Intern validitet forklart (med eksempler fra den virkelige verden)

Den store Albert Einstein sa en gang: "Hvis vi visste hva vi holdt på med, ville det vel ikke hete forskning?"

Dette gjelder i de fleste forskningssaker. Når du utformer eksperimenter og stiller de riktige spørsmålene, er du på rett spor.

Men hvis resultatene dine ikke kan bevise at det er en grunn (uten at andre variabler ødelegger festen), har du bare et forvirrende rot, ikke en konklusjon.

Velkommen til en verden av intern validitet.

Det er ditt alter ego, din samvittighet, din egen Jesper Fårekylling. Hvis eksperimentet ditt sier "Dette er en suksess", er det første den interne validiteten spør om: Men gjorde det det? Det er forskjellen mellom "Jeg tror det fungerte" og "Jeg vet at det fungerte, og her er grunnen til det".

Men intern validitet er ikke bare for akademikere og forskere. Markedsføringseksperter som tester kampanjeeffektivitet, produktutviklere som kjører A/B-tester, og til og med vanlige folk som evaluerer helsepåstander, trenger alle denne ferdigheten.

I vår datadrevne verden er det avgjørende å kunne fastslå om X virkelig forårsaket Y (og ikke en skjult faktor Z).

La oss gå gjennom alt du trenger å vite om intern validitet. Vi skal se nærmere på hva det er, hvorfor det er viktig, og hvordan du kan styrke det i din egen forskning.

Og det beste av alt er at vi oversetter komplekse konsepter til eksempler fra den virkelige verden som gir mening.

Hva er intern validitet?

Intern validitet er i hvilken grad du kan stole på at studiens funn gjenspeiler årsakssammenhenger på en nøyaktig måte.

Litt forenklet kan man si at den besvarer dette spørsmålet: "Kan jeg være sikker på at den uavhengige variabelen min faktisk forårsaket de endringene jeg observerte i den avhengige variabelen?"

Intern validitet er som en "sannhetsdetektor" for forskningskonklusjonene dine.

Høy intern validitet betyr at du har klart å utelukke alternative forklaringer på resultatene dine.

Du har skapt et forskningsmiljø der andre variabler ikke kan snike seg inn og forvirre funnene dine.

Ta et klassisk eksempel: En forsker ønsker å finne ut om en ny undervisningsmetode forbedrer testresultatene.

Studenter som får den nye metoden, får bedre resultater på eksamen. 

Men var det undervisningsmetoden som forårsaket denne forbedringen? Eller var det fordi læreren ubevisst ga mer oppmerksomhet til forsøksgruppen? Kanskje var elevene som fikk den nye metoden, allerede sterkere faglig? 

Disse spørsmålene er rettet mot studiens interne validitet.

Intern validitet oppstår ikke ved et uhell. Det krever nøye planlegging, omhyggelig gjennomføring og ærlig analyse av potensielle feil.

Målet er ikke perfeksjon, ettersom ingen studier er immune mot alle trusler, men heller å maksimere tilliten til konklusjonene dine gjennom rigorøst forskningsdesign som prioriterer kontroll over konfunderende variabler.

Hvorfor intern validitet er viktig

Hvorfor bør du bry deg om intern validitet?

For uten den er forskningskonklusjonene dine i bunn og grunn meningsløse.

Sterk intern validitet skiller ekte innsikt fra villedende korrelasjoner.

For eksempel kan legemiddelselskaper bruker milliarder på å teste nye medisiner. Uten intern validitet kan de godkjenne legemidler som faktisk ikke virker, eller overse farlige bivirkninger.

Politiske beslutningstakere er avhengige av forskning til å ta beslutninger som påvirker millioner av menneskers liv. Utdanningsreformer, folkehelseinitiativer og økonomisk politikk er alle avhengige av valide forskningskonklusjoner.

Selv i næringslivet er intern validitet viktig. Et selskap kan tilskrive økt salg til en ny markedsføringskampanje når den egentlige årsaken er sesongbetingede kjøpsmønstre.

Hvis man ikke tar hensyn til intern validitet, begår selskaper kostbare feil basert på feilaktige antakelser.

Selv utarbeidelsen av en vinnende forskningsforslagJeg har ansvaret for å vise hvordan du kontrollerer for variabler og utelukker alternative forklaringer, for sterke ideer betyr ingenting hvis designet ikke kan underbygge dem.

Viktige kjennetegn ved høy intern validitet

Hvordan ser forskning med sterk intern validitet ut?

Her er kjennetegnene:

• Tydelig tidsrekkefølge: Årsaken må komme før effekten. Dette virker opplagt, men det kan være vanskelig i observasjonsstudier, der det ikke alltid er klart hva som skjedde først.
• Konsekvent, sterkt forhold: Jo sterkere og mer konsistent forholdet mellom variablene er, desto større tillit kan vi ha til årsakssammenhengen.
• Passende kontrollgruppe: En godt matchet kontrollgruppe som kun skiller seg fra den uavhengige variabelen ved at den er eksponert for denne, styrker den interne validiteten.
• Tilfeldig tildeling: Når deltakerne fordeles tilfeldig til eksperimentelle betingelser, fordeles eksisterende forskjeller likt på tvers av gruppene.
• Eksperimentell kontroll: Forskeren opprettholder streng kontroll over studiemiljøet og minimerer påvirkninger utenfra.
• Hensyn til konfunderende variabler: God forskning identifiserer og tar høyde for variabler som kan forstyrre forholdet mellom årsak og virkning.
• Statistisk konklusjonsvaliditet: Egnede statistiske tester og tilstrekkelige utvalgsstørrelser sikrer at de påviste effektene er reelle og ikke skyldes tilfeldigheter.

Høy intern validitet er ikke tilfeldig.

Det krever gjennomtenkt forskningsdesign fra starten av, ikke skadebegrensning etter datainnsamlingen.

Trusler mot intern validitet

Selv de mest omhyggelig utformede studiene står overfor trusler mot den interne validiteten. Å gjenkjenne disse truslene er halve jobben.

Her er de største synderne:

1. Historie: Eksterne hendelser som inntreffer i løpet av studieperioden, kan påvirke resultatene. Hvis du studerer en ny undervisningsmetodens effektivitet under en pandemi som forstyrrer normal læring, kan eksterne faktorer forurense resultatene dine.
2. Modning: Naturlige endringer hos deltakerne over tid kan forveksles med behandlingseffekter. Barn utvikler naturlig språkferdigheter etter hvert som de blir eldre, og en studie av språktilegnelse må derfor ta hensyn til denne normale utviklingen.
3. Testing av effekter: Det å ta en pre-test kan påvirke prestasjonene på post-tester, uavhengig av intervensjon. Deltakerne kan prestere bedre rett og slett fordi de har sett lignende spørsmål før.
4. Instrumentering: Endringer i måleverktøy eller observatører kan skape kunstige forskjeller i resultatene. Hvis du bytter fra én standardisert test til en annen midtveis i en studie, kan skårforskjellene gjenspeile endringer i måleinstrumentene snarere enn reelle effekter.
5. Statistisk regresjon: Når deltakere velges ut på grunnlag av ekstreme skårer, har de en naturlig tendens til å skåre nærmere gjennomsnittet på påfølgende tester. Denne "regresjonen mot gjennomsnittet" kan feiltolkes som behandlingseffekter.
6. Seleksjonsskjevhet: Når eksperiment- og kontrollgruppene er systematisk forskjellige før intervensjonen, kan disse eksisterende forskjellene (ikke den uavhengige variabelen) forklare forskjellene i utfallet.
7. Dødelighet i forsøket (frafall): Frafall av deltakere i en studie kan gi skjeve resultater, særlig hvis frafallsraten er forskjellig mellom forsøks- og kontrollgruppen. Hvis de mest alvorlig syke pasientene faller fra en legemiddelstudie, kan det se ut som om legemiddelet er mer effektivt enn det faktisk er.
8. Spredning eller imitasjon av behandlinger: I noen studier kan kontrollgruppedeltakere bli eksponert for aspekter av den eksperimentelle behandlingen, noe som utvanner gruppeforskjellene.

Bevissthet om disse truslene eliminerer dem ikke automatisk.

Men det gjør det mulig for forskere å utforme studier som minimerer effekten av dem, eller ta hensyn til dem under analysen.

Hvordan forbedre den interne validiteten

Å styrke den interne validiteten handler ikke bare om å unngå trusler, men om aktivt å implementere teknikker som forbedrer kausal inferens.

Slik kan du øke den interne validiteten i forskningen din:

• Randomisering: Fordel deltakerne tilfeldig til eksperiment- og kontrollgruppene. Dette fordeler potensielle konfunderende variabler likt mellom gruppene. I en klinisk studie bidrar for eksempel tilfeldig tildeling til å sikre at faktorer som alder, tidligere helsetilstander og livsstilsvaner er balansert mellom behandlingsgruppene.
• Kontrollgrupper: Inkluder passende kontroll- eller sammenligningsgrupper som enten ikke får noen intervensjon eller placebo. På denne måten kan du isolere effekten av den uavhengige variabelen. Gullstandarden innen medisinsk forskning - den randomiserte kontrollerte studien - får mye av sin styrke fra godt utformede kontrollgrupper.
• Blinding: Hold deltakerne, forskerne eller begge (dobbeltblinding) uvitende om hvem som fikk hvilken behandling. Dette forhindrer at forventningseffekter påvirker resultatene. I legemiddelstudier holdes ofte både pasienter og leger uvitende om hvem som får aktiv medisin og hvem som får placebo.
• Standardiserte prosedyrer: Lag detaljerte protokoller for alle aspekter av studien, og lær opp alle forskerne til å følge dem til punkt og prikke. Dette reduserer variabiliteten som følge av inkonsekvente metoder.
• Flere tiltak: Bruk flere ulike metoder for å måle den avhengige variabelen. Hvis alle målingene viser lignende resultater, kan du være tryggere på funnene dine.
• Statistiske kontroller: Bruk statistiske teknikker for å ta hensyn til potensielle konfunderende variabler. Metoder som ANCOVA, propensity score matching eller regresjonsanalyse kan bidra til å isolere effekten av den uavhengige variabelen.
• Tiltak før og etter: Samle inn baselinedata før intervensjonen for å ta høyde for innledende forskjeller mellom gruppene. På denne måten kan du måle endring i stedet for bare sluttilstander.
• Pilottesting: Kjør småskala tester av prosedyrene dine før hovedstudien for å identifisere og korrigere potensielle problemer. På den måten sparer du tid og ressurser, samtidig som du styrker designet.
• Manipulasjonssjekker: Bekreft at manipulasjonen av den uavhengige variabelen faktisk fungerte etter hensikten. Hvis du for eksempel studerer effekten av indusert stress, må du bekrefte at deltakerne i stressbetingelsen faktisk følte seg mer stresset.

Husk at en forbedring av den interne validiteten ofte krever avveininger i forhold til andre forskningsmål.

For eksempel kan strengt kontrollerte laboratoriestudier ha sterk intern validitet, men svakere ekstern validitet (generaliserbarhet til den virkelige verden).

Intern vs. ekstern validitet

Intern og ekstern validitet representerer to sider av medaljen forskningskvalitet. Selv om de ofte diskuteres sammen, tar de for seg fundamentalt forskjellige spørsmål:

Intern validitet stiller spørsmålet: "Kan jeg stole på at den uavhengige variabelen min forårsaket de observerte endringene i den avhengige variabelen?"

Ekstern validitet stiller spørsmålet: "Kan jeg generalisere disse funnene utover denne spesifikke studien til andre mennesker, miljøer og situasjoner?"

Disse to formene for validitet er ofte i konflikt med hverandre. Studier utført i svært kontrollerte laboratoriemiljøer kan ha utmerket intern validitet, der du kan være sikker på årsakssammenhengen. Men de kunstige omgivelsene begrenser hvor godt funnene kan overføres til den virkelige verden, noe som reduserer den eksterne validiteten.

Feltstudier utført i naturlige omgivelser kan derimot ha sterk ekstern validitet. Det er mer sannsynlig at funnene kan overføres til virkelige situasjoner.

Mangelen på kontroll over eksterne variabler svekker imidlertid den interne validiteten, særlig når man i stor grad baserer seg på observasjonsdata eller en én primærkilde uten replikasjon.

Tenk på disse forskjellene:

Intern validitet	Ekstern validitet
Fokuserer på årsakssammenhenger	Fokuserer på generaliserbarhet
Forbedret av kontrollerte omgivelser	Forbedret av realistiske omgivelser
Styrket av tilfeldig tildeling	Styrket av representativt utvalg
Truet av konfunderende variabler	Truet av kunstige forhold
Spør: "Forårsaket X Y?"	Spør: "Ville X forårsake Y et annet sted?"

Det ideelle forskningsprogrammet balanserer begge typer validitet. Du kan begynne med strengt kontrollerte laboratorieeksperimenter for å fastslå årsakssammenhenger (intern validitet).

Deretter tester du gradvis funnene dine i mer naturlige omgivelser for å fastslå generaliserbarheten (ekstern validitet).

Ingen av validitetstypene er i seg selv viktigere enn den andre. Deres relative betydning avhenger av forskningsmålene dine.

Hvis du utvikler grunnleggende teorier om menneskelig atferd, kan intern validitet bli prioritert.

Hvis du tester et tiltak som skal implementeres i stor skala, blir ekstern validitet ekstra viktig.

Eksempler på intern validitet fra virkeligheten

Abstrakte diskusjoner om validitet kan føles fjernt fra hverdagens forskningsutfordringer.

La oss se nærmere på eksempler fra den virkelige verden som illustrerer begreper knyttet til intern validitet:

Eksempel 1: Stanford-eksperimentet i fengsel

Philip Zimbardos beryktede studie fra 1971 led av flere interne validitetsproblemer. Forskeren hadde en dobbeltrolle som fengselsinspektør og primærforsker, noe som introduserte eksperimentatorskjevhet.

Det fantes ingen kontrollgruppe for sammenligning. Deltakerne var klar over studiens mål, noe som skapte etterspørselskarakteristikker.

Disse problemene gjør det vanskelig å konkludere med at fengselsmiljøet alene forårsaket de observerte atferdsendringene.

Eksempel 2: Vaksineeffektstudier

Forsøk med covid-19-vaksine viste sterk intern validitet gjennom flere designelementer:

• Store utvalg (titusenvis av deltakere)
• Tilfeldig fordeling til vaksine- eller placebogrupper
• Dobbeltblinding (verken deltakerne eller forskerne visste hvem som faktisk fikk vaksinen)
• Klare, objektive utfallsmål (laboratoriebekreftede covid-19-tilfeller)
• Forhåndsregistrerte analyseplaner

Disse egenskapene gjorde det mulig for forskerne å tilskrive forskjellene i infeksjonsraten til vaksinene i seg selv snarere enn til andre faktorer.

Hvordan AI-verktøy kan bidra til forskningsdesign

AI-verktøy som de fra Undetectable AI blir stadig mer verdifulle for å styrke forskningsvaliditeten i skriving av forskningsartikler.

Disse verktøyene hjelper forskere med å identifisere potensielle trusler mot validiteten og utforme mer robuste studier.

Uoppdagelig AIs AI-chat gir forslag til studiedesign som reduserer skjevheter. Dette verktøyet kan:

• Analyser foreslåtte metoder for potensielle konfunderende variabler
• Utarbeide balanserte forsøksoppsett med egnede kontroller
• Foreslå randomiseringsstrategier som er skreddersydd for spesifikke forskningsspørsmål
• Identifisere mulige kilder til målefeil
• Anbefaler statistiske metoder for å kontrollere uvedkommende variabler

En forsker som planlegger en studie om produktivitet på arbeidsplassen, kan for eksempel be AI Chat om å evaluere designet sitt.

Verktøyet kan varsle om potensielle historiske trusler (som sesongmessige svingninger i virksomheten) som forskeren ikke hadde tenkt på.

Det kan i så fall være en god idé å bruke et balansert design som kontrollerer for disse tidsrelaterte faktorene.

Selv om disse verktøyene ikke kan erstatte forskernes ekspertise, er de verdifulle samarbeidspartnere.

De bidrar til å fange opp designfeil før datainnsamlingen begynner, når det fortsatt er mulig å rette opp feilene.

Er du nysgjerrig på AI Detector og Humanizer? Prøv dem i widgeten nedenfor!

Ingen gyldighet, ingen dom

Intern validitet er nøkkelen til troverdig forskning. Uten den kan vi ikke med sikkerhet koble årsak og virkning.

Selv om feilfri design er sjelden, kan nøye planlegging redusere skjevheter og styrke konklusjonene dine.

Viktige påminnelser:

• Intern validitet avgjør hvor mye vi kan stole på kausale påstander.
• Trusler som seleksjonsskjevhet, modning og testeffekter kan forvrenge resultatene.
• Verktøy som randomisering, kontrollgrupper og blinding bidrar til å beskytte mot disse truslene.
• Å balansere intern og ekstern validitet er ofte en avveining.
• Studier fra den virkelige verden viser hvor viktig intern validitet er, enten det gjelder laboratorier eller folkehelsepolitikk.

Når du utformer eller gjennomgår studier, bør du prioritere intern validitet, ettersom det er det som skiller reell innsikt fra villedende påstander.

Trenger du hjelp til å sjekke arbeidet ditt? Bruk Undetectable AIs AI-verktøy for å styrke metodikken din, tydeliggjøre logikken din og skrive med mer presisjon og autoritet.