신뢰도란 동일한 방법으로 동일한 대상을 조사할 때 설문 결과의 안정성과 일관성, 즉 측정 도구 (설문지 또는 척도) 가 테스트된 사물이나 변수를 안정적으로 측정할 수 있는지 여부를 말합니다. 구체적인 평가 방법은 다음과 같습니다.
1, 테스트 방법을 반복합니다. 같은 설문조사는 가능한 한 같은 상황에서 같은 그룹의 응답자를 서로 다른 시간에 두 번 측정했다. 두 측정 사이의 간격은 일반적으로 2 주에서 4 주 이내이다. 두 측정 결과 간의 상관 분석 또는 차이의 중요도 검사를 통해 척도의 신뢰성을 평가합니다.
2. 인터리빙 방법. 두 가지 형태의 동등한 설문지는 서로 다른 시간 (보통 2 ~ 4 주) 에 같은 그룹의 응답자를 측정하는 데 사용됩니다. 두 측정 단위 간의 상관 관계는 설문지의 신뢰성을 평가하는 데 사용됩니다.
3. 반법. 접는 방법은 상술한 두 개의 설문지를 하나의 설문지 (보통 두 개의 설문지의 문제 수가 같음) 로 합쳐 각각 한 부분으로 한 다음 두 부분의 측정 결과의 상관관계를 조사하는 것이다.
둘째, 설문지의 타당성
유효성은 설문지가 연구자가 측정할 변수에 대한 정확한 측정 정도를 가리킨다. 유효성 검증의 주요 지표와 방법은 표면 유효성, 유효 표준 유효성, 프레임 유효성 등이다.
1, 액면가 유효 기간. 내용의 유효성 또는 논리적 유효성이라고도 하며, 측정된 내용이 측정 목표에 적합한지 여부 또는 선택한 항목이 측정 목적 및 요구 사항을 "충족" 하는지 여부를 나타냅니다. 주로 측량 디자이너의 주관적 판단에 기초한다.
2. 표준 유효성. 유효 표시 유효성은 척도에서 얻은 데이터가 다른 선택된 변수 (유효 표시 변수) 의 값과 비교하여 의미가 있는지 여부를 나타냅니다. 시간 범위에 따라 표준의 유효성은 동시 유효성과 예측 유효성으로 나눌 수 있습니다.
동질효도는 같은 특성의 다른 측정 방법이 서로 연관되는 정도를 가리킨다. 이질적 타당성은 척도와 다른 특징의 측정 방법 사이의 상관 관계를 의미하지만 이론적으로는 피쳐와 관련이 있다. 구성 유효성은 이론 개념을 측정 도구에 의해 측정할 수 있는 정도를 말합니다. 즉, 측정 도구의 결과가 동일한 이론 아래의 다른 개념과 비교될 경우, 이들 사이에 어느 정도의 예상 연관성이 있을 때, 이 측정 도구가 어느 정도의 구성 유효성을 가지고 있음을 의미합니다.
일반적으로 설문조사에서 오차가 발생하기 쉬운 원인으로는 측정 내용, 부적절한 상황, 연구자 자체의 소홀함 등이 있다. 응답자의 요인은 나이, 성격, 교육 수준, 사회계층 등으로 인한 것일 수 있다. 이것은 그들의 대답의 정확성에 영향을 미쳤다. 신뢰도와 유효성 검증을 통해 연구자들은 설문지 자체가 좋은지 아닌지 알 수 있으며, 수정의 근거로 잘못된 판단을 피할 수 있다.
문제의식이 형성되는 첫 번째 조건은 모든 현상에 대해 호기심과 강한 흥미를 가지고 관찰력이 강해야 한다는 것이다. (존 F. 케네디, 공부명언) 예를 들어, 관련 실습 장소로 내려가 특정한 현상과 문제를 관찰할 수 있습니다. 예를 들어, 왜 선생님이 수업시간에 공연을 하고 있는 것 같습니까? 왜 선생님은 그것에 관심이 있지만, 항상 어떤 학생들은 그것에 관심이 없습니까? 적극적으로 몇 가지 생각을 하고, 왜, 자신이 배운 관련 교육 이론을 결합하여, 어떻게 하면 더 좋을지 물어봐야 한다. (존 F. 케네디, 공부명언)
둘째, 우리는 정보 의식을 강조해야 한다. 정보 자원은 가치 있는 문제를 형성하는 기초이다. 실제 관찰에서 얻은 생생한 감성 정보 외에도 풍부한 이론 자원도 문제 형성의 관건이다. 최신 제법을 포함한 일부 분야의 모든 연구 성과는 뇌에 축적되어 최적화된 구조에 따라 조직되어 내면화되어야 한다. 존재하는 문제에 대해 다른 각도에서 많이 생각하고, 연구하지 않았거나 명확하지 않은 새로운 문제를 탐구하고, 이런 문제를 제때에 기록하는 법을 배워야 한다.
그런 다음 생각하는 방법과 각도를 포함하여 생각하는 법을 배워야 한다. 사고하고 사고하는 사람만이 의미 있는 문제를 타당하게 제기하고 효과적으로 문제를 해결할 수 있는 명확한 사고방식을 제시할 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 생각명언)
과학 연구를 하는 과정에서 언제 어디서나 문제가 생기면 제때에 깊이 생각하면 큰 수확이 있을 것이라고 믿는다.
기본 샘플링 방법에는 두 가지가 있습니다. 하나는 의식적으로 대상 인구에서 몇 가지 대표적인 단위를 조사 연구의 샘플로 선택하는 것입니다. 이 샘플을 목표 샘플링 또는 주관적 샘플이라고 합니다.
목표 샘플링 방법은 전형적인 조사 또는 연구에 적용됩니다. 각 단원이 샘플로서의 대표성은 연구 과제와 관련된 전문가의 판단에 의해 결정된다는 것이 특징이다. 결과의 신뢰성과 정확성은 반드시 이 분야의 전문가가 판단하고 평가해야 한다. 목표 샘플을 사용하여 군중의 관련 특징을 추론하거나 연구에 관련된 관련 요소를 적절하게 고려할 수 있습니다. 또한 알려진 샘플 단위에 대한 일부 정보를 샘플에서 사용할 수 있습니다. 이것들은 모두 목표 샘플링의 장점이다. 또한 대상 샘플링은 데이터 수집에 더 편리합니다. 목표 샘플을 사용하면 목표 전체의 각 구성원이 샘플링될 확률을 객관적인 방법으로 계산할 수 없으므로 샘플의 오차와 정확도는 객관적인 방법으로 평가할 수 없습니다. 이것이 목표 샘플의 가장 큰 단점입니다.
다른 하나는 무작위 원칙에 따라 대상 집단의 구성원에서 샘플을 추출하는 것입니다. 이를 무작위 샘플링 및 확률 샘플이라고 합니다. 무작위 샘플링의 가장 큰 장점은 확률적인 방식으로 조사 결과의 신뢰성과 정확성을 객관적으로 계산할 수 있다는 것이다. 그리고 샘플의 양은 실제 상황과 요구의 정확도에 따라 결정될 수 있다. 따라서 우리는 특히 대규모 평가 연구에서 무작위 샘플링이 교육 과학 연구에서 의미하는 바를 충분히 이해해야 한다.
단순 임의 샘플링 (SRS) 은 가장 간단하고 기본적인 임의 샘플링입니다. 난수 표나 추첨을 통해 샘플을 결정하는 것이 특징이다. 따라서 집단의 모든 구성원의 추출 확률이 동일하다는 것을 보증한다.
샘플 수가 많으면 단순한 단순 무작위 샘플링이 어려울 수 있으므로 기계 무작위 샘플링으로 대체할 수 있는 경우가 많습니다.
단순 (또는 기계) 임의 샘플링을 사용하면 확률론에 따라 객관적으로 샘플링 오류를 추정할 수 있다는 장점이 있습니다.