Was ist statistische Validität in der Forschung?

Eine kurze Einführung in die statistische Validität

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Inhalt

Definition der statistischen Validität.

Die statistische Validität (engl. statistical conclusion validity) ist "die Gültigkeit von Schlussfolgerungen über die Korrelation (Kovariation) zwischen Behandlung und Ergebnis" (Shadish et al., 2002). Die statistische Validität steht in enger Beziehung zur und ist im Fall quantitativer Experimente eine notwendige Bedingung für die interne Validität, die die korrekte Verwendung von Statistiken erfordert, um eine statistisch signifikante Korrelation zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variable abzuleiten.
Die anderen Dimensionen der Forschungsvalidität, die der statistischen Validität entsprechen, sind:Auf unserer Seite zur Rigorosität kannst du einen Überblick darüber erhalten, ob dies die Dimensionen sind, die du für deine Forschung bewerten solltest, oder ob du stattdessen das Rahmenwerk der Trustworthiness verwenden solltest.


Probleme der statistischen Validität

Die folgende Tabelle stellt die häufigsten Gefährdungen der statistischen Validität und deren Konsequenzen dar, wenn sie nicht gemindert werden.
Problem bzw. Gefahr
Geringe statistische Power
Konsequenz
Nichtsignifikanz der Schlussfolgerung kann fälschlicherweise angenommen werden.
Problem bzw. Gefahr
Unzuverlässige Durchführung der Behandlung
Konsequenz
Effekte können unterschätzt werden, wenn die Behandlung nicht für alle Teilnehmer gleichmäßig durchgeführt wird.
Problem bzw. Gefahr
Externe Varianz in der experimentellen Umgebung
Konsequenz
Kann Störvariablen einführen.
Problem bzw. Gefahr
Ungenaue Schätzung der Effektgröße
Konsequenz
Messungen können aufgrund von Ausreißern verzerrt sein.


Strategien zur Verbesserung der statistischen Validität.

  1. Angemessene Stichprobengröße: Stelle sicher, dass die Stichprobengröße groß genug ist, um bedeutende Effekte zu erkennen. Eine Leistungsanalyse kann dabei helfen, die erforderliche Stichprobengröße für einen gegebenen Effekt und Signifikanzniveau zu bestimmen.
  2. Zufällige Stichprobenziehung: Verwende zufällige Stichprobenziehungstechniken, um eine repräsentative Stichprobe zu erstellen, die die Merkmale der Population genau widerspiegelt.
  3. Zuverlässige Messungen: Verwende zuverlässige und gültige Messinstrumente, um Messfehler zu minimieren. Pilotstudien können helfen, Messprobleme zu identifizieren und zu beheben. Dies hilft auch deiner Zuverlässigkeit
  4. Annahmenprüfung: Überprüfe die Annahmen der gewählten statistischen Tests. Wenn Annahmen verletzt sind, erwäge die Verwendung alternativer Methoden oder Transformationsverfahren.
  5. Transparente Berichterstattung: Dokumentiere klar die Methoden und Verfahren, die in der Studie verwendet wurden, damit andere deine Ergebnisse replizieren und überprüfen können.


Schlussfolgerung zur statistischen Validität.

In der Suche nach wissenschaftlichem Wissen spielt die statistische Validität eine entscheidende Rolle, um sicherzustellen, dass deine Forschungsergebnisse robust und gültig sind. Durch die Bewältigung von Validitätsproblemen und die Anwendung solider Strategien kannst du die Genauigkeit deiner Schlussfolgerungen verbessern. Dies trägt wiederum zum kumulativen Fortschritt der Wissenschaft und zur Entwicklung genauer Theorien und praktischer Anwendungen bei.


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