Sisäinen validiteetti selitetty (käytännön esimerkkien avulla)

Suuri Albert Einstein sanoi kerran: "Jos tietäisimme, mitä olemme tekemässä, sitä ei kutsuttaisi tutkimukseksi."

Useimmissa tutkimustapauksissa tämä pätee. Kun suunnittelet kokeita ja kysyt oikeita kysymyksiä, olet oikeilla jäljillä.

Mutta jos tuloksesi eivät voi todistaa syytä (ilman, että muut muuttujat häiritsevät juhlia), tuloksena on sekava sekasotku, ei johtopäätös.

Tervetuloa sisäisen pätevyyden maailmaan.

Se on alter egosi, omatuntosi, oma Jiminy Cricketisi. Jos kokeenne sanoo: "Tämä on onnistunut", sisäinen validiteetti kysyy ensimmäiseksi seuraavaa: Oliko se sittenkään? Se on ero "luulen, että se toimi" ja "tiedän, että se toimi, ja tässä on syy siihen" välillä.

Sisäinen validiteetti ei kuitenkaan koske vain akateemikkoja ja tutkimusta. Markkinoinnin ammattilaiset, jotka testaavat kampanjoiden tehokkuutta, tuotekehittäjät, jotka tekevät A/B-testejä, ja jopa tavalliset ihmiset, jotka arvioivat terveysväitteitä, tarvitsevat tätä taitoa.

Kyky määrittää, onko X todella aiheuttanut Y:n (eikä jokin piilotekijä Z), on olennaisen tärkeää tietoon perustuvassa maailmassamme.

Selvitetään kaikki, mitä sinun on tiedettävä sisäisestä pätevyydestä. Tutustumme siihen, mitä se on, miksi sillä on merkitystä ja miten voit vahvistaa sitä omassa tutkimuksessasi.

Mikä parasta, käännämme monimutkaiset käsitteet käytännön esimerkkeihin, jotka ovat järkeviä.

Mitä on sisäinen validiteetti?

Sisäinen validiteetti on se, missä määrin voit luottaa siihen, että tutkimustulokset heijastavat tarkasti syy-seuraussuhteita.

Yksinkertaisemmin sanottuna se vastaa tähän kysymykseen: "Voinko olla varma, että riippumaton muuttujani todella aiheutti riippuvassa muuttujassani havaitsemani muutokset?"

Sisäinen validiteetti on ikään kuin "totuudenilmaisin" tutkimuspäätelmillesi.

Korkea sisäinen validiteetti tarkoittaa, että olet onnistunut sulkemaan pois vaihtoehtoiset selitykset tuloksillesi.

Olet luonut tutkimusympäristön, jossa muut muuttujat eivät pääse hiipimään sisään ja sekoittamaan havaintojasi.

Ota klassinen esimerkki: Tutkija haluaa selvittää, parantaako uusi opetusmenetelmä koetuloksia.

Uutta menetelmää käyttävät opiskelijat saavat paremmat pisteet loppukokeissa. 

Mutta aiheuttiko opetusmenetelmä tämän parannuksen? Vai johtuiko se siitä, että opettaja kiinnitti alitajuisesti enemmän huomiota koeryhmään? Ehkä uutta menetelmää saaneet oppilaat olivat jo valmiiksi akateemisesti vahvempia? 

Nämä kysymykset kohdistuvat tutkimuksen sisäiseen validiteettiin.

Sisäinen validiteetti ei tapahdu vahingossa. Se edellyttää huolellista suunnittelua, huolellista toteutusta ja mahdollisten puutteiden rehellistä analysointia.

Tavoitteena ei ole täydellisyys, sillä mikään tutkimus ei ole immuuni kaikille uhkille, vaan pikemminkin luottamuksen maksimointi johtopäätöksiin. tiukka tutkimussuunnitelma jossa asetetaan etusijalle sekoittavien muuttujien hallinta.

Miksi sisäisellä validiteetilla on merkitystä

Miksi sisäisestä validiteetista pitäisi välittää?

Ilman sitä tutkimustuloksesi ovat pohjimmiltaan merkityksettömiä.

Vahva sisäinen validiteetti erottaa aidot oivallukset harhaanjohtavista korrelaatioista.

Esimerkiksi lääkeyritykset käyttää miljardeja uusien lääkkeiden testaamiseen. Ilman sisäistä pätevyyttä ne saattavat hyväksyä lääkkeitä, jotka eivät todellisuudessa toimi tai joilla ei ole vaarallisia sivuvaikutuksia.

Poliittiset päättäjät tukeutuvat tutkimukseen tehdä päätöksiä, jotka vaikuttavat miljoonien ihmisten elämään. Koulutusuudistukset, kansanterveysaloitteet ja talouspolitiikka ovat kaikki riippuvaisia pätevistä tutkimustuloksista.

Jopa liiketoimintaympäristöissä sisäisellä pätevyydellä on merkitystä. Yritys saattaa katsoa myynnin kasvun johtuvan uudesta markkinointikampanjasta, vaikka todellinen syy on kausiluonteinen ostotottumus.

Jos sisäiseen validiteettiin ei kiinnitetä huomiota, yritykset tekevät kalliita virheitä, jotka perustuvat vääriin oletuksiin.

Jopa laatimalla voittava tutkimusehdotusiin liittyy vastuu osoittaa, miten muuttujia kontrolloidaan ja vaihtoehtoisia selityksiä suljetaan pois, sillä vahvat ideat eivät merkitse mitään, jos suunnittelu ei tue niitä.

Korkean sisäisen validiteetin keskeiset piirteet

Miltä näyttää tutkimus, jolla on vahva sisäinen validiteetti?

Tässä ovat tunnusmerkit:

• Selkeä ajallinen järjestys: Syyn on edeltävä vaikutusta. Tämä vaikuttaa itsestään selvältä, mutta se voi olla hankalaa havainnointitutkimuksissa, joissa ei aina ole selvää, mitä tapahtui ensin.
• Johdonmukainen, vahva suhde: Mitä vahvempi ja johdonmukaisempi muuttujien välinen suhde on, sitä varmemmin voimme luottaa kausaalisuuteen.
• Asianmukainen kontrolliryhmä: Hyvin sovitettu kontrolliryhmä, joka eroaa toisistaan vain riippumattomalle muuttujalle altistumisen osalta, vahvistaa sisäistä validiteettia.
• Satunnaistaminen: Kun osallistujat jaetaan satunnaisesti koeolosuhteisiin, jo olemassa olevat erot jakautuvat tasaisesti eri ryhmiin.
• Kokeellinen valvonta: Tutkija pitää tutkimusympäristön tiukasti hallinnassaan ja minimoi ulkopuoliset vaikutukset.
• Sekoittavien muuttujien huomioon ottaminen: Hyvässä tutkimuksessa tunnistetaan ja otetaan huomioon muuttujat, jotka saattavat sekoittaa syyn ja seurauksen välisen suhteen.
• Tilastollisten päätelmien pätevyys: Asianmukaiset tilastolliset testit ja riittävä otoskoko varmistavat, että havaitut vaikutukset ovat todellisia eivätkä johdu sattumasta.

Korkea sisäinen validiteetti ei tapahdu sattumalta.

Se edellyttää harkittua tutkimussuunnittelua alusta alkaen, ei vahinkojen hallintaa tiedonkeruun jälkeen.

Sisäiseen pätevyyteen kohdistuvat uhat

Jopa kaikkein huolellisimmin suunniteltuihin tutkimuksiin liittyy sisäiseen validiteettiin liittyviä uhkia. Näiden uhkien tunnistaminen on jo puolet taistelusta.

Tässä ovat suurimmat syylliset:

1. Historia: Tutkimusjakson aikana tapahtuneet ulkoiset tapahtumat voivat vaikuttaa tuloksiin. Jos tutkit uuden opetusmenetelmän tehokkuutta pandemian aikana, joka häiritsee normaalia oppimista, ulkoiset tekijät voivat vaikuttaa tuloksiin.
2. Kypsyminen: Osallistujien luonnollisia muutoksia ajan myötä voidaan erehtyä pitämään hoidon vaikutuksina. Lapset kehittävät luonnollisesti kielitaitoaan ikääntyessään, joten kielen omaksumista koskevassa tutkimuksessa on otettava huomioon tämä normaali kehitys.
3. Testausvaikutukset: Ennakkotestin suorittaminen voi vaikuttaa suoritukseen jälkitesteissä riippumatta interventiosta. Osallistujat saattavat suoriutua paremmin yksinkertaisesti siksi, että he ovat nähneet samanlaisia kysymyksiä aiemmin.
4. Instrumentointi: Muutokset mittausvälineissä tai tarkkailijoissa voivat aiheuttaa keinotekoisia eroja tuloksiin. Jos siirrytään standardoidusta testistä toiseen kesken tutkimuksen, piste-erot voivat heijastaa pikemminkin mittauksen muutoksia kuin todellisia vaikutuksia.
5. Tilastollinen regressio: Kun osallistujat valitaan äärimmäisten tulosten perusteella, heillä on luonnollisesti taipumus saada myöhemmissä testeissä pisteitä lähempänä keskiarvoa. Tämä "taantuminen keskiarvoon" voidaan tulkita väärin käsittelyvaikutuksiksi.
6. Valintavirhe: Kun koe- ja kontrolliryhmät eroavat systemaattisesti toisistaan ennen interventiota, nämä jo olemassa olevat erot (ei riippumaton muuttujasi) voivat selittää tulosten erot.
7. Kuolleisuus kokeessa (poistuma): Osallistujien keskeyttäminen voi vääristää tuloksia, varsinkin jos keskeyttämisasteet vaihtelevat koe- ja kontrolliryhmien välillä. Jos vaikeimmin sairaat potilaat jäävät pois lääketutkimuksesta, lääke voi vaikuttaa tehokkaammalta kuin se todellisuudessa on.
8. Hoitojen leviäminen tai jäljittely: Joissakin tutkimuksissa kontrolliryhmän osallistujat voivat altistua kokeellisen hoidon osille, mikä laimentaa ryhmäeroja.

Tietoisuus näistä uhkista ei automaattisesti poista niitä.

Sen avulla tutkijat voivat kuitenkin suunnitella tutkimuksia, jotka minimoivat niiden vaikutuksen tai ottavat ne huomioon analyysin aikana.

Sisäisen validiteetin parantaminen

Sisäisen validiteetin vahvistamisessa ei ole kyse vain uhkien välttämisestä, vaan sellaisten tekniikoiden aktiivisesta soveltamisesta, jotka parantavat kausaalista päättelyä.

Näin voit lisätä tutkimuksesi sisäistä validiteettia:

• Satunnaistaminen: Määritä osallistujat satunnaisesti koe- ja kontrolliryhmiin. Näin mahdolliset sekoittavat muuttujat jakautuvat tasaisesti eri ryhmiin. Esimerkiksi kliinisessä tutkimuksessa satunnaisjako auttaa varmistamaan, että tekijät, kuten ikä, aiemmat terveydentilat ja elintavat, ovat tasapainossa hoitoryhmien välillä.
• Kontrolliryhmät: Sisällytä asianmukaiset kontrolli- tai vertailuryhmät, jotka eivät saa interventiota tai jotka saavat lumelääkettä. Näin voit eristää riippumattoman muuttujan vaikutukset. Lääketieteellisen tutkimuksen kultainen standardi - satunnaistettu kontrolloitu tutkimus - saa suuren osan vahvuudestaan hyvin suunnitelluista kontrolliryhmistä.
• Sokaiseva: Pidä osallistujat, tutkijat tai molemmat (kaksoissokkoutus) tietämättöminä siitä, kuka sai mitäkin hoitoa. Näin estetään odotusvaikutusten vaikutus tuloksiin. Lääketutkimuksissa sekä potilaat että lääkärit ovat usein tietämättömiä siitä, kuka saa aktiivista lääkettä ja kuka lumelääkettä.
• Standardoidut menettelyt: Luo yksityiskohtaiset protokollat tutkimuksen jokaista osa-aluetta varten ja kouluta kaikki tutkijat noudattamaan niitä tarkasti. Tämä vähentää epäjohdonmukaisten menetelmien aiheuttamaa vaihtelua.
• Useita toimenpiteitä: Käytä useita eri menetelmiä riippuvaisen muuttujan mittaamiseen. Jos kaikki mittaukset antavat samankaltaisia tuloksia, voit olla varmempi tuloksistasi.
• Tilastollinen valvonta: Käytä tilastollisia menetelmiä mahdollisten sekoittavien muuttujien huomioon ottamiseksi. Menetelmät kuten ANCOVA, propensity score matching tai regressioanalyysi voivat auttaa eristämään riippumattoman muuttujan vaikutukset.
• Toimenpiteet ennen/jälkeen: Kerää lähtötilanteen tiedot ennen interventiota, jotta voit ottaa huomioon ryhmien väliset alustavat erot. Näin voit mitata muutosta eikä vain lopputilannetta.
• Pilottitestaus: Testaa menettelyjäsi pienimuotoisesti ennen päätutkimusta mahdollisten ongelmien tunnistamiseksi ja korjaamiseksi. Näin säästät aikaa ja resursseja ja vahvistat samalla suunnittelua.
• Manipulaatiotarkistukset: Varmista, että riippumattoman muuttujan manipulointi todella toimi tarkoitetulla tavalla. Jos esimerkiksi tutkit stressin aiheuttamaa vaikutusta, varmista, että stressitilanteeseen osallistujat todella tunsivat olonsa stressaantuneemmaksi.

Muista, että sisäisen validiteetin parantaminen edellyttää usein kompromisseja muiden tutkimustavoitteiden kanssa.

Esimerkiksi tiukasti kontrolloiduilla laboratoriotutkimuksilla voi olla vahva sisäinen validiteetti mutta heikompi ulkoinen validiteetti (yleistettävyys reaalimaailmaan).

Sisäinen vs. ulkoinen validiteetti

Sisäinen ja ulkoinen validiteetti ovat tutkimuksen laadun kolikon kaksi puolta. Vaikka niistä keskustellaan usein yhdessä, ne koskevat pohjimmiltaan erilaisia kysymyksiä:

Sisäinen validiteetti kysyy: "Voinko luottaa siihen, että riippumaton muuttujani aiheutti havaitut muutokset riippuvassa muuttujassani?"

Ulkoinen validiteetti kysyy: "Voinko yleistää nämä havainnot tämän tutkimuksen ulkopuolelle muihin ihmisiin, ympäristöihin ja tilanteisiin?"

Nämä kaksi pätevyyden muotoa ovat usein ristiriidassa keskenään. Hyvin kontrolloiduissa laboratorioympäristöissä tehdyillä tutkimuksilla saattaa olla erinomainen sisäinen validiteetti, jolloin kausaalisuudesta voidaan olla varmoja. Keinotekoinen ympäristö rajoittaa kuitenkin sitä, miten hyvin tulokset voidaan siirtää reaalimaailmaan, mikä vähentää ulkoista validiteettia.

Sen sijaan luonnollisissa ympäristöissä tehdyillä kenttätutkimuksilla voi olla vahva ulkoinen validiteetti. Tulokset soveltuvat todennäköisemmin todellisiin tilanteisiin.

Ulkoisten muuttujien hallinnan puute heikentää kuitenkin sisäistä validiteettia, erityisesti silloin, kun tukeudutaan pitkälti havainnointitietoihin tai tutkimusmenetelmiin. yksi ensisijainen lähde ilman replikaatiota.

Mieti näitä eroja:

Sisäinen validiteetti	Ulkoinen pätevyys
Keskittyy syy-seuraussuhteisiin	Keskittyy yleistettävyyteen
Kontrolloidut ympäristöt parantavat	Realistiset asetukset parantavat
Vahvistettu satunnaistamisella	Vahvistettu edustavalla otannalla
Sekoittavat muuttujat uhkaavat	Keinotekoisten olosuhteiden uhkaama
Kysyy: "Aiheuttiko X Y:n?"	Kysyy: "Aiheuttaisiko X Y:n muualla?"

Ihanteellisessa tutkimusohjelmassa molemmat validiteettityypit ovat tasapainossa. Voit aloittaa tiukasti kontrolloiduilla laboratoriokokeilla kausaalisuuden selvittämiseksi (sisäinen validiteetti).

Sen jälkeen testataan tuloksia asteittain luonnollisemmissa ympäristöissä yleistettävyyden (ulkoisen validiteetin) varmistamiseksi.

Kumpikaan validiteettityyppi ei ole luonnostaan toista tärkeämpi. Niiden suhteellinen merkitys riippuu tutkimustavoitteistasi.

Jos kehität perustavanlaatuisia teorioita ihmisen käyttäytymisestä, sisäinen validiteetti saattaa olla etusijalla.

Jos testaat interventiota, joka on tarkoitettu laajamittaiseen käyttöön, ulkoinen validiteetti on erityisen tärkeää.

Todellisia esimerkkejä sisäisestä validiteetista

Abstraktit keskustelut validiteetista voivat tuntua kaukaisilta jokapäiväisistä tutkimushaasteista.

Tutkitaan reaalimaailman esimerkkejä, jotka havainnollistavat sisäisen validiteetin käsitteitä:

Esimerkki 1: Stanfordin vankilakoe

Philip Zimbardon surullisenkuuluisa tutkimus vuodelta 1971 - kärsi useista sisäisistä validiteettiongelmista. Tutkijalla oli kaksoisrooli vankilan ylijohtajana ja päätutkijana, mikä aiheutti koehenkilön puolueellisuutta.

Vertailuryhmää ei ollut. Osallistujat olivat tietoisia tutkimuksen tavoitteista, mikä loi kysyntätekijöitä.

Näiden seikkojen vuoksi on vaikea päätellä, että vankilaolosuhteet yksinään olisivat aiheuttaneet havaitut käyttäytymismuutokset.

Esimerkki 2: Rokotteen tehokkuustutkimukset

COVID-19-rokotetutkimukset osoitti vahvan sisäisen validiteetin useiden suunnittelutekijöiden avulla:

• Suuret otoskoot (kymmeniä tuhansia osallistujia).
• Satunnaistaminen rokote- tai lumelääkeryhmiin.
• Kaksoissokkoutus (osallistujat tai tutkijat eivät tienneet, kuka sai varsinaisen rokotteen).
• Selkeät, objektiiviset tulosmittarit (laboratoriossa vahvistetut COVID-19-tapaukset).
• Esirekisteröidyt analyysisuunnitelmat

Näiden ominaisuuksien ansiosta tutkijat saattoivat varmuudella katsoa, että erot tartuntamäärissä johtuivat rokotteista itsestään eivätkä muista tekijöistä.

Miten tekoälytyökalut voivat auttaa tutkimuksen suunnittelussa

Undetectable AI:n kaltaiset tekoälytyökalut ovat yhä arvokkaampia vahvistamaan tutkimuksen validiteettia seuraavissa asioissa tutkimuspaperin kirjoittaminen.

Nämä välineet auttavat tutkijoita tunnistamaan mahdolliset validiteettia uhkaavat tekijät ja suunnittelemaan vankempia tutkimuksia.

Havaitsemattoman tekoälyn tekoäly-chat tarjoaa tutkimussuunnitelmaehdotuksia, jotka vähentävät harhaa. Tämä työkalu voi:

• Analysoi ehdotetut menetelmät mahdollisten sekoittavien muuttujien varalta.
• Tasapainoisten koejärjestelyjen luominen asianmukaisilla kontrolleilla
• Ehdota satunnaistamisstrategioita, jotka on räätälöity erityisiin tutkimuskysymyksiin.
• Mahdollisten mittausvirhelähteiden tunnistaminen
• Suositellaan tilastollisia lähestymistapoja vieraiden muuttujien hallitsemiseksi.

Esimerkiksi tutkija, joka suunnittelee tutkimusta työpaikan tuottavuudesta, voi pyytää AI Chatia arvioimaan suunnittelua.

Työkalu voi tuoda esiin mahdollisia historiallisia uhkia (kuten liiketoiminnan kausivaihteluita), joita tutkija ei ollut ottanut huomioon.

Tällöin voitaisiin ehdottaa tasapainotettua koeasetelmaa, jossa nämä aikaan liittyvät tekijät otetaan huomioon.

Vaikka nämä työkalut eivät voi korvata tutkijan asiantuntemusta, ne ovat arvokkaita ajattelukumppaneita.

Ne auttavat havaitsemaan suunnitteluvirheet ennen tiedonkeruun aloittamista, jolloin korjaukset ovat vielä mahdollisia.

Oletko utelias AI Detectorista ja Humanizerista? Kokeile niitä alla olevassa widgetissä!

Ei pätevyyttä, ei tuomiota

Sisäinen validiteetti on avainasemassa uskottavan tutkimuksen kannalta. Ilman sitä emme voi luotettavasti yhdistää syytä ja seurausta.

Vaikka virheetön suunnittelu on harvinaista, huolellinen suunnittelu voi vähentää harhaa ja vahvistaa johtopäätöksiäsi.

Tärkeimmät muistutukset:

• Sisäinen validiteetti määrittää, kuinka paljon voimme luottaa kausaaliväitteisiin.
• Valintavirheiden, kypsymisen ja testausvaikutusten kaltaiset uhat voivat vääristää tuloksia.
• Satunnaistamisen, kontrolliryhmien ja sokeuttamisen kaltaiset välineet auttavat suojautumaan näiltä uhkilta.
• Sisäisen ja ulkoisen validiteetin tasapainottaminen on usein kompromissi.
• Todellisen maailman tutkimukset osoittavat, kuinka tärkeää sisäinen validiteetti on, olipa kyse sitten laboratorioista tai kansanterveyspolitiikasta.

Kun suunnittelet tai tarkistat tutkimuksia, aseta sisäinen validiteetti etusijalle, sillä se erottaa todelliset oivallukset harhaanjohtavista väitteistä.

Tarvitsetko apua työsi tarkistamisessa? Käytä Havaitsemattoman tekoälyn tekoälytyökalut vahvistaa metodologiaasi, selkeyttää logiikkaasi ja kirjoittaa tarkemmin ja auktoriteetillisemmin.