affidabilita
affidabilità termine usato per tradurre l’inglese reliability nei due significati di affidabilità e regolarità. Si applica a calcoli statistici (che possono essere più o meno attendibili), al funzionamento di macchine e apparecchi, ai risultati ottenuti in caso di ripetizione di esperimenti, osservazioni e misurazioni di uno stesso fenomeno. Indica la stabilità dei risultati ottenuti e l’accuratezza delle misure effettuate. Rigorosamente, l’affidabilità si definisce con riferimento a una quantità misurata che si possa esprimere nella forma y = a + b + c, dove a è una costante, b una variabile e c rappresenta l’errore delle singole misure. Indicando con
la varianza di b e con
la varianza di c, il coefficiente di affidabilità risulta uguale a
Per esempio, in riferimento al risultato di un test, l’affidabilità può essere espressa nella forma X = V + E, in cui X rappresenta la quantità rilevata, V il teorico valore vero ed E l’inevitabile errore insito in ogni misurazione. Il coefficiente di affidabilità è il rapporto tra la varianza del valore vero e la varianza del valore rilevato:
Esistono molti metodi per valutare la componente veridica rispetto a quella erratica. Nel caso in cui non sia possibile effettuare molte misurazioni, come per esempio per un test che possa essere somministrato una sola volta, si utilizza il metodo di affidabilità split-half, che consiste nel dividere il test in due metà formate dallo stesso numero di voci. In tale caso si assume come indice di affidabilità il coefficiente di correlazione (→ correlazione, coefficiente di) tra le distribuzioni dei punteggi ottenuti in tutto il test e quelli ottenuti in una sua metà, cui si applica una correzione, detta correzione di Spearman-Brown, dal nome dello psicologo e statistico inglese Charles Edward Spearman (1863-1945) e dello psicologo inglese William Brown (1881-1952). Tale correzione determina l’affidabilità dell’intero test a partire dalla correlazione dei risultati rilevati nelle due metà del test
Un buon indice di affidabilità dovrebbe essere non inferiore a 0,8.
Una variante del metodo di affidabilità split-half consente di definire l’indice α di Cronbach, dal nome dello psicologo statunitense Lee Joseph Cronbach (1916-2001), come media di tutti i possibili indici split-half ottenuti dividendo il test in due parti di uguali dimensioni in tutti i modi possibili.