内部效度解释（附真实案例）

伟大的爱因斯坦曾经说过："如果我们知道自己在做什么，那就不叫研究了，不是吗？

在大多数研究案例中，这一点都适用。当你设计实验并提出正确的问题时，你就步入了正轨。

但是，如果你的结果不能证明理由（没有其他变量的干扰），那么你得到的只是一团混乱，而不是结论。

欢迎来到内部有效性的世界。

它是你的另一个自我，你的良知，你自己的 Jiminy Cricket。 如果你的实验说 "这是一次成功的实验"，那么内部有效性首先会问 "成功了吗？成功了吗？这就是 "我认为它成功了 "和 "我知道它成功了，原因就在这里 "之间的区别。

但是，内部效度不仅仅适用于学术研究。测试营销活动效果的营销专业人员、进行 A/B 测试的产品开发人员，甚至是评估健康声明的普通人，都需要这项技能。

在我们这个数据驱动的世界里，确定 X 是否真正导致了 Y（而不是某些隐藏因素 Z）的能力至关重要。

让我们来解读您需要了解的有关内部有效性的一切。我们将探讨它是什么、为什么重要以及如何在自己的研究中加强它。

最重要的是，我们将把复杂的概念转化为有意义的实际例子。

什么是内部有效性？

内部效度是指您可以相信研究结果准确反映因果关系的程度。

简单地说，就是回答这个问题："我能确信我的自变量确实导致了我观察到的因变量的变化吗？

内部效度就像是研究结论的 "真理探测器"。

高内部效度意味着你已经成功排除了对结果的其他解释。

您已经创建了一个研究环境，在这个环境中，其他变量无法潜入并混淆您的研究结果。

举个典型的例子：研究人员想确定一种新的教学方法是否能提高考试成绩。

接受新方法的学生期末考试得分更高。 

但这种进步是教学方法造成的吗？还是因为老师不自觉地对实验组给予了更多关注？也许接受新方法的学生学习成绩本来就更好？ 

这些问题针对的是研究的内部有效性。

内部有效性不会偶然发生。它需要周密的计划、细致的执行以及对潜在缺陷的诚实分析。

我们的目标并不在于完美，因为没有一项研究能抵御所有威胁，而在于通过以下方式最大限度地增强对结论的信心 严格的研究设计 优先控制混杂变量。

内部有效性为何重要

为什么要关注内部有效性？

因为没有它，你的研究结论基本上就毫无意义。

强大的内部有效性将真正的洞察力与误导性的相关性区分开来。

例如，制药公司 斥资数十亿美元测试新药.如果没有内部有效性，他们可能会批准那些实际上不起作用或漏掉危险副作用的药物。

决策者依赖研究 研究成果可以帮助我们做出影响数百万人生活的决策。教育改革、公共卫生举措和经济政策都有赖于有效的研究结论。

即使在商业环境中，内部有效性也很重要。一家公司可能会把销售额的增长归因于新的营销活动，而真正的原因是季节性购买模式。

如果不重视内部有效性，企业就会因错误的假设而犯下代价高昂的错误。

甚至起草一份 获奖研究建议因为如果设计不能支持强有力的想法，那么这些想法就毫无意义。

高内部有效性的主要特征

内部有效性强的研究是什么样的？

这里有一些标志：

• 明确的时间顺序:因必先于果。这一点看似显而易见，但在观察研究中却很棘手，因为并不总是很清楚先发生了什么。
• 始终如一的牢固关系:变量之间的关系越紧密、越一致，我们对因果关系就越有信心。
• 适当的对照组:一个匹配良好的对照组，仅在接触自变量方面存在差异，可加强内部效度。
• 随机分配:当参与者被随机分配到实验条件中时，预先存在的差异会在各组之间平均分配。
• 实验对照:研究人员严格控制研究环境，尽量减少外界影响。
• 考虑混杂变量:好的研究会识别并考虑可能混淆因果关系的变量。
• 统计结论的有效性:适当的统计检验和足够的样本量可确保检测到的效果是真实的，而不是偶然的。

高内部有效性并非偶然。

这需要从一开始就进行深思熟虑的研究设计，而不是在数据收集之后进行损害控制。

对内部有效性的威胁

即使是最精心设计的研究也会面临内部有效性的威胁。认识到这些威胁是成功的一半。

以下是主要的罪魁祸首：

1. 历史:研究期间发生的外部事件可能会影响研究结果。如果您在大流行病期间研究一种新教学方法的有效性，而大流行病扰乱了正常的学习，那么外部因素可能会污染您的结果。
2. 成熟:随着时间的推移，参与者的自然变化可能会被误认为是治疗效果。随着年龄的增长，儿童的语言能力会自然发展，因此语言习得研究需要考虑到这种正常发展。
3. 测试效果:无论采取任何干预措施，参加前测都会影响后测的成绩。参与者可能仅仅因为以前见过类似的问题而表现得更好。
4. 仪器:测量工具或观察者的改变会造成人为的结果差异。如果在研究中途从一种标准化测试转换到另一种，分数差异可能反映的是测量的变化，而不是真正的影响。
5. 统计回归:当根据极端分数选拔参与者时，他们在随后的测试中自然会倾向于获得更接近平均值的分数。这种 "向平均值回归 "可能会被误解为治疗效果。
6. 选择偏差:当实验组和对照组在干预前存在系统性差异时，这些预先存在的差异（而不是你的自变量）可能会解释结果差异。
7. 实验死亡率（自然减员）:参与者退出研究可能会影响研究结果，尤其是当实验组和对照组的退出率不同时。如果病情最严重的病人退出了药物试验，药物的疗效可能会比实际效果更好。
8. 治疗方法的传播或模仿:在某些研究中，对照组的参与者可能会接触到实验治疗的某些方面，从而淡化组间差异。

意识到这些威胁并不会自动消除它们。

但它确实能让研究人员在设计研究时将其影响降到最低，或在分析时将其考虑在内。

如何提高内部有效性

加强内部有效性不仅仅是为了避免威胁，而是为了积极采用能加强因果推论的技术。

下面介绍如何提高研究的内部有效性：

• 随机化:将参与者随机分配到实验组和对照组。这样可以将潜在的混杂变量平均分配到各组。例如，在临床试验中，随机分配有助于确保治疗组之间平衡年龄、既往健康状况和生活习惯等因素。
• 对照组:包括适当的对照组或比较组，这些组要么不接受干预，要么接受安慰剂。这样就可以分离出自变量的影响。医学研究的黄金标准--随机对照试验--在很大程度上得益于精心设计的对照组。
• 致盲:让参与者、研究人员或两者（双盲）都不知道谁接受了哪种治疗。这样可以防止预期效应影响结果。在药物试验中，患者和医生通常都不知道谁接受了有效药物治疗，谁接受了安慰剂治疗。
• 标准化程序:为研究的各个方面制定详细的方案，并培训所有研究人员严格遵守。这样可以减少因方法不一致而产生的变异。
• 多重措施:使用几种不同的方法来测量因变量。如果所有测量方法都显示出相似的结果，您就可以对自己的研究结果更有信心。
• 统计控制:使用统计技术来考虑潜在的混杂变量。方法包括 方差分析倾向得分匹配、倾向得分匹配或回归分析有助于分离自变量的影响。
• 事前/事后措施:在进行干预之前收集基线数据，以考虑各组之间的初始差异。这使您能够衡量变化而不仅仅是最终状态。
• 试点测试:在主要研究之前，先对程序进行小规模测试，以发现并纠正潜在的问题。这样，您就可以节省时间和资源，同时强化您的设计。
• 操纵检查:验证您的自变量操作是否真的起到了预期的作用。例如，如果您正在研究诱导压力的效果，请确认压力条件下的参与者确实感到了更大的压力。

请记住，提高内部有效性往往需要与其他研究目标进行权衡。

例如，严格控制的实验室研究可能具有较强的内部效度，但外部效度（在真实世界环境中的可推广性）较弱。

内部有效性与外部有效性

内部有效性和外部有效性是研究质量问题的两个方面。虽然它们经常被放在一起讨论，但它们解决的是根本不同的问题：

内部效度的问题是"我能相信我的自变量导致了因变量的观测变化吗？

外部有效性是指"我能否将这些研究结果推广到特定研究之外的其他人、环境和情况中？

这两种形式的有效性往往相互冲突。在高度受控的实验室环境中进行的研究可能具有极佳的内部效度，在这种环境中，您可以确信因果关系。但人为设置限制了研究结果在现实环境中的转化，从而降低了外部效度。

相比之下，在自然环境中进行的实地研究可能具有很强的外部有效性。研究结果更有可能适用于现实世界的情况。

然而，对外部变量缺乏控制会削弱内部效度，特别是在严重依赖观察数据或 单一原始资料来源 没有复制。

请考虑这些差异：

内部有效性	外部有效性
注重因果关系	注重普遍性
受控环境的增强	逼真的设置增强了效果
通过随机分配得到加强	通过代表性抽样得到加强
受到混杂变量的威胁	受到人工条件的威胁
问："是 X 导致了 Y 吗？	问："X 会在其他地方导致 Y 吗？

理想的研究计划应兼顾这两种有效性。您可以从严格控制的实验室实验开始，以确定因果关系（内部有效性）。

然后，在更多的自然环境中逐步检验研究结果，以建立可推广性（外部有效性）。

这两种有效性在本质上都不比另一种更重要。它们的相对重要性取决于您的研究目标。

如果您正在开发有关人类行为的基本理论，那么内部有效性可能是优先考虑的因素。

如果你正在测试一种打算广泛实施的干预措施，外部有效性就变得格外重要。

内部有效性的真实案例

关于有效性的抽象讨论可能会让人感觉与日常研究挑战脱节。

让我们看看现实世界中能说明内部有效性概念的例子：

实例 1：斯坦福监狱实验

菲利普-津巴多在 1971 年进行的臭名昭著的研究 在内部有效性方面存在一些问题。研究人员身兼监狱长和主要调查人员的双重身份，引入了实验者偏差。

没有对照组进行比较。参与者了解研究目标，从而创造了需求特征。

由于存在这些问题，很难断定仅仅是监狱环境导致了观察到的行为变化。

示例 2：疫苗疗效试验

COVID-19 疫苗试验 通过几项设计要素，显示出很强的内部有效性：

• 大样本量（数万名参与者）
• 随机分配到疫苗组或安慰剂组
• 双盲（参与者和研究人员都不知道谁实际接种了疫苗）
• 明确、客观的结果测量（实验室确认的 COVID-19 病例）
• 预先登记的分析计划

这些特点使研究人员能够自信地将感染率的差异归因于疫苗本身而非其他因素。

人工智能工具如何帮助研究设计

像 Undetectable AI 这样的人工智能工具对于加强以下领域的研究有效性越来越有价值 研究论文写作.

这些工具有助于研究人员识别对有效性的潜在威胁，并设计出更可靠的研究。

无法察觉的人工智能的人工智能聊天 提供可减少偏差的研究设计建议。该工具可以

• 分析拟议方法中的潜在混杂变量
• 生成具有适当控制措施的平衡实验设计
• 针对具体研究问题提出随机化策略建议
• 确定测量误差的可能来源
• 建议控制无关变量的统计方法

例如，研究人员在计划一项关于工作场所生产率的研究时，可能会请人工智能聊天工具来评估他们的设计。

该工具可以标出研究人员没有考虑到的潜在历史威胁（如季节性业务波动）。

因此，可以建议采用一种平衡设计来控制这些与时间有关的因素。

虽然这些工具无法取代研究人员的专业知识，但它们是宝贵的思维伙伴。

它们有助于在数据收集开始之前发现设计缺陷，因为此时仍有可能进行修正。

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无有效性，无判决

内部有效性是可信研究的关键。没有它，我们就无法确信因果关系。

虽然完美无瑕的设计并不多见，但精心策划可以减少偏差，强化结论。

重点提醒：

• 内部有效性决定了我们对因果关系说法的信任程度。
• 选择偏差、成熟度和测试效应等威胁会扭曲结果。
• 随机化、对照组和盲法等工具有助于防范这些威胁。
• 平衡内部有效性和外部有效性往往需要权衡利弊。
• 现实世界的研究表明，无论是在实验室还是公共卫生政策中，内部有效性都是至关重要的。

在设计或审查研究时，应优先考虑内部有效性，因为它是真正的见解与误导性说法的分水岭。

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