Interne Validität vs. Externe Validität in der Forschung

Interne Validität verstehen

Interne Validität bezieht sich auf den Grad, in dem eine Forschungsstudie einen vertrauenswürdigen Kausalzusammenhang zwischen einer unabhängigen Variablen (der Variablen, die manipuliert wird) und einer abhängigen Variablen (der Variablen, die beobachtet wird) herstellt. Sie steht in direktem Zusammenhang mit den in der Studie verwendeten Verfahren und der Strenge, mit der sie durchgeführt wird.

Schlüsselfaktoren, die zur internen Validität beitragen:

1. Verblindung: Die Teilnehmer (und manchmal auch die Forscher) wissen nicht, welche Behandlung oder Intervention sie erhalten, wodurch Verzerrungen aufgrund von Wissen oder Erwartungen minimiert werden.

2. Experimentelle Manipulation: Anstatt lediglich Assoziationen zu beobachten, manipulieren die Forscher aktiv die unabhängige Variable und stellen so einen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang her.

3. Zufällige Auswahl: Die Teilnehmer werden zufällig oder so gewählt, dass sie die Zielpopulation der Studie genau repräsentieren, wodurch eine Äquivalenz der Ausgangswerte zwischen den Gruppen sichergestellt wird.

4. Randomisierung oder zufällige Zuteilung: Die Teilnehmer werden zufällig entweder der experimentellen Gruppe oder der Kontrollgruppe zugeteilt, um systematische Verzerrungen auszuschließen.

5. Striktes Studienprotokoll: Ein detailliertes und präzises Studienprotokoll wird konsequent befolgt, um unbeabsichtigte Abweichungen zu vermeiden, die die Ergebnisse beeinflussen könnten.

Bedrohungen für die interne Validität:

1. Schwund: Wenn Teilnehmer aus der Studie ausscheiden, kann dies zu Verzerrungen führen, insbesondere wenn die Gründe für den Ausstieg mit der unabhängigen Variablen zusammenhängen.

2. Störfaktoren: Veränderungen der Ergebnisvariablen aufgrund eines externen Faktors, der im Studiendesign nicht berücksichtigt wird, können zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen.

3. Diffusion: Wenn Teilnehmer verschiedener Gruppen interagieren und Informationen austauschen, kann dies zu einer gewissen Demoralisierung in der Kontrollgruppe führen, was die Ergebnisse verzerren kann.

4. Versuchsleiter-Bias: Das Verhalten und die Einstellungen der Forscher gegenüber verschiedenen Gruppen können die Reaktionen der Teilnehmer beeinflussen und so das Ergebnis der Studie beeinflussen.

5. Historische Ereignisse: Externe Ereignisse, die während des Studienzeitraums auftreten, wie z. B. politische Veränderungen oder Naturkatastrophen, können die Ergebnisse beeinflussen.

6. Instrumentierung: Änderungen der Messmethoden oder -instrumente im Laufe der Zeit können zu Abweichungen in den Ergebnissen führen.

7. Reifung: Der Zeitverlauf als Variable kann die Ergebnisse beeinflussen und die Auswirkungen der unabhängigen Variablen möglicherweise verschleiern.

8. Statistische Regression: Teilnehmer mit extremen Werten bei einer Messung können im Laufe der Zeit unabhängig von der Intervention auf den Mittelwert zurückgehen.

9. Testung: Wiederholte Messungen oder Beurteilungen können die Teilnehmer mit der Aufgabe vertraut machen und ihre Antworten beeinflussen.

Externe Validität verstehen

Externe Validität bezieht sich auf den Grad, in dem die Ergebnisse einer Forschungsstudie auf andere Umgebungen, Populationen oder Kontexte verallgemeinert und angewendet werden können. Sie beinhaltet die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse über die spezifischen Studienbedingungen hinaus.

Faktoren, die zur externen Validität beitragen:

1. Feldexperimente: Die Durchführung von Studien außerhalb des Labors in natürlichen Umgebungen ermöglicht eine höhere ökologische Validität und eine bessere Anwendbarkeit auf reale Situationen.

2. Ein- und Ausschlusskriterien: Die klare Definition der Kriterien für die Teilnahme an der Studie trägt dazu bei, dass die Stichprobe repräsentativ für die Zielpopulation ist.

3. Psychologischer Realismus: Die Schaffung von Szenarien oder Bedingungen, die reale Situationen darstellen, erhöht die externe Validität der Studie, da sie das Engagement der Teilnehmer und die Relevanz der Ergebnisse erhöht.

4. Replikation: Die Durchführung der Studie mehrfach mit verschiedenen Stichproben oder in verschiedenen Umgebungen trägt dazu bei, die Konsistenz und Robustheit der Ergebnisse zu ermitteln.

5. Wiederaufbereitung oder Kalibrierung: Die Anwendung statistischer Methoden zur Anpassung an potenzielle Verzerrungen oder Störfaktoren kann dazu beitragen, die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse zu verbessern.

Bedrohungen für die externe Validität:

1. Vor- und Nachtesteffekte: Wenn Vortests oder Nachtests das Ergebnis der Studie beeinflussen, kann der Ursache-Wirkungs-Zusammenhang verschwinden, wenn diese Tests nicht durchgeführt wurden.

2. Stichprobenmerkmale: Bestimmte Merkmale der in der Studie verwendeten Stichprobe können für die beobachteten Effekte verantwortlich sein, was die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse einschränkt.

3. Selektionsbias: Unterschiede zwischen Gruppen in einer Studie, die mit der unabhängigen Variablen zusammenhängen, können zu einer begrenzten Verallgemeinerbarkeit führen.

4. Situationsbedingte Faktoren: Aspekte wie Zeit, Ort, physische Umgebung, Merkmale des Forschers und Anzahl der verwendeten Messungen können die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse beeinflussen.

Wechselspiel zwischen interner und externer Validität

• Interne Validität konzentriert sich auf den Nachweis eines kausalen Zusammenhangs zwischen Variablen innerhalb einer Studie, während externe Validität die Anwendbarkeit der Ergebnisse auf andere Kontexte und Populationen berücksichtigt.

• Beide Konzepte sind wichtige Überlegungen bei der Konzeption einer Forschungsstudie, da sie die Glaubwürdigkeit und Relevanz der Ergebnisse beeinflussen.

• Es ist möglich, dass eine Studie eine hohe interne Validität, aber eine geringe externe Validität oder umgekehrt hat. Im Idealfall streben Forscher danach, in ihren Studien sowohl eine hohe interne als auch externe Validität zu erreichen.

Praktische Beispiele:

Interne Validität:

• Eine Studie untersucht die Wirksamkeit einer neuen Achtsamkeits-App zur Reduzierung negativer Stimmungen. Die Teilnehmer werden nach dem Zufallsprinzip ausgewählt, die App zu nutzen oder eine Kontrollaufgabe zu bearbeiten, wobei strenge Verfahren und Verblindung eingehalten werden, um Verzerrungen zu minimieren. Dieses Design gewährleistet die interne Validität, indem es einen kausalen Zusammenhang zwischen der Nutzung der App und der Veränderung der Stimmung herstellt.

Externe Validität:

• In derselben Studie führen die Forscher das Experiment bei den Teilnehmern zu Hause statt im Labor durch, um eine natürlichere Umgebung zu erfassen. Sie stellen außerdem sicher, dass die Stichprobe repräsentativ für die allgemeine Bevölkerung ist. Diese Maßnahmen tragen dazu bei, die externe Validität der Studie zu erhöhen und die Wahrscheinlichkeit zu steigern, dass die Ergebnisse auf andere Kontexte und Populationen verallgemeinert werden können.

Schlussfolgerung:

Die Herstellung sowohl der internen als auch der externen Validität in der Forschung erfordert von Anfang an eine sorgfältige Berücksichtigung der Faktoren, die jeden Aspekt beeinflussen können. Durch die Ausgewogenheit dieser beiden Dimensionen wird sichergestellt, dass Studien vertrauenswürdige kausale Schlussfolgerungen liefern, die auch für die reale Welt relevant und anwendbar sind. Die Investition in die Entwicklung einer strukturell soliden Studie mit weitreichenden Implikationen erhöht das Vertrauen in die gezogenen Schlussfolgerungen und trägt letztendlich zu einem tieferen Verständnis der untersuchten Phänomene bei.