Sự khác biệt giữa hiệu lực nội bộ và bên ngoài | Internal vs. External Validity

Anonim

Sự khác biệt chính - Hiệu lực nội bộ và hiệu quả bên ngoài

Trong lĩnh vực nghiên cứu, hiệu lực chính là sự thật gần đúng của các mệnh đề, suy luận, hoặc kết luận. Hiệu lực bên trong và bên ngoài là hai tham số được sử dụng để đánh giá tính hợp lệ của một nghiên cứu hoặc thủ tục nghiên cứu. Sự khác biệt chính giữa hiệu lực nội bộ và bên ngoài là hiệu lực nội bộ là mức độ mà nhà nghiên cứu có thể đưa ra yêu cầu bồi thường rằng không có các biến số khác ngoài cái mà ông ta đang nghiên cứu gây ra kết quả trong khi hiệu lực bên ngoài là mức độ mà kết quả của một nghiên cứu có thể được tổng quát cho thế giới nói chung.

Hiệu lực nội bộ là gì?

Hầu hết các nghiên cứu đều cố gắng chỉ ra mối quan hệ giữa hai biến số: các biến phụ thuộc và độc lập, i. e., làm thế nào một biến (biến độc lập) ảnh hưởng đến một biến khác (phụ thuộc). Nếu nhà nghiên cứu có thể nói rằng biến độc lập gây ra biến phụ thuộc, ông đã đưa ra tuyên bố mạnh mẽ nhất trong nghiên cứu.

Hiệu lực nội bộ là mức độ mà nhà nghiên cứu có thể đưa ra yêu cầu bồi thường rằng không có các biến số khác ngoài cái mà ông ta đang nghiên cứu gây ra kết quả. Ví dụ, nếu chúng ta nghiên cứu các biến tự học và kết quả của kỳ thi, chúng ta có thể nói rằng không có biến số khác (phương pháp giảng dạy, học phí, thông minh, vv) là kết quả của kỳ thi tốt.

Khi có một cơ hội tốt để các biến khác có thể ảnh hưởng đến kết quả, nghiên cứu này có giá trị nội tại thấp. Các nghiên cứu nghiên cứu tốt luôn được thiết kế theo một cách để giảm thiểu khả năng rằng bất kỳ biến nào khác với biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.

Hiệu lực nội bộ chủ yếu liên quan đến các nghiên cứu cố gắng thiết lập mối quan hệ nhân quả; chúng không có liên quan trong các nghiên cứu quan sát và mô tả. Tuy nhiên, hiệu lực nội bộ có thể có liên quan đến các nghiên cứu đánh giá tác động của một chương trình hoặc các can thiệp nhất định. Trong các nghiên cứu như thế này, nhà nghiên cứu có thể quan tâm đến việc liệu chương trình có tạo ra sự khác biệt; ví dụ, nếu một nhà nghiên cứu đang thử nghiệm một phương pháp giảng dạy mới, ông có thể muốn biết liệu nó có làm tăng kết quả hay không, nhưng ông cũng muốn chắc chắn rằng đó là phương pháp giảng dạy mới của ông và không phải là một số yếu tố khác tạo nên sự khác biệt. Đây là nơi có hiệu lực nội bộ đi vào hoạt động.

Hiệu lực bên ngoài là gì?

Hiệu lực bên ngoài là về tổng quát của một kết luận của một nghiên cứu nghiên cứu. Cụ thể hơn, đó là mức độ mà các kết quả của một nghiên cứu có thể được tổng quát hóa trên toàn thế giới.

Một mục tiêu của một nghiên cứu là làm cho suy luận về cách mọi thứ hoạt động trong công việc thực tế dựa trên kết quả của một nghiên cứu. Ví dụ, chúng ta có thể tổng hợp các kết quả của một nghiên cứu thực hiện trên một mẫu dân số cho toàn bộ dân số. Tương tự, chúng ta có thể sử dụng các kết quả nghiên cứu được thực hiện với ít sinh viên và áp dụng nó vào môi trường thực tế như trường học. Tuy nhiên, một nhà nghiên cứu không thể đưa ra những suy luận này mà không có giá trị bên ngoài. Nếu giá trị bên ngoài của một nghiên cứu thấp, kết quả của một nghiên cứu không thể được áp dụng cho thế giới thực, có nghĩa là nghiên cứu sẽ không tiết lộ bất cứ điều gì về thế giới bên ngoài nghiên cứu.

Các nhà nghiên cứu sử dụng các chiến lược như mô hình lấy mẫu và mô hình tương đồng gần để tăng tính hợp lệ của các nghiên cứu của họ.

Sự khác nhau giữa tính hợp lệ nội bộ và bên ngoài là gì?

Định nghĩa nội bộ:

Hiệu lực nội bộ:

Hiệu lực nội bộ là mức độ mà nhà nghiên cứu có thể đưa ra yêu cầu bồi thường rằng không có các biến số khác ngoại trừ cái mà ông ta đang nghiên cứu gây ra kết quả. Độ chính xác bên ngoài:

Hiệu lực bên ngoài là mức độ mà kết quả của một nghiên cứu có thể được tổng quát hóa cho toàn thế giới. Diện tích:

Hiệu lực nội bộ:

Hiệu lực nội bộ liên quan đến sự kết nối giữa các biến. Độ chính xác bên ngoài:

Hiệu lực bên ngoài liên quan đến việc tổng quát hóa các kết quả. Hình ảnh được phép bởi:

"research" bởi luckey_sun (CC BY-SA 2. 0) thông qua Commons Wikimedia