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Was ist Interne Gültigkeit?

Hinweis: Wenn Sie mit Confounding nicht vertraut sind, lesen Sie zuerst diesen Artikel:
Confounding Variables

Interne Validität ist eine Möglichkeit zu messen, ob Forschung fundiert ist (dh wurde die Forschung richtig gemacht?). Es hängt damit zusammen, wie viele verwirrende Variablen Sie in Ihrem Experiment haben., Wenn Sie ein Experiment durchführen und verwirrende Variablen vermeiden, ist Ihre interne Validität hoch; Je mehr verwirrende Variablen Sie haben, desto geringer ist Ihre interne Validität. In einer perfekten Welt hätte Ihr Experiment eine hohe interne Gültigkeit. Auf diese Weise haben Sie ein hohes Vertrauen, dass die Ergebnisse Ihres Experiments nur durch eine unabhängige Variable verursacht werden.

Random sampling trägt zur Erhöhung der Wirksamkeit. Bild: CSU.,edu

Angenommen, Sie haben ein Experiment durchgeführt, um festzustellen, ob Mäuse beim Training auf einem Rad an Gewicht verloren haben. Sie haben gute experimentelle Praktiken wie Zufallsbeispiele verwendet und Kontrollvariablen verwendet, um andere Dinge zu berücksichtigen, die zu Gewichtsverlust führen können (Ernährungsumstellung, Krankheit, Alter usw.).). Mit anderen Worten, Sie haben die verwirrenden Variablen berücksichtigt, die sich auf Ihre Daten auswirken könnten, und Ihr Experiment hat eine hohe Gültigkeit.

Wenn Sie hingegen keine Zufallsstichproben oder Kontrollvariablen verwenden, ist das Risiko einer Verwechslung extrem hoch., Daher wäre Ihre interne Gültigkeit sehr gering.

Externe vs. Interne Validität

Interne Validität ist ein Weg, um zu Messen, wie stark die Forschung Methoden der waren. Externe Validität hilft, die Frage zu beantworten: Kann die Forschung auf die „reale Welt“angewendet werden? Wenn Ihre Forschung auf andere Situationen anwendbar ist, ist die externe Gültigkeit hoch. Wenn die Forschung in anderen Situationen nicht repliziert werden kann, ist die externe Validität gering.,

Dinge, die die Gültigkeit beeinflussen können

Manchmal sind verwirrende Variablen möglicherweise nicht so offensichtlich. Die Liste der üblichen Verdächtigen für Dinge, die sich auf die interne Gültigkeit auswirken können, ist lang. Es beinhaltet:

• Regression zum Mittelwert. Dies bedeutet, dass Probanden im Experiment mit extremen Werten dazu neigen, sich dem Durchschnitt zu nähern.
• Probanden vor dem Testen. Dies kann unerwartete Folgen haben, da es unmöglich sein kann zu sagen, wie die Vor-und Während-Tests interagieren. Wenn „logisches Denken“ Ihre abhängige Variable ist, erhalten die Teilnehmer möglicherweise Hinweise aus dem Vortest.,
• Ändern der Instrumente während der Studie.
• Teilnehmer, die aus der Studie ausscheiden. Dies ist normalerweise eine größere Bedrohung für experimentelle Designs mit mehr als einer Gruppe.
• Fehler beim Abschließen von Protokollen.
• Während des Experiments ändert sich etwas Unerwartetes, was sich auf die abhängige Variable auswirkt.

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