Słownik metodologiczny · Pomiar i skale

Rzetelność testów sprawności – jak sprawdzić powtarzalność testu ruchowego?

Rzetelność testu sprawności to powtarzalność wyniku testu ruchowego. Pokazujemy, co policzyć (błąd systematyczny, ICC, SEM, CV, MDC), przykład test–retest w R i opis do pracy.

Strona główna / Słownik / Rzetelność testów sprawności
W skrócie: Rzetelność testu sprawności to powtarzalność jego wyniku przy niezmienionym stanie osoby. W raporcie podaj błąd systematyczny między sesjami, ICC z przedziałem oraz błąd w jednostkach testu: SEM, CV i MDC.

Co to jest rzetelność testów sprawności?

Rzetelność testu sprawności (ang. reliability of physical performance tests) to powtarzalność wyniku testu ruchowego, np. czasu marszu, liczby wstań z krzesła czy siły chwytu, gdy stan osoby się nie zmienił. Wynik takiego testu zależy nie tylko od narzędzia, ale też od motywacji, zmęczenia, instrukcji i osoby badającej. Dlatego rzetelność bada się zwykle w schemacie test–retest: te same osoby wykonują test dwa razy lub więcej.

Co policzyć?

Atkinson i Nevill (1998) dzielą błąd pomiaru na systematyczny, np. uczenie się lub zmęczenie, i losowy. Z tego podziału wynikają trzy elementy raportu:

  1. Błąd systematyczny, czyli różnica średnich między sesjami (test t dla prób zależnych). Często jest to efekt uczenia się.
  2. Rzetelność względna, czyli ICC. Weir (2005) wyjaśnia, że ICC(2,1) uwzględnia błąd systematyczny w mianowniku, a ICC(3,1) go pomija. Atkinson i Nevill (1998) przypominają, że rzetelność względna zależy od zróżnicowania próby, więc nawet wartość powyżej .90 nie przesądza o przydatności testu.
  3. Rzetelność bezwzględna w jednostkach testu: SEM (typowy błąd), współczynnik zmienności CV i MDC. Hopkins (2000) zaleca typowy błąd, często wyrażony jako CV, jako standardową miarę. Do rozsądnie precyzyjnych oszacowań potrzeba według niego około 50 uczestników i co najmniej trzech pomiarów.

Przykład

Trzydzieści osób starszych dwa razy wykonało test „wstań i idź” w odstępie tygodnia (dane symulowane). W drugiej sesji były szybsze o 0.58 s, 95% CI [−1.05, −0.11], t(29) = −2.53, p = .017. ICC(2,1) wyniosło .84, 95% CI [.66, .92], a ICC(3,1) .86. Typowy błąd wyniósł 0.89 s (CV = 8.41%), a MDC95 = 2.46 s. U pojedynczej osoby dopiero zmiana większa niż 2.46 s przekracza więc błąd pomiaru.

Jak opisać w pracy

Rzetelność testu wstań i idź oceniono w schemacie test–retest (n = 30, odstęp tygodnia). W drugiej sesji czas był krótszy o 0.58 s, 95% CI [−1.05, −0.11], t(29) = −2.53, p = .017, co wskazuje na efekt uczenia się. ICC(2,1) dla zgodności bezwzględnej wyniosło .84, 95% CI [.66, .92]. Typowy błąd pomiaru wyniósł 0.89 s (CV = 8.41%), a MDC95 = 2.46 s.

Na co uważać

  • Wysoka korelacja nie wyklucza błędu systematycznego. Sprawdź różnicę średnich i wykres Blanda–Altmana.
  • Opisz protokół: instrukcję, liczbę prób, próbę zapoznawczą, przerwy i osobę badającą.
  • Nie przenoś ICC na inną populację. W grupie bardziej zróżnicowanej ten sam błąd da wyższe ICC.

Pełne badanie rzetelności z ICC, SEM i MDC opisuje wpis Badanie rzetelności pomiaru klinicznego.

Przykład reprodukowalny

Rzetelność testu sprawności w R

Kod sprawdza błąd systematyczny między sesjami, liczy ICC(2,1) i ICC(3,1) w pakiecie psych oraz typowy błąd, CV i MDC95.

Test–retest dla testu wstań i idź

Dane wejściowe: czas testu w sekundach u 30 osób w dwóch sesjach w odstępie tygodnia (dane symulowane, set.seed(2503)).

Co odczytać: różnicę średnich z 95% CI i p, ICC z przedziałami oraz SEM, CV (w procentach) i MDC95.

R
library(psych)
set.seed(2503)
n <- 30
prawdziwy <- rlnorm(n, log(11), 0.25)                     # czas testu wstań i idź w s (dane symulowane)
s1 <- round(prawdziwy + rnorm(n, 0, 0.8), 1)               # sesja 1
s2 <- round(prawdziwy - 0.5 + rnorm(n, 0, 0.8), 1)         # sesja 2 po tygodniu: uczenie się (−0.5 s)
roznica <- s2 - s1
t.test(s2, s1, paired = TRUE)[c("statistic", "estimate", "conf.int", "p.value")]   # błąd systematyczny
icc <- ICC(cbind(s1, s2))$results
round(icc[icc$type %in% c("ICC2", "ICC3"), c("ICC", "lower bound", "upper bound")], 3)
te <- sd(roznica) / sqrt(2)                                 # typowy błąd (SEM z różnic)
round(c(M = mean(c(s1, s2)), SD = sd(c(s1, s2)), SEM = te,
        CV_proc = 100 * te / mean(c(s1, s2)), MDC95 = 1.96 * sqrt(2) * te), 2)
Wynik w R
$statistic
        t
-2.528202

$estimate
mean difference
          -0.58

$conf.int
[1] -1.0492003 -0.1107997
attr(,"conf.level")
[1] 0.95

$p.value
[1] 0.01716639

                       ICC lower bound upper bound
Single_random_raters 0.837       0.656       0.923
Single_fixed_raters  0.858       0.724       0.930
      M      SD     SEM CV_proc   MDC95
  10.56    2.36    0.89    8.41    2.46

Bibliografia oprogramowania

Wyniki pochodzą z uruchomienia pokazanego kodu w R 4.5.3 (pakiet psych).

  1. R: R Core Team. (2026). R: A language and environment for statistical computing (Version 4.5.3) [Computer software]. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/
  2. psych (wersja 2.6.5): Revelle, W. (2026). psych: Procedures for psychological, psychometric, and personality research (R package version 2.6.5) [Computer software]. https://CRAN.R-project.org/package=psych

Najczęstsze pytania

Ile osób potrzeba do badania rzetelności testu sprawności?

Hopkins (2000) podaje, że do rozsądnie precyzyjnych oszacowań potrzeba około 50 uczestników i co najmniej trzech pomiarów. Przy mniejszej próbie podaj szerokie przedziały ufności.

Który ICC wybrać dla testu sprawności?

ICC(2,1) uwzględnia błąd systematyczny między sesjami, a ICC(3,1) go pomija (Weir, 2005). Podaj, którą formę wybrano, i opisz różnicę średnich między sesjami.

Czym jest typowy błąd pomiaru?

To odchylenie standardowe różnic między dwoma pomiarami podzielone przez √2, czyli losowy błąd w jednostkach testu. Wyrażony w procentach średniej daje współczynnik zmienności CV.

Powiązane hasła

Poradniki, w których użyjesz tego pojęcia

Potrzebujesz wsparcia w analizie danych?

Wybierz ofertę dopasowaną do pracy dyplomowej albo profesjonalnego projektu naukowego.

Wyceń analizęOferta dla studentów

Bibliografia i dalsza literatura naukowa (APA 7)

  1. Atkinson, G., & Nevill, A. M. (1998). Statistical methods for assessing measurement error (reliability) in variables relevant to sports medicine. Sports Medicine, 26(4), 217–238. https://doi.org/10.2165/00007256-199826040-00002
  2. Hopkins, W. G. (2000). Measures of reliability in sports medicine and science. Sports Medicine, 30(1), 1–15. https://doi.org/10.2165/00007256-200030010-00001
  3. Weir, J. P. (2005). Quantifying test-retest reliability using the intraclass correlation coefficient and the SEM. Journal of Strength and Conditioning Research, 19(1), 231–240. https://doi.org/10.1519/15184.1

Cytowania BibTeX

@article{atkinson1998statistical, author={Atkinson, Greg and Nevill, Alan M.}, title={{Statistical methods for assessing measurement error (reliability) in variables relevant to sports medicine}}, journal={Sports Medicine}, year={1998}, volume={26}, number={4}, pages={217--238}, doi={10.2165/00007256-199826040-00002}}
@article{hopkins2000measures, author={Hopkins, Will G.}, title={{Measures of reliability in sports medicine and science}}, journal={Sports Medicine}, year={2000}, volume={30}, number={1}, pages={1--15}, doi={10.2165/00007256-200030010-00001}}
@article{weir2005quantifying, author={Weir, Joseph P.}, title={{Quantifying test-retest reliability using the intraclass correlation coefficient and the SEM}}, journal={Journal of Strength and Conditioning Research}, year={2005}, volume={19}, number={1}, pages={231--240}, doi={10.1519/15184.1}}
R