Bagaimana validitas berhubungan dengan reliabilitas?
Bagaimana validitas berhubungan dengan reliabilitas?

Video: Bagaimana validitas berhubungan dengan reliabilitas?

Video: Bagaimana validitas berhubungan dengan reliabilitas?
Video: Validitas dan Reliabilitas menggunakan SPSS 2024, November
Anonim

Mereka menunjukkan seberapa baik metode, teknik atau tes mengukur sesuatu. Keandalan adalah tentang konsistensi suatu ukuran, dan keabsahan adalah tentang keakuratan suatu ukuran. Dengan memeriksa konsistensi hasil lintas waktu, lintas pengamat yang berbeda, dan lintas bagian tes itu sendiri.

Selanjutnya, orang mungkin juga bertanya, bagaimana validitas berbeda dari reliabilitas?

Keandalan mengacu pada seberapa konsisten hasil penelitian atau hasil yang konsisten dari tes pengukuran. Ini dapat dibagi menjadi internal dan eksternal keandalan . Keabsahan mengacu pada apakah studi atau tes pengukuran mengukur apa yang diklaim untuk diukur.

Orang mungkin juga bertanya, dapatkah Anda memiliki validitas tinggi dan reliabilitas rendah? Apakah mungkin untuk memiliki ukuran yang memiliki keandalan yang tinggi tetapi validitas rendah - satu yang konsisten dalam mendapatkan informasi yang buruk atau konsisten dalam meleset dari sasaran. *Bisa juga punya satu yang memiliki keandalan rendah dan validitas rendah - tidak konsisten dan tidak tepat sasaran.

Orang mungkin juga bertanya, bagaimana Anda memastikan validitas dan reliabilitas dalam penelitian?

Keandalan menyiratkan konsistensi: jika Anda mengambil ACT lima kali, Anda harus mendapatkan hasil yang kira-kira sama setiap kali. Sebuah tes adalah sah jika mengukur apa yang seharusnya. Tes yang sah juga dapat diandalkan. ACT adalah sah (dan dapat diandalkan) karena mengukur apa yang dipelajari siswa di sekolah menengah.

Mana yang lebih penting validitas atau reliabilitas?

Perbedaan nyata antara keandalan dan keabsahan sebagian besar adalah masalah definisi. Ini adalah keyakinan saya bahwa keabsahan adalah lebih penting dibandingkan keandalan karena jika suatu instrumen tidak secara akurat mengukur apa yang seharusnya, tidak ada alasan untuk menggunakannya meskipun mengukur secara konsisten (reliable).

Direkomendasikan: