主な違い

「有効性」と「信頼性」の違いは、有効性が手元の物事の正確さや誤りを測ることにある。信頼性は結果の正確性に関係なく,結果から得られた結論が重要であるより簡単な方法である。

有効性(validity) vs. 信頼性(reliability)

有効性と信頼性の2つの用語は異なる文脈で使用されるが、統計学に関連する場合、それらは異なる意味を持つ。この2つの用語は関連していない。統計学では、1つのものが有効であれば、信頼できる必要はないからだ。同様に、結果が信頼できる場合は、有効である必要はありません。たとえば、重量計が100キロを超えるものを上に置くように設定されている場合、より多くの重量を読み取ることができないため、100キロの重量が表示されます。この結果は信頼できるが,有効ではない。信頼性は一貫性を導き,有効性は結果の正確性を重視する.

比較図

有効性(the validity)は何ですか？

統計学では、有効性は結果の正確性を測定する基準である。計算結果の正確性です。人間は100%正確な結果を出すことはできない。いつも嘘と間違いがあるからだ。人為的な間違いか、計器の間違いか。4つの効果には、結論効果、結論効果とは、基本的に、与えられたデータに基づいて、変数関係に基づいて得られた結論が合理的であるか、または正確であるかのメトリックを指す。第2のクラスの効果は内部効果であり,得られた結果は自己変数の操作下でのみ行われることを決定した。最終的な結果は他の要因にかかわるべきではない。第3のクラスの効果は外部効果と呼ばれ、すなわち、1つの結果がどの程度普及できるか、すなわち、1つの結果が他の研究者またはデータにどの程度適用されるかを測定するものである。第4の構造的効果と呼ばれるタイプは、その主張するものの程度を測定できるテストとして定義することができる。このほか、効果度には、効果証拠、内容効果、標準効果など、多くのタイプがあります。

信頼性(reliability)は何ですか？

信頼性とは、結果の一貫性を指します。一例から始めましょう。もし調査をして、毎年学校の一部の学生に同じ結果を出したら、このテストは信頼できます。同じプログラムに従っているので、1つのクラスには20人の学生しかいません。10のクラスには200人が必要です。試験は信頼できるが無効である。一般的な陳述はすべてのクラスに適用できないため、学生募集人数が減少する可能性があり、学生が離れている可能性があるなどです。信頼性にとって唯一重要なのは結果です。テスト結果が一致している場合は、信頼できる結果とみなされます。しかし、結果が一致しなければ、私たちはこのように言ったり、結果が信頼できないと主張したりすることができます。同じプログラムで計算を繰り返すのが容易で,類似の結果と一致した結果が得られる.

主な違い

1. 信頼性とは結果の一致性を指し、結果の有効性は結果の正確性を測定する。
2. 有効な結果は信頼できるものであってもよいし、信頼できないものであってもよいし、信頼できる結果は有効であってもよいし、無効であってもよい。
3. 1つの結果は、同じ答えを繰り返すと、信頼性と呼ばれます。結果が正しいか正確であれば、有効と呼ばれます。
4. このようなタイプの信頼性はありません。テストと内部整合性が含まれますが、有効性にはいくつかのタイプが正確性、正確性、結果の全体的な概括度に依存します。
5. 信頼性は一致した結果にのみ関連するため、計算は容易であるが、ある程度の精度が必要であるため、有効性は測定しにくい。そのため正確と呼ばれています。

結論

効果と信頼性は、この2つの語が同義語に聞こえると考えられていますが、実際には正確性と正確性(効率)と結果の一致性(信頼性)のため、違います。結果は信頼できるが無効であり、逆も同様である。