信頼性・妥当性

特に科学研究において計測を行う場合、そのデータが正確であることを確認する必要があります。データが正確でなければ、そこから得られる結果や結論は無効となる。計測の精度を高めるために、さまざまな戦略を駆使しています。ひとつは、データ量を増やして誤差を少なくすること。つまり、これはサンプルサイズを大きくすることと言われています。また、校正された機器や誤差の少ない機器を使用するという方法もあります。機器だけでなく、測定担当者も非常に重要です。測定は通常、専門家が行う。また、実験者の誤差を少なくするために、複数の人に同じ実験を何度も繰り返してもらうことも可能です。信頼性と妥当性は、精度と正確さの2つの重要な側面です。

信頼性

信頼性とは、測定の再現性のことです。測定器や実験者の測定の一貫性のことである。信頼性は、同じ条件下で何回か同じ測定をすることで結論が出ます。すべての試行で同じような結果が得られれば、その測定は信頼できるものである。信頼性が低いと、測定値の変化を追うことが難しくなる。また、信頼性が低いと精度のレベルも下がります。

信頼性は、再試験信頼性法によって測定することができます。ここでは、同じ対象の変数を2回以上測定し、再現性を確認する。平均値の変化、典型誤差、再試験相関は再試験の信頼性を構成する重要な要素である。2つの試行の平均の差を考える場合、平均の変化を計算することができる。また、再試験相関も信頼性を数値化する方法の一つである。実験のテスト値と再テスト値をプロットする場合、これらの値が直線に近いほど信頼性は高くなります。

効果

妥当性とは、実験値と真値との類似性のことである。例えば、炭素1モルは12gのはずだが、実際に測定してみると、測定器、測定者、試料の状態、外部環境条件などによって異なる値をとることがある。ただし、12gにごく近い重さであれば、測定は有効です。そのため、測定値を真値または真値に極めて近い値と比較することで、妥当性を定量的に評価することができる。測定の妥当性が低いと、関係を記述し、変数について真の結論を導き出す能力が低下する。