Differenza tra validità e affidabilità nei test

La principale differenza tra validità e affidabilità (in inglese validity and reliability) è che la validità è la misura in cui un test misura e ciò che afferma di misurare mentre l’affidabilità si riferisce alla coerenza dei risultati del test.

Test o ricerche di qualsiasi tipo vengono misurati sulla validità e l’affidabilità. Di solito, queste due misurazioni vengono utilizzate nei test psicologici e nei materiali di ricerca. Al di fuori del campo di ricerca, tuttavia, queste due parole sono usate in modo intercambiabile.

Validità

La validità è la misura in cui un test misura ciò che afferma di misurare. In altre parole, significa l’accuratezza di un test. Pertanto, è un test scientifico o una ricerca che misura effettivamente ciò che si propone di misurare, o quanto bene riflette la realtà che afferma di rappresentare.

Il ricercato americano Truman Lee Kelley (anno 1927) ha affermato che un test è valido se misura ciò che afferma di misurare, egli ha inoltre formulato il concetto di validità. Pertanto, la validità si riferisce alla credibilità o attendibilità della ricerca. Supponiamo, ad esempio, che il tuo test intenda misurare gli atteggiamenti di una comunità verso una pratica sociale della zona. Quindi, se il test misura i livelli di atteggiamento della comunità rispetto alla particolare pratica sociale, senza misurare nient’altro come l’impatto della pratica sociale sulla comunità sociale, allora possiamo dire che il test è valido o la validità del test è raggiunto. Pertanto, la validità è un’indicazione di quanto sia valida la tua ricerca o il test.

Esistono due tipi di validità:

• Validità interna: gli strumenti o le procedure utilizzati nello studio di ricerca hanno misurato ciò che avrebbero dovuto misurare
• Validità esterna: se i risultati possono essere generalizzati oltre lo studio immediato

Entrambi questi tipi di validità sono rilevanti per valutare la validità di uno studio di ricerca o di una procedura.

Affidabilità

L’affidabilità si riferisce al grado in cui si può fare affidamento sul risultato di una misurazione, calcolo o specifica per essere accurato o sulla coerenza dei risultati del test. Pertanto, possiamo affermare che un test è affidabile se i risultati del test che produce sono coerenti senza cambiare ogni volta.

Quindi, in breve, l’affidabilità è il parametro che possiamo utilizzare per misurare la stabilità o la consistenza del test dai suoi risultati. Quindi se prendiamo lo stesso esempio che abbiamo fatto prima, se il risultato del test è lo stesso anche quando lo facciamo un’altra volta, utilizzando gli stessi soggetti del test, allora possiamo dire che il test è affidabile, o che l’affidabilità del test è raggiunta .

Allo stesso modo, se i risultati di uno studio di ricerca vengono replicati in modo coerente, i risultati o il risultato del test sono affidabili. Inoltre, un coefficiente di correlazione può essere utilizzato per valutare il grado di affidabilità. Pertanto, la teoria è che se un test è affidabile, dovrebbe mostrare un’elevata correlazione positiva.

Ci sono due tipi di affidabilità che usiamo quando valutiamo l’affidabilità in un test. Loro sono

• affidabilità interna: la misura in cui una misura è coerente in se stessa
• affidabilità esterna: la misura in cui una misura varia da un uso all’altro

Differenza tra validità e affidabilità

Definizione

La validità si riferisce alla misura in cui un test misura e ciò che afferma di misurare. L’affidabilità, d’altra parte, si riferisce alla coerenza dei risultati del test.

Misurazione

Mentre la validità misura se la misura in cui il test dichiara di misurare è stata raggiunta, l’affidabilità misura se il test dà risultati coerenti al suo esito.

Tipi

Esistono due tipi di validità come validità interna e validità esterna mentre l’affidabilità ha due tipi come affidabilità interna ed esterna.

Relazione tra validità e affidabilità

La validità e l’affidabilità sono aspetti correlati nella ricerca. In altre parole, se la ricerca o un test è valido, i dati sono affidabili. Tuttavia, se un test è affidabile, ciò non significa che sia valido.

Conclusioni

Validità e affidabilità sono parametri di ricerca e test. Quindi, affinché la ricerca sia utile, entrambi questi aspetti dovrebbero essere presenti. La differenza tra validità e affidabilità è che la validità si riferisce alla misura in cui un test misura e ciò che afferma di misurare mentre l’affidabilità si riferisce alla coerenza dei risultati del test. Tuttavia, quando la ricerca o un test è valido, i dati sono affidabili. Tuttavia, se un test è affidabile, ciò  non  significa che sia valido.