Wyjaśnienie wewnętrznej poprawności (z przykładami ze świata rzeczywistego)

Wielki Albert Einstein powiedział kiedyś: "Gdybyśmy wiedzieli, co robimy, nie nazywalibyśmy tego badaniami, prawda?".

Dotyczy to większości badań. Kiedy projektujesz eksperymenty i zadajesz właściwe pytania, jesteś na dobrej drodze.

Ale jeśli twoje wyniki nie mogą udowodnić racji (bez innych zmiennych, które zakłócają imprezę), to masz do czynienia z zagmatwanym bałaganem, a nie wnioskiem.

Witamy w świecie wewnętrznej ważności.

To twoje alter ego, twoje sumienie, twój własny Jiminy Cricket. Jeśli twój eksperyment mówi "To jest sukces", pierwszą rzeczą, o którą pyta wewnętrzna ważność, jest: Czy jednak się udało? To różnica między "myślę, że to zadziałało" a "wiem, że to zadziałało i oto dlaczego".

Wewnętrzna poprawność nie jest jednak zarezerwowana wyłącznie dla naukowców i badaczy. Specjaliści od marketingu testujący skuteczność kampanii, twórcy produktów przeprowadzający testy A/B, a nawet zwykli ludzie oceniający oświadczenia zdrowotne - wszyscy potrzebują tej umiejętności.

Zdolność do ustalenia, czy X naprawdę spowodowało Y (a nie jakiś ukryty czynnik Z) jest niezbędna w naszym świecie opartym na danych.

Rozpakujmy wszystko, co musisz wiedzieć o wewnętrznej poprawności. Zbadamy, czym ona jest, dlaczego jest ważna i jak ją wzmocnić we własnych badaniach.

Co najlepsze, przełożymy złożone koncepcje na rzeczywiste przykłady, które mają sens.

Czym jest wewnętrzna poprawność?

Trafność wewnętrzna to stopień, w jakim można ufać, że wyniki badania dokładnie odzwierciedlają związki przyczynowo-skutkowe.

Mówiąc prościej, odpowiada ona na pytanie: "Czy mogę być pewien, że moja zmienna niezależna faktycznie spowodowała zmiany, które zaobserwowałem w mojej zmiennej zależnej?".

Trafność wewnętrzna jest jak "wykrywacz prawdy" dla wniosków z badań.

Wysoka trafność wewnętrzna oznacza, że udało się wykluczyć alternatywne wyjaśnienia wyników.

Stworzyłeś środowisko badawcze, w którym inne zmienne nie mogą wkraść się i zmylić twoich ustaleń.

Weźmy klasyczny przykład: Badacz chce ustalić, czy nowa metoda nauczania poprawia wyniki testów.

Uczniowie, którzy otrzymali nową metodę, uzyskali lepsze wyniki na egzaminach końcowych. 

Ale czy metoda nauczania spowodowała tę poprawę? A może było to spowodowane tym, że nauczyciel nieświadomie poświęcił więcej uwagi grupie eksperymentalnej? Być może uczniowie, którzy otrzymali nową metodę, byli już silniejsi akademicko? 

Pytania te dotyczą wewnętrznej poprawności badania.

Wewnętrzna poprawność nie jest dziełem przypadku. Wymaga starannego planowania, skrupulatnego wykonania i uczciwej analizy potencjalnych błędów.

Celem nie jest doskonałość, ponieważ żadne badanie nie jest odporne na wszystkie zagrożenia, ale raczej maksymalizacja zaufania do wniosków poprzez rygorystyczny projekt badawczy która priorytetowo traktuje kontrolę nad zmiennymi zakłócającymi.

Dlaczego wewnętrzna poprawność ma znaczenie

Dlaczego warto dbać o wewnętrzną poprawność?

Ponieważ bez tego wnioski z badań są zasadniczo bez znaczenia.

Silna trafność wewnętrzna oddziela prawdziwe spostrzeżenia od mylących korelacji.

Na przykład firmy farmaceutyczne wydają miliardy na testowanie nowych leków. Bez wewnętrznego uzasadnienia mogą zatwierdzać leki, które w rzeczywistości nie działają lub nie mają niebezpiecznych skutków ubocznych.

Decydenci polegają na badaniach do podejmowania decyzji wpływających na życie milionów ludzi. Reformy edukacyjne, inicjatywy w zakresie zdrowia publicznego i polityki gospodarczej zależą od ważnych wniosków z badań.

Nawet w środowisku biznesowym wewnętrzna ważność ma znaczenie. Firma może przypisywać zwiększoną sprzedaż nowej kampanii marketingowej, podczas gdy prawdziwą przyczyną były sezonowe wzorce zakupów.

Nie zwracając uwagi na wewnętrzną ważność, firmy popełniają kosztowne błędy oparte na fałszywych założeniach.

Nawet sporządzenie zwycięska propozycja badawczaWiąże się to z odpowiedzialnością za pokazanie, w jaki sposób będziesz kontrolować zmienne i wykluczać alternatywne wyjaśnienia, ponieważ silne pomysły nic nie znaczą, jeśli projekt nie może ich poprzeć.

Kluczowe cechy wysokiej wiarygodności wewnętrznej

Jak wyglądają badania o silnej wiarygodności wewnętrznej?

Oto cechy charakterystyczne:

• Wyraźna sekwencja czasowa: Przyczyna musi poprzedzać skutek. Wydaje się to oczywiste, ale może być trudne w badaniach obserwacyjnych, gdzie nie zawsze jest jasne, co wydarzyło się najpierw.
• Spójna, silna relacja: Im silniejszy i bardziej spójny związek między zmiennymi, tym większa pewność co do przyczynowości.
• Odpowiednia grupa kontrolna: Dobrze dobrana grupa kontrolna, która różni się tylko ekspozycją na zmienną niezależną, wzmacnia trafność wewnętrzną.
• Przydział losowy: Gdy uczestnicy są losowo przydzielani do warunków eksperymentalnych, istniejące wcześniej różnice są równo rozłożone między grupami.
• Kontrola eksperymentalna: Badacz utrzymuje ścisłą kontrolę nad środowiskiem badawczym, minimalizując wpływy zewnętrzne.
• Uwzględnienie zmiennych zakłócających: Dobre badania identyfikują i uwzględniają zmienne, które mogą zakłócać związek między przyczyną a skutkiem.
• Ważność wniosków statystycznych: Odpowiednie testy statystyczne i odpowiednia wielkość próby zapewniają, że wykryte efekty są rzeczywiste, a nie przypadkowe.

Wysoka trafność wewnętrzna nie jest dziełem przypadku.

Wymaga to przemyślanego projektu badań od samego początku, a nie kontroli szkód po zebraniu danych.

Zagrożenia dla wewnętrznej poprawności

Nawet najbardziej starannie zaprojektowane badania napotykają zagrożenia dla wewnętrznej poprawności. Rozpoznanie tych zagrożeń to połowa sukcesu.

Oto główni winowajcy:

1. Historia: Zdarzenia zewnętrzne występujące w okresie badania mogą mieć wpływ na wyniki. Jeśli badasz skuteczność nowej metody nauczania podczas pandemii, która zakłóca normalną naukę, czynniki zewnętrzne mogą zanieczyścić wyniki.
2. Dojrzewanie: Naturalne zmiany zachodzące w uczestnikach na przestrzeni czasu mogą być mylone z efektami leczenia. Dzieci naturalnie rozwijają umiejętności językowe wraz z wiekiem, więc badanie dotyczące nabywania języka musi uwzględniać ten normalny rozwój.
3. Efekty testowania: Udział w teście wstępnym może mieć wpływ na wyniki testów końcowych, niezależnie od interwencji. Uczestnicy mogą osiągać lepsze wyniki tylko dlatego, że widzieli wcześniej podobne pytania.
4. Oprzyrządowanie: Zmiany w narzędziach pomiarowych lub obserwatorach mogą powodować sztuczne różnice w wynikach. Jeśli w połowie badania zmienisz jeden standardowy test na inny, różnice w wynikach mogą odzwierciedlać zmiany w pomiarach, a nie rzeczywiste efekty.
5. Regresja statystyczna: Gdy uczestnicy są wybierani na podstawie skrajnych wyników, mają naturalną tendencję do uzyskiwania wyników bliższych średniej w kolejnych testach. Ta "regresja do średniej" może być błędnie interpretowana jako efekty leczenia.
6. Błąd selekcji: Gdy grupy eksperymentalne i kontrolne różnią się systematycznie przed interwencją, te istniejące wcześniej różnice (nie zmienna niezależna) mogą wyjaśniać różnice w wynikach.
7. Śmiertelność w trakcie eksperymentu (attrition): Odpadnięcie uczestników z badania może zniekształcić wyniki, zwłaszcza jeśli wskaźniki rezygnacji różnią się między grupami eksperymentalnymi i kontrolnymi. Jeśli najciężej chorzy pacjenci zrezygnują z udziału w badaniu, lek może wydawać się bardziej skuteczny niż jest w rzeczywistości.
8. Rozpowszechnianie lub naśladowanie metod leczenia: W niektórych badaniach uczestnicy grupy kontrolnej mogą być narażeni na pewne aspekty leczenia eksperymentalnego, co osłabia różnice między grupami.

Świadomość tych zagrożeń nie eliminuje ich automatycznie.

Umożliwia to jednak badaczom projektowanie badań, które minimalizują ich wpływ lub uwzględniają je podczas analizy.

Jak poprawić wewnętrzną poprawność

Wzmocnienie trafności wewnętrznej nie polega jedynie na unikaniu zagrożeń, ale na aktywnym wdrażaniu technik, które poprawiają wnioskowanie przyczynowe.

Oto jak zwiększyć wewnętrzną trafność badań:

• Randomizacja: Losowe przydzielenie uczestników do grup eksperymentalnych i kontrolnych. Pozwala to na równomierne rozłożenie potencjalnych zmiennych zakłócających pomiędzy grupami. Na przykład w badaniu klinicznym losowe przypisanie pomaga zapewnić, że czynniki takie jak wiek, wcześniejsze warunki zdrowotne i nawyki związane ze stylem życia są zrównoważone między grupami leczenia.
• Grupy kontrolne: Uwzględnienie odpowiednich grup kontrolnych lub porównawczych, które nie otrzymały żadnej interwencji lub otrzymały placebo. Pozwala to na wyizolowanie efektów zmiennej niezależnej. Złoty standard w badaniach medycznych - randomizowane badanie kontrolowane - czerpie wiele korzyści z dobrze zaprojektowanych grup kontrolnych.
• Oślepienie: Utrzymywanie uczestników, badaczy lub obu stron (podwójne zaślepienie) w nieświadomości co do tego, kto otrzymał jakie leczenie. Zapobiega to wpływowi efektów oczekiwań na wyniki. W badaniach nad lekami zarówno pacjenci, jak i lekarze często nie wiedzą, kto otrzymuje aktywny lek, a kto placebo.
• Standardowe procedury: Stwórz szczegółowe protokoły dla każdego aspektu badania i przeszkol wszystkich badaczy, aby dokładnie ich przestrzegali. Zmniejsza to zmienność wprowadzaną przez niespójne metody.
• Wiele środków: Użyj kilku różnych metod pomiaru zmiennej zależnej. Jeśli wszystkie pomiary wykażą podobne wyniki, możesz być bardziej pewny swoich ustaleń.
• Kontrole statystyczne: Wykorzystanie technik statystycznych w celu uwzględnienia potencjalnych zmiennych zakłócających. Metody takie jak ANCOVA, dopasowanie wyniku skłonności lub analiza regresji mogą pomóc w wyizolowaniu efektów zmiennej niezależnej.
• Środki przed/po: Zbierz dane wyjściowe przed interwencją, aby uwzględnić początkowe różnice między grupami. Pozwala to mierzyć zmiany, a nie tylko stany końcowe.
• Testy pilotażowe: Przeprowadzenie testów procedur na małą skalę przed głównym badaniem w celu zidentyfikowania i skorygowania potencjalnych problemów. W ten sposób zaoszczędzisz czas i zasoby, jednocześnie wzmacniając swój projekt.
• Kontrole manipulacji: Zweryfikuj, czy manipulacja zmienną niezależną rzeczywiście zadziałała zgodnie z zamierzeniami. Na przykład, jeśli badasz wpływ wywołanego stresu, potwierdź, że uczestnicy w warunkach stresu rzeczywiście czuli się bardziej zestresowani.

Należy pamiętać, że poprawa trafności wewnętrznej często wymaga kompromisów z innymi celami badawczymi.

Na przykład ściśle kontrolowane badania laboratoryjne mogą mieć silną trafność wewnętrzną, ale słabszą trafność zewnętrzną (możliwość uogólnienia na rzeczywiste warunki).

Ważność wewnętrzna a zewnętrzna

Trafność wewnętrzna i zewnętrzna stanowią dwie strony medalu jakości badań. Choć często są omawiane razem, odnoszą się do zasadniczo różnych kwestii:

Ważność wewnętrzna pyta: "Czy mogę ufać, że moja zmienna niezależna spowodowała zaobserwowane zmiany w mojej zmiennej zależnej?".

Ważność zewnętrzna pyta: "Czy mogę uogólnić te wyniki poza to konkretne badanie na inne osoby, otoczenie i sytuacje?".

Te dwie formy ważności często są ze sobą sprzeczne. Badania prowadzone w wysoce kontrolowanych środowiskach laboratoryjnych mogą mieć doskonałą trafność wewnętrzną, gdzie można mieć pewność co do przyczynowości. Jednak sztuczne otoczenie ogranicza to, jak dobrze wyniki przekładają się na rzeczywiste konteksty, zmniejszając trafność zewnętrzną.

Z kolei badania terenowe prowadzone w naturalnych warunkach mogą mieć silną wiarygodność zewnętrzną. Jest bardziej prawdopodobne, że wyniki będą miały zastosowanie do rzeczywistych sytuacji.

Jednak brak kontroli nad zmiennymi zewnętrznymi osłabia trafność wewnętrzną, zwłaszcza gdy w dużym stopniu opiera się na danych obserwacyjnych lub pojedyncze źródło pierwotne bez replikacji.

Rozważmy te różnice:

Wewnętrzna ważność	Ważność zewnętrzna
Koncentruje się na związkach przyczynowo-skutkowych	Koncentruje się na uogólnianiu
Wzmocnione przez kontrolowane środowisko	Wzbogacony o realistyczne ustawienia
Wzmocnione przez losowe przypisanie	Wzmocnione przez reprezentatywny dobór próby
Zagrożone przez zmienne zakłócające	Zagrożone przez sztuczne warunki
Pyta: "Czy X spowodowało Y?".	Pyta: "Czy X spowoduje Y w innym miejscu?".

Idealny program badawczy równoważy oba rodzaje ważności. Możesz zacząć od ściśle kontrolowanych eksperymentów laboratoryjnych, aby ustalić przyczynowość (ważność wewnętrzna).

Następnie stopniowo testujesz swoje wyniki w bardziej naturalnych warunkach, aby ustalić możliwość ich uogólnienia (trafność zewnętrzna).

Żaden z rodzajów ważności nie jest z natury ważniejszy od drugiego. Ich względne znaczenie zależy od celów badawczych.

Jeśli opracowujesz fundamentalne teorie dotyczące ludzkich zachowań, priorytetem może być wewnętrzna poprawność.

Jeśli testujesz interwencję przeznaczoną do powszechnego wdrożenia, ważność zewnętrzna staje się wyjątkowo ważna.

Rzeczywiste przykłady wewnętrznej poprawności

Abstrakcyjne dyskusje na temat ważności mogą wydawać się oderwane od codziennych wyzwań badawczych.

Przeanalizujmy rzeczywiste przykłady, które ilustrują koncepcje wewnętrznej poprawności:

Przykład 1: Stanfordzki eksperyment więzienny

Niesławne badanie Philipa Zimbardo z 1971 r. miało kilka problemów z wewnętrzną poprawnością. Badacz odgrywał podwójną rolę jako naczelnik więzienia i główny badacz, co wprowadziło stronniczość eksperymentatora.

Nie było grupy kontrolnej do porównania. Uczestnicy byli świadomi celów badania, tworząc charakterystykę popytu.

Kwestie te utrudniają stwierdzenie, że samo otoczenie więzienne spowodowało zaobserwowane zmiany w zachowaniu.

Przykład 2: Badania skuteczności szczepionek

Badania szczepionki przeciwko COVID-19 wykazał silną wewnętrzną trafność dzięki kilku elementom projektu:

• Duże próby (dziesiątki tysięcy uczestników)
• Losowe przypisanie do grup szczepionki lub placebo
• Podwójne zaślepienie (ani uczestnicy, ani badacze nie wiedzieli, kto otrzymał szczepionkę)
• Jasne, obiektywne miary wyników (potwierdzone laboratoryjnie przypadki COVID-19)
• Wstępnie zarejestrowane plany analizy

Cechy te pozwoliły badaczom na przypisanie różnic we wskaźnikach infekcji samym szczepionkom, a nie innym czynnikom.

Jak narzędzia AI mogą pomóc w projektowaniu badań

Narzędzia AI, takie jak te z Undetectable AI, są coraz bardziej cenne dla wzmocnienia wiarygodności badań w pisanie artykułów naukowych.

Narzędzia te pomagają badaczom zidentyfikować potencjalne zagrożenia dla wiarygodności i zaprojektować solidniejsze badania.

Niewykrywalny czat ze sztuczną inteligencją oferuje sugestie dotyczące projektu badania, które zmniejszają stronniczość. Narzędzie to może

• Analiza proponowanych metodologii pod kątem potencjalnych zmiennych zakłócających.
• Generowanie zrównoważonych projektów eksperymentalnych z odpowiednimi kontrolami
• Sugerowanie strategii randomizacji dostosowanych do konkretnych pytań badawczych
• Identyfikacja możliwych źródeł błędów pomiarowych
• Zalecane podejścia statystyczne do kontrolowania zmiennych zewnętrznych

Na przykład, badacz planujący badanie produktywności w miejscu pracy może poprosić AI Chat o ocenę swojego projektu.

Narzędzie może sygnalizować potencjalne zagrożenia historyczne (takie jak sezonowe wahania biznesowe), których badacz nie wziął pod uwagę.

Może to sugerować zrównoważony projekt, który kontroluje te czynniki związane z czasem.

Chociaż narzędzia te nie mogą zastąpić ekspertyzy badacza, służą jako cenni partnerzy w myśleniu.

Pomagają one wychwycić wady projektowe przed rozpoczęciem gromadzenia danych, kiedy możliwe jest jeszcze wprowadzenie poprawek.

Ciekawi Cię nasz AI Detector i Humanizer? Wypróbuj je w widgecie poniżej!

Brak ważności, brak werdyktu

Wewnętrzna poprawność jest kluczem do wiarygodnych badań. Bez niej nie możemy pewnie powiązać przyczyny i skutku.

Chociaż bezbłędny projekt jest rzadkością, staranne planowanie może zmniejszyć stronniczość i wzmocnić wnioski.

Najważniejsze przypomnienia:

• Trafność wewnętrzna określa, w jakim stopniu możemy ufać twierdzeniom przyczynowym.
• Zagrożenia takie jak błąd selekcji, dojrzewanie i efekty testowania mogą zniekształcać wyniki.
• Narzędzia takie jak randomizacja, grupy kontrolne i zaślepienie pomagają chronić przed tymi zagrożeniami.
• Równoważenie ważności wewnętrznej i zewnętrznej jest często kompromisem.
• Badania w świecie rzeczywistym pokazują, jak ważna jest wewnętrzna poprawność, czy to w laboratoriach, czy w polityce zdrowia publicznego.

Podczas projektowania lub przeglądu badań należy nadać priorytet wewnętrznej poprawności, ponieważ to ona oddziela prawdziwe spostrzeżenia od wprowadzających w błąd twierdzeń.

Potrzebujesz pomocy w sprawdzeniu swojej pracy? Użyj Niewykrywalne narzędzia sztucznej inteligencji AI aby wzmocnić swoją metodologię, wyjaśnić logikę i pisać z większą precyzją i autorytetem.