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¿Qué es la Validez Interna?

Nota: Si no está familiarizado con la confusión, lea primero este artículo:
variables de confusión

la validez interna es una forma de medir si la investigación es sólida (es decir, ¿se realizó correctamente la investigación?). Está relacionado con la cantidad de variables de confusión que tiene en su experimento., Si ejecuta un experimento y evita confundir variables, su validez interna es alta; cuantas más variables confusas tenga, menor será su validez interna. En un mundo perfecto, su experimento tendría una alta validez interna. Esto le permitiría tener una alta confianza en que los resultados de su experimento son causados por una sola variable independiente.

el muestreo Aleatorio ayuda a aumentar la validez. Imagen: CSUS.,edu

por ejemplo, supongamos que realizó un experimento para ver si los ratones perdieron peso cuando se ejercitaron en una rueda. Utilizaste buenas prácticas experimentales, como muestras aleatorias, y usaste variables de control para tener en cuenta otras cosas que podrían causar pérdida de peso (cambio en la dieta, enfermedad, edad, etc.).). En otras palabras, usted tuvo en cuenta las variables de confusión que podrían afectar sus datos y su experimento tiene una alta validez.

por otro lado, si no utilizó el muestreo aleatorio o las variables de control en absoluto, su riesgo de confusión es extremadamente alto., Por lo tanto, su validez interna sería muy baja.

Externos frente a la Validez Interna de

la validez Interna es una manera de medir la fortaleza de sus métodos de investigación fueron. La validez externa ayuda a responder la pregunta: ¿se puede aplicar la investigación al»mundo real»? Si su investigación es aplicable a otras situaciones, la validez externa es alta. Si la investigación no puede ser replicada en otras situaciones, la validez externa es baja.,

cosas que pueden afectar la validez

a veces, las variables de confusión pueden no ser tan obvias. La lista de sospechosos habituales para las cosas que pueden tener un efecto en la validez interna es larga. Incluye:

• regresión a la media. Esto significa que los sujetos en el experimento con puntuaciones extremas tenderán a moverse hacia el promedio.
• sujetos de prueba previa. Esto puede tener consecuencias inesperadas, ya que puede ser imposible saber cómo interactúan la pre-prueba y durante las pruebas. Si el «razonamiento lógico» es su variable dependiente, los participantes pueden obtener pistas de la prueba previa.,
• cambiar los instrumentos durante el estudio.
• participantes que abandonan el estudio. Esto suele ser una amenaza mayor para los diseños experimentales con más de un grupo.
• Fallo al completar protocolos.
• algo inesperado cambia durante el experimento, afectando la variable dependiente.

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