nội dung thống kê mà liên quan nhiều đến yếu tố cách thức trình bày (Robson, 2010)..

Xem thêm: đặt Vấn đề Tiếng Anh Là Gì, Vấn đề

2.2.3. Hiệu lực về tiêu chuẩn (Criterion Validity)

 

Robson (2010) cho rằng hiệu lực về tiểu chuẩn (Criterion Validity) là kỹ thuật đo lường để kiểm tra sự đồng thuận giữa kết quả thống kê thu được từ bộ công cụ đang xây dựng, hoàn thiện với những kết quả thống kê mẫu (Objective results) (Lưu ý: cùng một mẫu thống kê). Kết quả thống kê mẫu (Objective results) phải đạt tiêu chuẩn cao về chất lượng (the gold standard). Hiệu lực về tiêu chuẩn được tính bằng hệ số tương quan (Correlation coefficient) giữa hai kết quả thống kê của 2 kỹ thuật đo lường.

Litwin (1998) cho rằng hiệu lực về tiêu chuẩn được chia thành: hiệu lực đồng quy (Concurent validity) và hiệu lực dự đoán (Predictive validity).

Hiệu lực đồng quy (Concurent validity) tương đối giống về mặt kỹ thuật test với hiệu lực về tiêu chuẩn (Criterion validity). Nhà thống kê 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 thống kê của hai bộ công cụ càng cao thì hiệu lực đồng quy càng cao.. Ví dụ: một nhà thống kê muốn tiến hành một bài kiểu tra IQ mới, bắt buộc chỉ 5 phút cho một nội dung, so sánh với 90 phút một nội dung trong bài kiểm tra IQ như thường lệ. Nhà thống kê sắp xếp các 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). tổng giá trị tương quan về điểm số giữa kết quả của hai lần test thể hiện độ hiệu lực đồng quy (Concurent validity).

Hiệu lực dự đoán (Predictive validity)

 

Hiệu lực dự đoán (predictive validity) cũng giống như hiệu lực đồng thuận (Concurent Validity) được hiểu như là tìm sự trùng khớp giữa một bộ công cụ thống kê và một bộ công cụ thống kê chuẩn với cùng một mẫu thống kê. Hệ số tương quan giữa 2 lần kiểm tra với cùng một mẫu thống kê. Ví dụ: Một thống kê về nghề nghiệp, nhà thống kê có nhiệm vụ đánh giá khả năng của mỗi làm công nhân phù hợp hay không với những nội dung đặc thù trong công việc. Việc kiểm tra này với mục đích tuyển thêm nhân công mới. Một nhóm gồm 50 người đã thành công không quá phỏng vấn được kiểm tra. Ba tháng sau, trình độ làm việc của 50 làm công nhân mới được đánh giá bởi các nhà tuyển dụng dùng 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 khi bắt đầu công việc và điểm số kiểm tra kỹ năng (được đánh giá bằng nhà tuyển dụng sau 3 tháng). Hệ số tương quan giữa 2 lần test thể hiện hiệu lực dự đoán (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 về cấu trúc, chúng ta cần phải hiểu cấu trúc là gì? Trong tâm lý học, cấu trúc tâm lý (psychological construct) được hiểu như là thái độ, tài năng, khả năng hay kỹ năng của con người xuất hiện trong bộ não. Ví dụ: khả năng thành thạo ngôn ngữ tiếng anh (overal english language proficiency) là cấu trúc (a construct). Nó tồn tại trong lý thuyết và sẽ được cân nhắc để đo lường trong thực tế (Alev Onder. A & Gulay. H, 2009).

Bài Nổi Bật  Swap Là Gì - Nghĩa Của Từ Swap

Litwin (1998) cho rằng hiệu lực về cấu trúc liên quan đến công cụ đo lường có phản ánh đúng rằng những kỹ thuật, cách thức đo lường có phù hợp với vấn đề thống kê hay không?. Để hiểu rõ thêm về vấn đề này, tác giả xin lấy ví dụ sau: Nếu chúng ta muốn đo chiều cao, chúng ta sẽ dùng thước để đo chứ ta không dùng cân để đo bởi vì chiều cao được tính bằng mét chứ không tính bằng kg.

Để đo lường hiệu lực cấu trúc (Construct validity), nhà thống kê khả năng dùng các phương pháp như: phân tích nội dung, hệ số tương quan, phân tích nhân tố hay ANOVA để chứng minh sự khác biệt giữa các nhóm khác nhau (Robson, 2010).

Mối quan hệ giữa độ ổn định (reliability) và độ chuẩn xác (Validity)

Một thống kê không có độ ổn định (Reliability) thì chắc chắn không có độ chuẩn xác (Validity). Một thống kê có độ ổn định (Reliability) nhưng chưa chắc đã có độ chuẩn xác (Validity). Một thống kê có độ chuẩn xác (Validity) nhưng chưa chắc có độ ổn định (reliability). Đảm bảo một thống kê có được cả độ ổn định (reliability) và độ chuẩn xác (Validity) là cái đích mà các nhà khoa học xã hội hiện nay cần hướng tới (Robson, 2010).

Kết luận:

 

Trên đây là những giới thiệu một cách khái quát về độ ổn định (Reliability) và độ chuẩn xác (Validity). Chúng ta cần phải khẳng định một lần nữa rằng đây thực sự là vấn đề không đơn giản trong thống kê khoa học xã hội. Để đảm bảo một thống kê vừa có độ ổn định (Reliability) và độ chuẩn xác (Validity) đòi hỏi nhà thống kê phải tuân thủ nghiêm ngặt về mặt tiêu chuẩn trong hầu hết các khâu của một thống kê khoa học xã hội. Litwin (1998) kết luận rằng khả năng trả lời câu hỏi thống kê tốt ngang bằng với bộ công cụ bạn xây dựng hay là phương pháp thức bạn thu thập số liệu. Tập huấn tốt và trách nhiệm của nhà thống kê hay là một bộ công cụ được tổ chức tốt sẽ cung cấp cho bạn những số liệu chất lượng để trả lời câu hỏi thống kê. Cuối cùng, chúng ta cần nhận ra rằng độ ổn định (Reliability) là rất cần thiết nhưng nó không đủ cho độ chuẩn xác (Validity). chi tiết là, muốn một điều gì đó có hiệu lực, điều đó bắt buộc phải có độ ổn định (Reliability) và đảm bảo một thống kê vừa có độ ổn định (Reliability) và độ chuẩn xác (Validity) là cái đích của chúng ta cần hướng tới.

Mô hình về độ ổn định (reliability) và độ chuẩn xác (validity) trong thống kê khoa học xã hội (Litwin, 1995).

 

 

 

 

Tài liệu tham khảo:

 

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.

Xem thêm: Camtasia Là Gì – tìm hiểu thông tin về

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

Chuyên mục: Hỏi Đáp

Các câu hỏi về Validity Là Gì – Nghĩa Của Từ Validity


Nếu có bắt kỳ câu hỏi thắc mắt nào vê Validity Là Gì – Nghĩa Của Từ Validity hãy cho chúng mình biết nha, mõi thắt mắt hay góp ý của các bạn sẽ giúp mình nâng cao hơn hơn trong các bài sau nha <3 Bài viết Validity Là Gì - Nghĩa Của Từ Validity ! được mình và team xem xét cũng như tổng hợp từ nhiều nguồn. Nếu thấy bài viết Validity Là Gì - Nghĩa Của Từ Validity Cực hay ! Hay thì hãy ủng hộ team Like hoặc share. Nếu thấy bài viết Validity Là Gì - Nghĩa Của Từ Validity rât hay ! chưa hay, hoặc cần bổ sung. Bạn góp ý giúp mình nha!!

Các Hình Ảnh Về Validity Là Gì – Nghĩa Của Từ Validity

Validity Là Gì - Nghĩa Của Từ Validity

Các từ khóa tìm kiếm cho bài viết #Validity #Là #Gì #Nghĩa #Của #Từ #Validity

Xem thêm kiến thức về Validity Là Gì – Nghĩa Của Từ Validity tại WikiPedia

Bạn nên tham khảo thêm thông tin về Validity Là Gì – Nghĩa Của Từ Validity từ trang Wikipedia tiếng Việt.◄

Tham Gia Cộng Đồng Tại

💝 Nguồn Tin tại: https://truonggiathien.com.vn/

💝 Xem Thêm Chủ Đề Liên Quan tại : https://truonggiathien.com.vn/hoi-dap/

Give a Comment