15.15
In un contesto scientifico, supponiamo che un ricercatore voglia creare un test per misurare la compatibilità di potenziali partner su un sito di incontri online. Devono considerare due fattori importanti per generare risultati di successo.
Uno è l'affidabilità, che si riferisce alla capacità di un test, o di un altro strumento di ricerca, di fornire risultati coerenti e quindi riproducibili in circostanze simili.
In questo contesto, il test di compatibilità sarebbe considerato affidabile se le stesse persone facessero il test due volte e si comportassero in modo simile ogni volta. Questa situazione è nota anche come affidabilità test-retest.
Tuttavia, ottenere risultati coerenti non garantisce che un test sia accurato. Ora, il secondo fattore, la validità – la misura in cui un test misura o prevede accuratamente ciò che si propone di misurare – deve essere riflesso.
Si divertiranno davvero a passare del tempo insieme ad un appuntamento?
Se la coppia ha ottenuto un punteggio basso nella compatibilità con gli appuntamenti e sono comunque usciti a cena insieme, forse hanno passato un periodo infelice. In questo caso, il test aveva un'elevata validità predittiva: prevedeva il comportamento.
Alla fine, i ricercatori si sforzano di riprodurla e di essere accurati: in questo caso, il test ha successo se altre coppie incompatibili continuano a essere infelici, mentre quelle che condividono interessi comuni si godono un tempo fantastico insieme.
Reliability and validity are two important considerations that must be made with any type of data collection. Reliability refers to the ability to con…
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