Concetti Chiave
- La validità interna si concentra sulla co-variazione tra trattamento e misura, garantendo che le inferenze riflettano relazioni causali reali, senza influenze da variabili esterne.
- La validità di costrutto valuta la coerenza tra risultati e teorie, considerando se altri modelli teorici avrebbero potuto predire gli stessi esiti.
- La validità esterna analizza la stabilità delle relazioni causali nel tempo e nello spazio, verificando se diverse persone nelle stesse circostanze ottengono risultati simili.
- La validità statistica si riferisce alla correttezza delle inferenze sulla relazione statistica, con particolare attenzione agli errori di tipo I e II che possono distorcere i risultati.
- Un'ulteriore problematica riguarda la possibilità di sovrastimare o sottostimare un effetto, influenzando l'accuratezza delle conclusioni tratte dallo studio.
Validità interna e controllo
Ci sono quattro livelli di validità:
- validità interna --> controllo: validità delle inferenze riguardanti la co-variazione (come i dati co-variano con le nostre variabili indipendenti) osservata fra trattamento e misura in cui essa rifletta un’effettiva relazione causale indipendente da variabili diverse da quelle di cui si studia il rapporto.
- validità di costrutto --> conformità tra risultati e teoria: validità delle inferenze sulla relazione fra costrutti di alto livello e risultati (esiste un’altra teoria che avrebbe predetto gli stessi risultati? Se la risposta è sì va presa in considerazione).
- validità esterna --> oggettività: validità delle inferenze riguardo alla stabilità della relazione causale nel tempo e nello spazio (persone diverse nelle stesse circostanze portano alle stesse osservazioni?)
- validità statistica --> test di ipotesi: validità delle inferenze sulla relazione statistica tra trattamento e misura del comportamento.
In particolare, per quanto riguarda la validità statistica, possono esserci 2 tipi di errori:
- I tipo: si sceglie l’ipotesi sostantiva (causa-effetto) quando è vera l’ipotesi nulla
- II tipo: si sceglie l’ipotesi nulla quando è falsa.
Un altro tipo di errore, più generale consiste nel sovrastimare un effetto oppure sottostimarlo.
Domande da interrogazione
- Qual è la definizione di validità interna e perché è importante?
- Cosa implica la validità di costrutto e come si verifica?
- Quali sono i due tipi di errori associati alla validità statistica?
La validità interna si riferisce alla validità delle inferenze riguardanti la co-variazione tra trattamento e misura, riflettendo un’effettiva relazione causale indipendente da altre variabili. È fondamentale per garantire che i risultati ottenuti siano realmente attribuibili alle variabili studiate.
La validità di costrutto implica la conformità tra risultati e teoria, verificando se esistono altre teorie che potrebbero predire gli stessi risultati. Se sì, è necessario considerare tali teorie per confermare la validità delle inferenze.
Gli errori di validità statistica includono l'errore di I tipo, dove si sceglie l'ipotesi sostantiva quando l'ipotesi nulla è vera, e l'errore di II tipo, dove si sceglie l'ipotesi nulla quando è falsa. Questi errori possono compromettere l'accuratezza delle inferenze statistiche.
Accedi a tutti gli appunti
Tutor AI: studia meglio e in meno tempo
