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- 信頼性(Reliability)
- 同一対象に同じような調査を繰り返したとしても、一貫した結果が得られるかどうかの精度。
例えば、商品の在庫をある人に数分間に3度数えてもらったとき、1回目は300個、2回目は350個、3回目には200個と報告されました。 多くの人は「どうやら後の人の方が信頼できそうだ」と考えるのではないでしょうか。
アンケート調査においても、このように得られた回答が正しそうかどうかを図る指標があります。それが信頼性です。
この記事では、以下のポイントをわかりやすく説明します。
- 信頼性と妥当性の違いは何か
- 信頼性を推測する方法
- 信頼性の高い調査に必要なサンプルサイズの考え方
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- 信頼性(Reliability)
- 同一対象に同じような調査を繰り返したとしても、一貫した結果が得られるかどうかの精度。
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何度同じ調査を行っても、同じような結果が得られるとき「信頼性が高い調査」だと言うことが出来ます。 しかし、折半法にも欠点があります。
- 折半した2グループが本当に等質に分けられているかどうか保証できない
- 折半する方法によって相関が変化してしまう
クロンバックのα係数を用い内的一貫性を測る方法は、現在の主流です。
内的一貫性(内部整合性)とは、調査中に複数回同じような質問をしたときに、同じような答えとなっているかを示す係数です。
たとえば、
- Q1.あなたが1週間に運動する頻度を教えて下さい
- Q10.あなたは1週間にどのくらい運動しますか。
- Q20.1週間のうち運動する頻度はどのくらいですか
などと似たような質問を1回の調査で何回か質問したときに、
- A1.週に3~4日程度運動する
- A10.ほとんど運動しない
- A20.週に1日運動する
このように回答が一貫していないとき、「内的一貫性が低い」と言えます。
一般的に、多くのサンプルサイズから回収するほど、精度が上がり、より正しい対象の姿が浮かび上がると思われがちです。しかし、必ずしもそうではありません。 これはコストと誤差のバランスがとりやすいためです。
ただし、信頼係数の水準、許容する誤差により最適なサンプルサイズは変わります。
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