Валидность исследования

1. Смешение переменных. Это одна из наибольших опасностей для валидности эксперимента. Если в ходе эксперимента какой-либо случайный фактор (неэкспериментальная переменная) взаимодействует с зависимой переменной, и это взаимодействие не может быть измерено отдельно от взаимодействия зависимой и независимой переменных, то влияние случайной и независимой переменных неразличимо. Проблема смешения переменных является особенно острой в тех исследованиях, где экспериментатор не может контролировать независимую переменную.

2. Изменения, связанные с испытуемыми. При проверке зависимых переменных изменения, произошедшие между двумя моментами наблюдения, могут быть вызваны не независимыми переменными, а изменениями, произошедшими с самими испытуемыми (например, событиями личной жизни, изменением тех или иных свойств личности и т. д.), то есть факторами "зрелости" и "истории".

Под "зрелостью" понимаются изменения, которые произошли с испытуемым между моментом пред-теста и моментом пост-теста и которые не были связаны с влиянием независимых переменных. Например, в экспериментах по моторной координации у испытуемых может наблюдаться ее улучшение за счет тренировок в период между экспериментами. Данное влияние нельзя смешивать с влиянием независимой переменной. Под фактором "истории" подразумеваются события, которые произошли с испытуемыми и которые повлияли на результаты эксперимента.

3. Влияние пред-теста. Пред-тест вызывает изменения испытуемых, и, следовательно, результаты эксперимента в некоторых случаях могут в основном зависеть от пред-теста, а не от зависимой переменной.

4. Изменение навыков исследователя. Например, исследователь, спустя некоторое время, может стать более опытным в наблюдениях и, следовательно, по-другому интерпретировать поведение испытуемых. Кроме того, на исследователя могут влиять такие факторы, как усталость, что может привести к ошибкам в экспериментах.

Регрессия к среднему. Это явление наблюдается тогда, когда индивиды подвергаются повторным испытаниям относительно одной и той же переменной. Установлено, что, если испытуемые получили в первом испытании результаты, по величине близкие к высшим показателям шкалы, то при повторном эксперименте их результаты снижаются и становятся ближе к средним показателям, в то время как испытуемые, получившие в первом испытании результаты, близкие к низшим, при повторном измерении достигают лучших показателей. Регрессия к среднему наблюдается также в случае ошибок, связанных с изменением переменной.

6. Отсев. Известно, что в ходе исследования некоторые испытуемые покидают группу. Оставшиеся испытуемые, естественно, отличаются от выбывших.

Предположим, что исследуется два метода модификации поведения для контроля за весом тела. Группе 1 предписана диета. Причем, испытуемые первой группы должны ежедневно записывать в дневник все, что они едят, точно взвешивать все блюда и подсчитывать калорийность пищи. Группе 2 была просто предписана диета. Очевидно, что некоторые испытуемые группы с более обременительным заданием выйдут из эксперимента. В конце эксперимента процент испытуемых с высокой мотивацией в этой группе будет больше.

У испытуемых с более высокой мотивацией больше вероятность похудения. Поэтому исследователь может прийти к ошибочному выводу о том, что условия в первой группе более эффективны для похудения.

Некоторые авторы говорят также о конструктной валидности. Конструктная валидность подобна внутренней валидности и подразумевает соответствие между полученными результатами и теорией, которая лежит в основе исследования. Для того, чтобы оценить конструктную валидность, необходимо исключить другие возможные теоретические объяснения результатов. Если есть сомнения в том, насколько экспериментальные результаты соотносятся с теоретическими, необходимо спланировать новый эксперимент, который позволит выбрать одно из нескольких теоретических объяснений результатов. Этот тип валидности наиболее трудно получить, потому что имеются многочисленные теории, с помощью которых можно объяснить соотношение переменных, полученное в эксперименте.