統計定義>内部有効性

内部有効性とは何ですか？

注：交絡に慣れていない場合は、まずこの記事を読んでください：
交絡変数

内部validity validityは、研究が健全であるかどうかを測定する方法です（つまり、). これは、実験で交絡変数がいくつあるかに関連しています。, 実験を実行し、交絡変数を避けると、内部の妥当性は高くなります。 完璧な世界では、あなたの実験は高い内部validity validityを持つでしょう。 これにより、実験の結果が一つの独立変数だけによって引き起こされるという高い自信を持つことができます。

ランダムサンプリングは妥当性を高めるのに役立ちます。 イメージ：CSUS。,edu

たとえば、マウスが車輪で運動したときに体重が減ったかどうかを確認する実験を実行したとしましょう。 あなたはランダムサンプルのような良い実験慣行を使用し、あなたは減量を引き起こす可能性のある他のもの（食事、病気、年齢などの変化）を考慮するために制御変数を使用しました。). つまり、データに影響を与える可能性のある交絡変数を考慮し、実験の妥当性が高いということです。

一方、無作為抽出または制御変数をまったく使用できなかった場合、交絡のリスクは非常に高くなります。, したがって、内部の妥当性は非常に低くなります。

外部と内部の妥当性

内部の妥当性は、あなたの研究方法がどれだけ強かったかを測定する方法です。 外部の妥当性は質問に答えるのに役立ちます：研究は”現実の世界”に適用できますか？ あなたの研究が他の状況に適用される場合、外部の妥当性は高いです。 他の状況で研究を複製できない場合、外部の妥当性は低い。,

妥当性に影響を与える可能性のあるもの

交絡変数はそれほど明白ではないかもしれません。 内部の妥当性に影響を与える可能性のあるものに対する通常の容疑者のリストは長いです。 これには、

• 平均への回帰が含まれます。 これは、極端なスコアを持つ実験の被験者が平均に向かって移動する傾向があることを意味します。
• テスト前の被験者。 この場合に予想外の結果としてできなくなる可能性があるいかを確認するとともに、試験時間試験との交流を図っています。 “論理的推論”が従属変数である場合、参加者は事前テストから手がかりを得ることができます。,li>
• 研究中に楽器を変更します。
• 参加者は研究から脱落しました。 これは通常、複数のグループを持つ実験設計にとって大きな脅威です。
• プロトコルの完了に失敗しました。
• 実験中に予期しない何かが変化し、従属変数に影響を与えます。

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