Las 27 principales amenazas a la validez interna en la investigación

La validez interna se refiere a asegurarse de que los resultados de su experimento sean realmente el resultado de lo que está probando, y no causados ​​por otros factores o errores en el diseño de su estudio.

Un experimento con alta validez interna permite a los investigadores y profesionales relacionar causa y efecto con confianza.

Sin embargo, mantener una alta validez interna no siempre es fácil. La validez interna puede verse amenazada por una variedad de factores de diseño de investigación, que incluyen instrumentación mal calibrada, sesgo del observador y sesgo de selección.

Como resultado, los investigadores deben minimizar las variables de confusión, mantener un entorno de investigación constante y asegurarse de que los participantes sean seleccionados al azar o asignados a grupos experimentales y de control (Kumar, 2010).

Amenazas a la validez interna

1. Efecto de prueba previa

El efecto de la prueba previa ocurre cuando el acto de la prueba preliminar influye en el desempeño del participante en la prueba posterior.

Una prueba anterior puede familiarizar a los participantes con el material o los procedimientos, lo que influye en su desempeño posterior. Este efecto amenaza la validez interna, ya que complica determinar si los resultados son el resultado de la intervención o de la prueba previa (Christenfeld, Sloan, Carroll y Greenland, 2004).

Es fundamental distinguir las influencias de las pruebas previas de otras variables para garantizar que esto no confunda los resultados.

Dependiendo del diseño de su estudio, estrategias como el uso de grupos de control pueden ayudar a manejar los efectos de las pruebas previas.

2. Efecto Pigmalión

El Efecto Pigmalión, llamado así por el mito griego de Pigmalión, describe el fenómeno en el que las expectativas más altas conducen a un aumento en el rendimiento.

En la investigación, este efecto puede manifestarse cuando las expectativas de los investigadores influyen, sin saberlo, en las actitudes y el comportamiento de los participantes (Friedrich et al., 2015).

Compromete la validez interna ya que los efectos observados pueden no provenir únicamente de las variables probadas.

Para mitigar esto, los investigadores deben emplear diseños de "estudio ciego" siempre que sea posible, enmascarando el resultado esperado tanto para los participantes como para los experimentadores. Es importante destacar que garantizar evaluaciones de rendimiento objetivas también puede reducir el riesgo de esta amenaza.

3. Estereotipo del experimentador

El estereotipo del experimentador es una amenaza a la validez interna que ocurre cuando el estereotipo de un investigador sobre un grupo en particular influye en su comportamiento durante el estudio.

Esto, a su vez, puede afectar los resultados del estudio (Rosenthal & Jacobson, 2003). Este comportamiento involuntario puede conducir a una mala interpretación de la relación causa-efecto.

Para minimizar esta amenaza, se recomienda utilizar técnicas de enmascaramiento y un protocolo uniforme para todos los participantes del estudio. La capacitación y el informe exhaustivos del personal también pueden ayudar a reducir los sesgos relacionados con el experimentador.

4. Mortalidad y desgaste

La amenaza de mortalidad o desgaste ocurre cuando los participantes abandonan un estudio longitudinal antes de finalizarlo (Shaughnessy, Zechmeister y Zechmeister, 2011).

La deserción puede comprometer especialmente la validez interna, donde la tasa de abandono varía significativamente entre grupos. Esto corre el riesgo de sesgar los resultados, ya que la muestra restante podría no ser representativa de la población inicial.

La consideración de la comodidad del participante, los incentivos apropiados y el seguimiento frecuente pueden mitigar esto.

Abordarlo post hoc también incluye realizar un análisis por intención de tratar o tratar los abandonos como un grupo de comparación separado.

5. Efectos de orden o secuencia

Los efectos de secuenciación ocurren cuando el orden en que se presentan las tareas experimentales influye en el resultado (Aron, Coups y Aron, 2013).

Por ejemplo, los participantes pueden obtener mejores resultados en tareas posteriores debido a las habilidades aprendidas o peor debido a la fatiga. Esto amenaza la validez interna, ya que el cambio podría atribuirse erróneamente a la variable manipulada.

El contrapeso, donde altera la secuencia de tareas para diferentes participantes, ayuda a mitigar los efectos del orden. Garantiza que los efectos observados no se deban únicamente al orden de las tareas.

6. Rivalidad compensatoria

La rivalidad compensatoria surge cuando los participantes en un grupo de control trabajan más o cambian su comportamiento al darse cuenta de que no están en el grupo experimental.

Este fenómeno puede oscurecer los verdaderos efectos de la intervención, amenazando así la validez interna (Cook & Campbell, 1979). Cualquier aumento en el rendimiento podría deberse al espíritu competitivo del grupo de control, no a la manipulación experimental.

Para mitigar, los investigadores deben disfrazar las asignaciones grupales siempre que sea posible. La distribución equitativa de los elementos deseables entre los grupos también puede atenuar las desigualdades percibidas.

7. Ecualización Compensatoria

La igualación compensatoria ocurre cuando los investigadores, conscientes de la condición de privación del grupo de control, tratan a ese grupo de manera diferente en un intento de nivelar el campo (Cook y Campbell, 1979).

La psique o la moral, más que la intervención en sí misma, podrían entonces explicar cualquier progreso realizado. Amenaza significativamente la atribución de causa y efecto crucial para mantener la validez interna.

Para contrarrestar este escollo, los investigadores deben utilizar diseños de estudios ciegos siempre que sea posible. Cumplir con un protocolo estricto, independientemente de la asignación del grupo, puede ayudar a garantizar un tratamiento constante.

8. Desmoralización resentida

Este es un problema que surge cuando el grupo de control es consciente de su estado de privación e interfiere con sus niveles de motivación.

La desmoralización resentida puede amenazar la validez interna del estudio ya que altera el comportamiento del grupo de control (Yeaton & Wortman, 1993). A través de esta insatisfacción, el grupo de control podría tener un desempeño inferior, inflando falsamente las diferencias entre los grupos.

Las estrategias de mitigación incluyen mantener condiciones ciegas o tomar medidas para minimizar las desigualdades percibidas. No discutir las condiciones del tratamiento con los participantes también puede limitar la posible desmoralización.

9. Efecto John Henry

El efecto John Henry describe un fenómeno en el que los individuos del grupo de control trabajan más para competir con los del grupo experimental.

Este es otro tipo de rivalidad compensatoria que amenaza la validez interna porque altera el comportamiento del grupo de control (Peters, Langbein & Roberts, 2016). Como las intervenciones se comparan con la práctica estándar, las mejoras en el grupo de control socavarán la interpretación de los resultados.

Aplicar métodos de cegamiento y minimizar la interacción entre grupos puede ayudar a eliminar este efecto.

10. Efecto novedad

El Efecto Novedad es un cambio temporal en el comportamiento de los participantes en respuesta a una intervención nueva o novedosa (Mellers, Hertwig y Kahneman, 2001).

La nueva experiencia puede inflar los efectos medidos por encima de lo que serían en un entorno normal. Puede inducir a error a los investigadores a concluir erróneamente que los cambios se deben a las variables probadas y no a la novedad.

Emplear períodos de seguimiento más largos puede ayudar a detectar la nivelación de este pico inicial. También es útil hacer comparaciones durante períodos prolongados, para garantizar que los resultados sean estables y no inducidos por novedades.

11. Pruebas

La amenaza de prueba a la validez interna ocurre cuando el puntaje de un participante en una prueba posterior está influenciado por haber realizado una prueba previa (Goldstein, David y Wallis, 2014).

El problema surge cuando el cambio entre pruebas se debe a la experiencia de la prueba y no al efecto de una intervención. Por ejemplo, los participantes pueden comprender mejor los requisitos de la prueba en tomas posteriores, lo que hace que la curva de aprendizaje sea superficial.

El uso de grupos de control no sujetos a pruebas previas y los cambios de puntaje de los individuos pueden contrastar este artefacto. Alternativamente, el uso de diferentes herramientas de prueba con construcciones similares aislará de manera similar el aprendizaje genuino.

12. Calibración de instrumentación

La amenaza de instrumentación se refiere a los cambios en la medición de la variable a lo largo del tiempo (Lavrakas, 2008).

Los cambios en la definición, la forma, el observador o la calibración del instrumento de las medidas pueden dar lugar a variaciones. Esta amenaza socava nuestra capacidad de atribuir el cambio detectado a la intervención y no a la técnica de medición en sí.

Estrategias como la capacitación del personal o la aplicación de las mismas medidas durante el período de estudio brindan protección. Garantizar estrategias de puntuación coherentes y ayudas para la recopilación de datos también minimiza las amenazas de instrumentación.

13. Regresión hacia la media

La regresión hacia la media ocurre cuando un resultado inusualmente extremo es seguido por un resultado más cercano a la media.

Específicamente, sucede cuando los participantes con puntajes extremos en un pretest muestran puntajes menos extremos en un postest, no por alguna variable experimental, sino por variaciones estadísticas naturales (Kline, 2013).

Esto puede impactar resultados experimentales, lo que lleva a los investigadores a atribuir cambios a la intervención cuando en realidad son el resultado de un fenómeno estadístico. Mantener tamaños de muestra grandes, usar medidas repetidas y tener en cuenta el posible efecto de la regresión al analizar los datos puede ayudar a abordar esta amenaza.

14. Maduración

La maduración es una amenaza a la validez interna que ocurre cuando los cambios o desarrollos naturales dentro de los participantes a lo largo del tiempo afectan los resultados (Cook & Campbell, 1979).

Estos cambios pueden variar desde el crecimiento físico y el envejecimiento hasta cambios en las actitudes sociales o circunstancias personales. Si no se tienen en cuenta estos cambios, los investigadores podrían atribuir erróneamente los efectos observados a la intervención experimental.

Para mitigar esto, múltiples mediciones a lo largo del tiempo pueden ayudar a distinguir entre los efectos de maduración y de intervención. Además, el diseño del estudio podría incorporar un grupo de control que experimente el mismo proceso de maduración pero sin la intervención.

15. Difusión o Imitación de Tratamientos

La difusión o imitación de tratamientos es una amenaza a la validez interna que ocurre cuando los miembros del grupo de control adoptan o imitan el tratamiento experimental (Cook y Campbell, 1979).

Esto puede reducir inadvertidamente las diferencias entre los grupos experimental y de control, lo que lleva a una subestimación del efecto del tratamiento. Por ejemplo, si dos aulas son parte de un estudio sobre métodos de enseñanza innovadores y los maestros comienzan a compartir sus técnicas, se está produciendo una difusión.

Esta amenaza se puede reducir minimizando la comunicación entre los grupos sobre la intervención. Aislar grupos es ideal, si es posible.

16. Efecto de la expectativa del experimentador

El efecto de expectativa del experimentador es una forma de sesgo que ocurre cuando las expectativas del experimentador sobre el resultado del estudio influyen en el comportamiento de los participantes, lo que potencialmente sesga los resultados (Allen, 2015).

Por ejemplo, si los investigadores son conscientes de sus hipótesis de investigación, pueden comunicar inconscientemente sus expectativas a los participantes. Esto puede conducir a resultados falsos positivos cuando los investigadores piensan que su manipulación experimental funcionó cuando podría no haberlo hecho.

El uso de una estructura de doble ciego, en la que tanto los sujetos experimentales como los manipuladores ignoran las tareas grupales, minimiza este sesgo. Las instrucciones estandarizadas y la recopilación de datos automatizada también pueden desempeñar un papel en la minimización de esta amenaza.

17. Precedencia temporal

La precedencia temporal se refiere a la secuencia de eventos en las relaciones causales, donde la causa debe preceder al efecto.

Al estudiar las relaciones causa-efecto, pueden ocurrir malas interpretaciones si el orden temporal no está claro (Bickman, 2009). Esto amenaza la validez de cualquier afirmación sobre las relaciones de causa y efecto.

Un diseño experimental preciso que asegure que la supuesta causa precede al efecto puede mitigar esta amenaza. El mantenimiento de registros adecuado y los datos con sello de tiempo también aseguran que el tiempo de varios eventos se rastree correctamente.

18. Difusión del tratamiento

La difusión del tratamiento es una amenaza potencial para la validez interna cuando los componentes de un tratamiento experimental se 'difunden' o se 'desbordan' involuntariamente al grupo de control, distorsionando el resultado (Cook y Campbell, 1979).

Esto puede ocurrir de varias maneras, como por medio de la comunicación de los participantes o por inadvertencia del probador. Podría socavar el impacto del tratamiento, ya que el grupo de control ya no proporciona un punto de referencia válido.

Los métodos para evitar tal difusión incluyen aislar grupos, usar diseños ciegos e instruir a los participantes para que no hablen con otros. Además, un control cuidadoso también puede detectar cualquier difusión, lo que permite ajustes post hoc.

19. Prueba de sensibilización

Prueba La sensibilización ocurre cuando el acto de realizar una prueba previa afecta la forma en que los participantes responden al tratamiento experimental oa la prueba posterior.

La experiencia puede potencialmente hacer que los sujetos sean más sensibles al tratamiento, lo que lleva a una sobreestimación de sus efectos. La amenaza radica en la posibilidad de atribuir erróneamente los cambios a la intervención en lugar de a la predisposición creada por el pretest.

Las estrategias para superar este problema incluyen diseños ciegos y métodos de prueba variados. Alternativamente, el estudio se puede diseñar sin una prueba previa cuando sea práctico.

20. Sesgo de interpretación

El sesgo de interpretación es una amenaza a la validez interna que surge cuando los investigadores interpretan los hallazgos para que se ajusten a sus expectativas o hipótesis (es decir, sesgo de confirmación), en lugar de basarse en lo que realmente indican los datos.

Por ejemplo, un experimentador podría exagerar los elementos que respaldan su hipótesis y minimizar la evidencia contradictoria (Hergovich, Schott y Burger, 2010).

En particular, esta amenaza podría conducir a conclusiones engañosas sobre la eficacia de una intervención.

Para minimizar el sesgo de interpretación, es crucial que los investigadores se mantengan objetivos y utilicen análisis estadísticos que comparen los hallazgos con los niveles de probabilidad. Un análisis ciego, en el que los investigadores no conocen las asignaciones del grupo mientras analizan los datos, también puede ser una protección útil.

Ver también: Profecía autocumplida

21. Sesgo de selección

El sesgo de selección, a menudo visto como una amenaza a la validez externa, también amenaza la validez interna. Ocurre cuando la selección de los participantes no es aleatoria, lo que genera posibles diferencias que afectan los resultados del estudio (Armstrong, 2010).

Por ejemplo, si los grupos se autoseleccionan en lugar de asignarse al azar, los miembros de un grupo pueden compartir una característica que influya en su respuesta a un tratamiento. Esto conduce a la dificultad de aislar los efectos del tratamiento del efecto de estas características.

Para mitigar el sesgo de selección, utilice la asignación aleatoria cuando sea posible. También puede ser eficaz utilizar el análisis de coincidencia o de covariables para controlar cualquier característica no equivalente.

22. Incumplimiento del Protocolo

El incumplimiento del protocolo se refiere a una amenaza que ocurre cuando un tratamiento no se ejecuta según lo previsto, creando desviaciones del programa o manipulación.

Por ejemplo, un investigador podría desviarse involuntariamente de las instrucciones para administrar un tratamiento o una prueba. En consecuencia, la manipulación experimental podría no reflejar la implementación ideal, provocando una mala interpretación de los resultados.

La capacitación de investigadores, el uso de un protocolo detallado y la verificación cruzada de la adherencia pueden reducir esta amenaza. Aplicar procedimientos estandarizados y automatizados también puede ser beneficioso, si es posible.

23. Historia

La historia como una amenaza a la validez interna se refiere a los eventos externos que ocurren entre las mediciones que pueden influir en los resultados (Heppner, Kivlighan Jr y Wampold, 2007).

Por ejemplo, un cambio en las normas sociales o un evento global importante durante un estudio longitudinal podría afectar las respuestas de los participantes. Esta amenaza dificulta determinar si los cambios observados se deben a la intervención oa estos eventos externos.

Incluir un grupo de control que experimente los mismos eventos históricos pero que no reciba la intervención puede compensar estos efectos. Además, el seguimiento y la documentación de las posibles influencias históricas son cruciales.

24. Características de la demanda

Las características de demanda significan las señales en un experimento que llevan a los participantes a creer que saben lo que el investigador está buscando, lo que afecta su comportamiento (Orne, 2009).

Esto generalmente se ve como un subtipo de validez externa, pero también afecta la validez interna del estudio.

Los participantes pueden cambiar sus comportamientos en función de lo que perciben que es el propósito del estudio, tal vez para alinearse con las expectativas aparentes. Esta amenaza puede revelar falsos positivos, donde los investigadores piensan que su manipulación experimental condujo a los resultados observados cuando podría ser la respuesta de los participantes a las expectativas percibidas.

Los diseños ciegos y garantizar la claridad de que no hay respuestas "correctas o incorrectas" pueden ayudar a mitigar esta amenaza.

25. Impacto del método de recopilación de datos

Esta amenaza a la validez interna ocurre cuando los cambios en los métodos de recolección de datos, instrumentos o recolectores de datos crean inconsistencias (Foddy, 1993).

Por ejemplo, si el formato de una encuesta cambia a la mitad de un estudio, o diferentes entrevistadores recopilan datos, esto podría introducir una variación no relacionada con la manipulación del experimento. Los investigadores podrían atribuir erróneamente esta variación a su manipulación experimental, produciendo resultados falsos positivos.

Para protegerse contra esto, mantenga la coherencia en los métodos de recopilación de datos durante todo el estudio. Las reuniones periódicas y la capacitación de los recolectores de datos también son esenciales para garantizar la coherencia.

26. Deseabilidad Social

La deseabilidad social es un tipo de sesgo de respuesta en el que los participantes tienden a responder las preguntas de una manera que los demás verán favorablemente.

Puede tomar la forma de sobre-reportar "buen comportamiento" o sub-reportar "malo" o indeseable. comportamiento. La amenaza a la validez interna surge cuando los resultados están más influenciados por el deseo de los participantes de dar respuestas socialmente deseables que por las variables en estudio. Esto afecta principalmente a los estudios que utilizan datos autoinformados.

Las estrategias de mitigación pueden incluir garantizar el anonimato, enfatizar la importancia de la honestidad y usar preguntas indirectas.

27. Variables de confusión

Las variables de confusión son variables externas que afectan tanto a las variables dependientes como a las independientes, por lo que producen una asociación que puede inducir a error al investigador sobre la relación entre las variables dependientes e independientes.

Esto crea una amenaza para la validez interna, ya que distorsiona la comprensión de las relaciones entre las variables. No controlarlos cuidadosamente en un experimento podría conducir a la atribución errónea de resultados a la variable manipulada, cuando en realidad son efectos de la variable de confusión.

Las variables de confusión se manejan mejor a través de un buen diseño experimental que incluya el control de los posibles factores de confusión, la asignación aleatoria a las condiciones y el control estadístico en la fase de análisis.

Leer a continuación: Amenazas a la validez externa

Validez Interna vs Validez Externa

Muchas de las amenazas anteriores pueden ser amenazas tanto para la validez interna como para la externa.

Aquí está la diferencia entre los dos conceptos:

	Validez interna	Validez externa
Definición	El grado en que un estudio muestra con precisión una relación de causa y efecto entre las variables.	El grado en que los resultados de un estudio pueden generalizarse a otras situaciones, personas o períodos de tiempo.
amenazas	Efectos de pretest, maduración, mortalidad experimental, estereotipo del experimentador, etc.	Efecto Hawthorne, validez ecológica, sesgo de muestreo, validez poblacional, especificidad de la situación, etc.
Enfocar	Precisión y fiabilidad de los resultados del estudio.	Aplicabilidad y generalización de los resultados del estudio.
Importancia	Vital para sacar conclusiones precisas sobre las variables estudiadas dentro del experimento.	Vital para aplicar los resultados del estudio a contextos, situaciones o poblaciones más amplios.
Mitigación	Uso de grupos de control, aleatorización, diseño experimental cuidadoso, etc.	Selección cuidadosa de los participantes, replicación de estudios, uso de escenarios del mundo real, etc.
Ejemplos	Si un estudio afirma que un nuevo medicamento provoca la pérdida de peso, la validez interna garantiza que es realmente el fármaco, y no otros factores como la dieta o el ejercicio, lo que causa este efecto.	Si un estudio encuentra que un método de enseñanza mejora las calificaciones de los estudiantes en una sola clase, la validez externa garantiza que este método también pueda funcionar en otras clases, escuelas o países.

Referencias

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