情報

社会学における妥当性の理解

社会学における妥当性の理解


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

社会学および研究用語では、内部妥当性は、調査質問などの測定器が測定対象を測定する度合いであり、外部妥当性は、実験結果が即時の研究を超えて一般化される能力を指します。

使用される機器と実験結果の両方が実験が行われるたびに正確であることがわかった場合、真の妥当性が得られます。その結果、有効であると判明したすべてのデータは信頼できると見なされる必要があります。つまり、複数の実験にわたってデータを繰り返すことができる必要があります。

例として、調査が学生の適性スコアが特定のトピックにおける学生のテストスコアの有効な予測因子であると仮定する場合、その関係について実施された調査の量は、測定の手段(ここでは、彼らの適性テストスコアに関連する)は有効と見なされます。

有効性の2つの側面:内部と外部

実験が有効であると見なされるためには、まず内部および外部で有効であると見なされる必要があります。これは、実験の測定ツールを繰り返し使用して同じ結果を生成できる必要があることを意味します。

ただし、カリフォルニア大学デービス校心理学教授のバーバラ・ソマーズが「科学的知識の紹介」デモコースに置いているため、これら2つの有効性の真実を判断するのは難しいかもしれません。

妥当性のこれら2つの側面に関して、異なる方法が異なります。実験は構造化および制御される傾向があるため、多くの場合、内部有効性が高くなります。ただし、構造と制御に関するそれらの強度は、低い外部有効性をもたらす可能性があります。結果は、他の状況への一般化を妨げるほど制限される場合があります。対照的に、観察研究は現実世界で行われているため、高い外部妥当性(一般化可能性)を持っている可能性があります。ただし、制御されていない変数が非常に多く存在すると、どの変数が観測された動作に影響を与えているかを確認できないため、内部の有効性が低くなる可能性があります。

内部または外部の妥当性が低い場合、研究者はしばしば、社会データのより信頼性の高い分析を達成するために、観察、機器、および実験のパラメーターを調整します。

信頼性と妥当性の関係

正確で有用なデータ分析を提供することになると、すべての分野の社会学者と科学者は、研究において妥当性と信頼性のレベルを維持する必要があります。すべての有効なデータは信頼できますが、信頼性だけでは実験の妥当性は保証されません。

たとえば、あるエリアでスピード違反切符を受け取る人の数が日ごと、週ごと、月ごと、年ごとに大きく変化する場合、それは何かの良い予測因子になる可能性は低いです。予測可能性の測定として有効。ただし、毎月または毎年同じ数のチケットを受け取った場合、研究者は同じレートで変動する他のデータを関連付けることができます。

それでも、すべての信頼できるデータが有効なわけではありません。研究者は、エリアでのコーヒーの販売と発行されたスピード違反切符の数を相関させたとします。データは相互にサポートしているように見える場合がありますが、外部レベルの変数は、関連する販売数の測定ツールを無効にします受け取ったスピード違反チケットの数。