ความน่าเชื่อถือเทียบกับความถูกต้อง
เมื่อทำการวัดโดยเฉพาะในการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ เราต้องรับรองความถูกต้องของข้อมูล หากข้อมูลไม่แม่นยำ ผลลัพธ์หรือข้อสรุปที่เราทำจากข้อมูลเหล่านั้นจะไม่ถูกต้อง เพื่อเพิ่มความแม่นยำของการวัด เราใช้กลยุทธ์ที่แตกต่างกัน หนึ่งคือการเพิ่มจำนวนข้อมูลเพื่อลดข้อผิดพลาด เรียกอีกอย่างว่าการเพิ่มขนาดกลุ่มตัวอย่าง อีกวิธีหนึ่งคือการใช้อุปกรณ์และอุปกรณ์ที่ผ่านการสอบเทียบแล้วโดยมีข้อผิดพลาดน้อยกว่า ไม่เพียงแต่อุปกรณ์เท่านั้นแต่ผู้ทำการวัดก็มีความสำคัญเช่นกันโดยปกติผู้เชี่ยวชาญจะทำการวัด นอกจากนี้ เพื่อลดข้อผิดพลาดของผู้ทดลอง เราสามารถใช้คนหลายคนและทำซ้ำการทดลองเดียวกันสองสามครั้ง ความน่าเชื่อถือและความถูกต้องเป็นสองด้านที่สำคัญของความแม่นยำและความถูกต้อง
ความน่าเชื่อถือ
ความน่าเชื่อถือหมายถึงความสามารถในการทำซ้ำของการวัด เป็นการวัดความสม่ำเสมอของการวัดที่นำมาจากเครื่องมือหรือผู้ทดลอง เราสามารถสรุปเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือได้โดยการวัดแบบเดียวกันโดยใช้เงื่อนไขเดียวกันสองสามครั้ง หากผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันในความพยายามทั้งหมด การวัดนั้นเชื่อถือได้ หากความน่าเชื่อถือต่ำ จะติดตามการเปลี่ยนแปลงในการวัดได้ยาก นอกจากนี้ ความน่าเชื่อถือที่ไม่ดียังทำให้ระดับความแม่นยำลดลง
ทดสอบความเชื่อถือได้อีกครั้งเพื่อวัดความเชื่อถือได้ ในที่นี้ ตัวแปรของวัตถุเดียวกันจะถูกวัดสองครั้งขึ้นไปเพื่อตรวจสอบความสามารถในการทำซ้ำ การเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ย ข้อผิดพลาดทั่วไป และสหสัมพันธ์การทดสอบซ้ำเป็นองค์ประกอบสำคัญของความน่าเชื่อถือในการทดสอบซ้ำเมื่อพิจารณาความแตกต่างระหว่างวิธีการทดสอบทั้งสองแบบแล้ว ก็สามารถคำนวณการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยได้ การทดสอบสหสัมพันธ์อีกครั้งเป็นอีกวิธีหนึ่งในการประเมินความน่าเชื่อถือ เมื่อมีการพล็อตค่าการทดสอบและการทดสอบซ้ำของการทดสอบ หากค่าอยู่ใกล้กับเส้นตรง ความน่าเชื่อถือก็จะสูง
อายุการใช้งาน
Validity หมายถึงความคล้ายคลึงกันระหว่างค่าการทดลองกับมูลค่าที่แท้จริง ตัวอย่างเช่น น้ำหนักของคาร์บอน 1 โมลควรเป็น 12 กรัม แต่เมื่อเราวัด อาจใช้ค่าที่แตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับเครื่องมือ บุคคลที่ทำการวัด สภาพตัวอย่าง สภาพแวดล้อมภายนอก เป็นต้น อย่างไรก็ตาม หากน้ำหนักเข้าใกล้มาก ถึง 12g การวัดจะถูกต้อง ดังนั้นความถูกต้องสามารถหาปริมาณได้โดยการเปรียบเทียบการวัดกับค่าจริงหรือกับค่าที่ใกล้เคียงกับค่าจริงมาก ความถูกต้องไม่ดีในการวัดจะลดความสามารถของเราในการอธิบายลักษณะความสัมพันธ์และดึงข้อสรุปที่แท้จริงเกี่ยวกับตัวแปร
ความน่าเชื่อถือและความถูกต้องต่างกันอย่างไร
• ความน่าเชื่อถือหมายถึงความสามารถในการทำซ้ำของการวัด ความถูกต้องหมายถึงความคล้ายคลึงกันระหว่างค่าการทดลองกับมูลค่าที่แท้จริง
• ความเชื่อถือได้สัมพันธ์กับความสม่ำเสมอของการวัด ในขณะที่ความถูกต้องจะเน้นที่ความแม่นยำของการวัดมากกว่า
• การพูดว่า “ตัวอย่างเชื่อถือได้” ไม่ได้หมายความว่าตัวอย่างถูกต้อง
• ความเชื่อถือได้สัมพันธ์กับความแม่นยำ ในขณะที่ความถูกต้องสัมพันธ์กับความแม่นยำ