Was ist externe Validität in der Forschung?
Eine kurze Einführung in die externe Validität
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Definition der externen Validität
Die externe Validität stellt die Frage, "auf welche Populationen, Einstellungen und Variablen kann dieser Effekt übertragen werden?"(Campbell, 1957). Ähnlich wie die Konstruktvalidität ist sie ein Maß für die Verallgemeinerung, insbesondere die Verallgemeinerung auf eine andere Population, Einstellung, Ergebnis oder eine Variation der Behandlung.
Die anderen Dimensionen der Forschungsqualität, die der externen Validität entsprechen, sind:Auf unserer Seite zu Rigorosität kannst Du einen Überblick darüber erhalten, ob dies die Dimensionen sind, die Du für Deine Forschung bewerten solltest, oder ob Du stattdessen das Framework der Trustworthiness verwenden solltest (für qualitative Forschung).
Probleme der externen Validität
Die externe Validität sollte in vier Arten von Verallgemeinerungen bewertet werden: Wechselwirkung der Ursache-Wirkungs-Beziehung mit Einheiten, über Behandlungsvarianten, mit Ergebnissen und mit Einstellungen (Shadish et al., 2002). Die folgende Tabelle zeigt die potenziellen Risiken, die mit jeder dieser Dimensionen verbunden sind.
Problem bzw. Gefahr Wechselwirkung der Ursache-Wirkungs-Beziehung über Einheiten | Konsequenz Beobachtete Effekte gelten möglicherweise nicht für andere Arten von Teilnehmern. |
Problem bzw. Gefahr Wechselwirkung der Ursache-Wirkungs-Beziehung über Behandlungsvarianten | Konsequenz Beobachtete Effekte sind möglicherweise nicht auf Variationen der Behandlung übertragbar. |
Problem bzw. Gefahr Wechselwirkung der Ursache-Wirkungs-Beziehung mit Einstellungen | Konsequenz Beobachtete Effekte gelten möglicherweise nicht in Einstellungen, die sich von der experimentellen Umgebung unterscheiden. |
Problem bzw. Gefahr Wechselwirkung der Ursache-Wirkungs-Beziehung mit Ergebnissen | Konsequenz Die Messung des Ergebnisses ist möglicherweise zu spezifisch für eine Verallgemeinerung. |
Strategien zur Verbesserung der externen Validität.
Du kannst eine Vielzahl von Strategien verwenden, um die Übertragbarkeit und die Relevanz Deiner Forschungsergebnisse für die reale Welt zu verbessern:
- Vielfältige Stichproben: Stelle sicher, dass die in einer Studie verwendete Stichprobe vielfältig und repräsentativ für die Zielbevölkerung ist. Durch die Einbeziehung von Teilnehmern aus verschiedenen demografischen Hintergründen, Kulturen und Kontexten erhöhst Du die Wahrscheinlichkeit, dass Deine Ergebnisse über die unmittelbare Studie hinaus anwendbar sind.
- Feldstudien: Die Durchführung von Forschung in natürlichen Umgebungen, wie realen Umgebungen, Arbeitsplätzen oder Gemeinden, kann die ökologische Validität der Ergebnisse erhöhen. Im Gegensatz zu kontrollierten Laborbedingungen ermöglichen Feldstudien die Beobachtung von Verhalten und Interaktionen im Kontext, was die Ergebnisse auf realistische Situationen übertragbar macht.
- Randomisierung: Die zufällige Zuordnung von Teilnehmern zu verschiedenen experimentellen Gruppen oder Bedingungen ist eine leistungsstarke Technik, um Störfaktoren zu kontrollieren, die sonst die Ergebnisse beeinflussen könnten. Durch die Sicherstellung, dass Teilnehmer eine gleiche Chance haben, in jeder Gruppe zu sein, erhöhst Du die interne Validität der Studie, was wiederum die externe Validität der Ergebnisse verbessert.
- Replikation: Die Replikation von Studien in verschiedenen Populationen, Einstellungen und Kontexten ist eine wesentliche Praxis, um die Robustheit und die Verallgemeinerbarkeit der Forschungsergebnisse festzustellen. Wenn konsistente Ergebnisse in mehreren Studien erzielt werden, wird die Gültigkeit der Schlussfolgerungen überzeugender, was das Vertrauen in ihre Anwendbarkeit über einzelne Studien hinaus stärkt.
- Meta-Analyse: Die Meta-Analyse beinhaltet die Zusammenführung der Ergebnisse mehrerer Studien zu einem Thema, um einen umfassenden Überblick über das untersuchte Phänomen zu erhalten. Dieser Ansatz bietet eine genauere Schätzung der Effektgröße und ermöglicht die Beurteilung der Konsistenz der Ergebnisse in verschiedenen Studien, was insgesamt durch Datentriangulation zur externen Validität der Ergebnisse beiträgt.
Fazit zur externen Validität.
Die externe Validität ist ein Grundpfeiler der wissenschaftlichen Forschung, der die Anwendbarkeit der Studienergebnisse in der realen Welt bestimmt. Während Du möglichen Problemen und Gefahren, die die externe Validität gefährden können, vorsichtig begegnen musst, kannst Du verschiedene Strategien einsetzen, um die Übertragbarkeit Deiner Ergebnisse zu verbessern. Dazu gehören vielfältige Stichproben, Durchführung von Studien in natürlichen Umgebungen, Randomisierung, Replikation und Meta-Analyse. All diese Werkzeuge helfen sicherzustellen, dass Deine Schlussfolgerungen über die Grenzen Deiner unmittelbaren Studie hinausgehen. Durch die sorgfältige Berücksichtigung von Bedenken zur externen Validität trägst Du zur Glaubwürdigkeit und praktischen Relevanz Deiner Arbeit bei und förderst letztendlich unser Verständnis der Welt.
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