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社会科学の研究では、内部の妥当性と外部の妥当性は、研究の質を評価するための2つの重要な基準です。2つの違いは、焦点とアプリケーションの範囲にあり、結果の設計と解釈に大きな影響を与えます。これら2つの妥当性の類似性と相違点を深く理解することで、研究者は研究方向をより効果的に計画し、データの潜在的な重要性を発見するのに役立ちます。
内部妥当性とは、研究結果における因果関係の信ity性を指します。研究設計の原則が十分に守られ、外部変数が制御されると、内部の妥当性が改善されます。
固有の妥当性は、研究者が因果関係を探求しようとするときに確立された証拠が十分に強いかどうかに主に焦点を当てています。つまり、これは研究で観察された現象の実験または介入測定の結果によるものであると合理的に推測できますか？たとえば、ランダム化比較試験では、被験者を異なる治療グループにランダムに割り当てることで、他の変数の効果を効果的に排除し、内部の妥当性を改善できます。
外部の妥当性には、研究結果を他の状況または集団に一般化できるかどうかが含まれます。つまり、結果がさまざまな性別、年齢、文化、または特定の社会グループに当てはまるかどうかです。
外部の妥当性は、研究の結果をより広範な状況に適用できる程度に焦点を当てています。これは、研究者が結果を解釈する際に、サンプルの全体的な集団との類似性を考慮する必要があることを意味します。研究が特定の社会環境または特定の集団でのみ実施されている場合、他の同様の環境または集団を推測する有効性が挑戦されます。
この2つの間の緊張は、研究を設計する際に直面するのに挑戦することがよくあります。研究者は、多くの場合、高い内部妥当性の研究をより多くの聴衆に簡単に推定できず、その逆も同様であることに気付くかもしれません。これがまさに、多くの研究が2つの間のバランスを見つけようとした理由です。
"応用研究では、多くの場合、実行可能な解決策が必要であるため、内部と外部の妥当性のトレードオフが必要になる場合があります。」
社会科学研究の進歩により、研究者は、適切な研究設計と方法を通じて2つの相互作用を強化できることを認識しています。たとえば、混合方法の研究と設計を採用することにより、研究者は内部の妥当性の保証を取得するだけでなく、外部の妥当性を効果的に改善することもできます。この方法は定性的データと定量的データを組み合わせて、研究結果をより包括的にし、現実世界の複雑さを反映します。
ただし、これを達成することは必ずしも簡単ではありません。多くの場合、研究者はリソース、時間、または倫理的な考慮事項によって制限される場合があり、それはその結果、内部および外部の妥当性の追求に影響を与えます。たとえば、場合によっては、ランダムな割り当てまたは制御実験を達成するのが難しく、倫理的な問題を伴う場合があります。これにより、一部の研究者は準実験設計をより多く使用する傾向があり、準実験的存在は内部の妥当性に妥協する可能性がありますが、外部の妥当性が改善される可能性があります。
要約すると、内部の妥当性と外部の妥当性は、社会科学研究における研究結果の信頼性と普及を記録する上で重要な役割を果たします。研究を計画するとき、研究者は2つの間の選択について明確にし、より高い妥当性を達成するよう努力する必要があります。将来の研究デザインでは、内部および外部の妥当性のニーズをどのように効果的にバランスさせることができると思いますか？
