Что такое внутренняя валидность в статистике? (с примером)

29 июля 2021 г.

Внутренняя валидность – важный термин в статистике и исследованиях. Он измеряет, насколько надежным является исследование, что может помочь вам определить точность и надежность его данных и выводов. Если ваша работа связана со статистикой или проведением исследований, важно понимать внутреннюю валидность. В этой статье мы объясним, что такое внутренняя валидность в статистике, что может на нее повлиять, как узнать, имеет ли ваше исследование внутреннюю валидность, и чем отличаются внутренняя и внешняя валидность, на примере.

Что такое внутренняя валидность в статистике?

Внутренняя валидность является мерой надежности и обоснованности исследования. По сути, внутренняя валидность может выражать, было ли исследование проведено надлежащим образом и существует ли реальная причинно-следственная связь между переменными исследования. Чем выше внутренняя валидность, тем точнее исследование. Внутренняя валидность основана на количестве смешанных переменных эксперимента, которые являются посторонними переменными, которые искажают результаты исследования. Чтобы результаты исследования имели внутреннюю валидность, вы должны быть в состоянии убедиться, что никакие другие факторы не повлияли на ваши результаты.

Внутренняя валидность важна, потому что ее понимание может сказать вам, насколько вы можете доверять своему исследованию и быть уверенным в его результатах. Это может помочь вам подтвердить отношения между переменными и определить причины и следствия. Это делает внутреннюю валидность важным термином в статистике и исследованиях.

Что может повлиять на внутреннюю валидность?

Чтобы понять внутреннюю валидность вашего исследования, важно знать, какие различные элементы исследовательского процесса могут на него повлиять. Некоторые факторы, которые могут повлиять на внутреннюю валидность, включают:

Предвзятость

Предвзятость может принимать форму чувств, мнений или предвзятых суждений. Когда в исследовании присутствует предвзятость, она может исказить результаты исследования в определенном направлении. Это может сделать исследование менее надежным, а также повлиять на внутреннюю достоверность.

Изменения метода исследования

Изменения в методах исследования также могут повлиять на внутреннюю валидность. Это может включать изменения в инструментах исследования, инструментах, показателях и других факторах. Внесение любых изменений в исследовательский процесс может изменить результаты исследования и изменить внутреннюю валидность. Чтобы максимизировать надежность вашего исследования, важно, чтобы ваш метод оставался постоянным на протяжении всего процесса исследования.

Изменение популяции выборки исследования

Поскольку разные группы выборки могут изменить результаты исследования, что может привести к ложной интерпретации причины и следствия, используемая вами выборка может повлиять на внутреннюю проверку вашего исследования. Использование различных выборочных совокупностей может значительно снизить внутреннюю валидность, поэтому важно свести к минимуму изменения выборочной совокупности во время исследования.

Регрессия к среднему

Регрессия к среднему происходит, когда данные интерпретируются неправильно из-за выбросов. Феномен гласит, что если точка выборки является экстремальной или резко выделяющейся, другая точка выборки кажется ближе к среднему значению. Это может исказить результаты исследования, изменяя внутреннюю валидность.

Распространение лечения

Распространение лечения – это когда участники исследования проходят лечение, отличное от того, которое им назначил исследователь. Поскольку это может привести к ложным результатам и заставить исследователей неверно интерпретировать причинно-следственные связи, это может повлиять на внутреннюю валидность. Чтобы избежать этого, постарайтесь обеспечить, чтобы ваши участники проходили одно и то же лечение на протяжении всего исследования.

Социальное взаимодействие

Еще одним исследовательским фактором, который может повлиять на внутреннюю валидность, является социальное взаимодействие. Когда субъекты исследования взаимодействуют с другими людьми, это может изменить их работу и исказить результаты исследования, что ослабит внутреннюю валидность. Из-за этого вам может потребоваться быстро завершить исследование.

Когда исследование имеет внутреннюю валидность?

Чтобы проверить, есть ли в вашем исследовании внутренняя валидность, вы можете проверить три конкретных фактора:

• Отсутствие посторонних факторов. Одним из важных условий внутренней валидности является отсутствие в вашем исследовании посторонних факторов или искажающих факторов. Это факторы, которые могут быть альтернативными причинами результатов вашего исследования.

• Независимые переменные предшествуют зависимым переменным: еще одним важным условием внутренней достоверности является то, что переменные, с которыми вы работаете, изменяются раньше, чем зависимые переменные. Это может помочь вам определить причину и следствие.

• Изменения в ваших переменных коррелируют: еще одно условие, которое вы можете проверить, чтобы подтвердить внутреннюю достоверность, заключается в том, что изменения в ваших переменных коррелируют. Это также может помочь вам определить причинно-следственные связи между переменными.

Внутренняя и внешняя валидность

Внутренняя и внешняя валидность являются мерами надежности и достоверности исследования, но эти два термина различны. Если вы занимаетесь исследованиями, важно понимать значение этих двух факторов и различия между ними. Внутренняя валидность просто выражает силу методов, используемых для проведения исследования. Однако внешняя валидность измеряет, какие исследования применимы к реальным ситуациям. Внешняя валидность высока, когда вы можете обобщить и воспроизвести свое исследование в реальных ситуациях.

Важно знать, что внутренняя и внешняя валидность не всегда совпадают. Как правило, если вы устраняете или контролируете посторонние переменные в своем исследовании для повышения внутренней достоверности, вероятность того, что вы сможете воспроизвести свое исследование в реальных ситуациях, снижается, что снижает внешнюю достоверность. И наоборот, если ваше исследование имеет высокую внешнюю валидность и вы можете обобщить свои результаты, оно может содержать много посторонних переменных, что снижает его внутреннюю валидность.

Пример внутренней валидности

Представьте, что вы хотите проверить свою гипотезу о том, что употребление чая перед занятиями в колледже помогает вам запоминать больше информации. Чтобы проверить свою гипотезу, вы собираете группу студентов колледжа. Половина группы пьет чай перед уроком, а другая половина не пьет чай перед уроком. После урока вы даете всей группе студентов контрольную работу по материалу из класса. Вы оцениваете все тесты и определяете, что учащиеся, которые пили чай, дали больше правильных ответов и усвоили больше информации из класса.

Однако, даже несмотря на то, что ваше исследование подтвердило вашу гипотезу, вы не можете исключить все другие возможные причины — или посторонние переменные, — которые могли привести к тому, что ваша экспериментальная группа показала хорошие результаты в своих тестах. Внешней переменной может быть размер чашки чая, марка или содержание кофеина в чае, который каждый отдельный ученик выпил перед уроком, или количество сна, которое каждый ученик получил предыдущей ночью. Наличие множества посторонних переменных означает, что ваш эксперимент имеет низкую внутреннюю достоверность. Чтобы повысить внутреннюю достоверность, вам нужно исключить посторонние переменные.