Validità della Ricerca e Controllo

La validità di una ricerca è la sua solidità e attendibilità. Indica la corrispondenza tra le conclusioni della ricerca e la realtà.

La validità interna si riferisce alla capacità di un esperimento di dimostrare che le modifiche osservate nella variabile dipendente sono causate dalle manipolazioni della variabile indipendente e non da altri fattori.

Si riferisce al grado in cui i risultati di una ricerca possono essere generalizzati ad altre situazioni, persone, luoghi e tempi.

Si riferisce alla misura in cui la variabile indipendente misura effettivamente ciò che si intende misurare.

Si occupa del grado in cui i risultati di una ricerca possono essere generalizzati ad altre misure della variabile dipendente.

Un modo per controllare per la validità interna è attraverso l'assegnazione casuale dei partecipanti a gruppi di trattamento e di controllo.

Tecniche sperimentali che permettono di ridurre il rischio di contaminazione dei risultati da parte di fattori non controllati.

Un esperimento con alta validità interna dimostra una relazione causale tra la variabile indipendente (VI) e la variabile dipendente (VD). Ciò significa che la variazione della VD è realmente causata dalla manipolazione della VI.

Una minaccia alla validità interna si verifica quando una variabile confondente** (VC) covaria con la variabile indipendente e influenza la variabile dipendente**. In altre parole, la VC potrebbe essere la vera causa della variazione della VD, e non la VI.

Se la relazione tra due variabili cambia al variare dei livelli di una terza variabile, ciò si definisce interazione. Questo è un esempio di effetto di moderazione, perché una variabile (C) modera l'effetto di un'altra variabile (A) sulla variabile risultato (B).

Un esperimento con alta validità esterna significa che i risultati possono essere generalizzati ad altri gruppi di persone, contesti e tempi. Questo è importante perché ci permette di applicare i risultati della ricerca al mondo reale.

Le minacce alla validità esterna includono la generalizzazione a gruppi di persone, contesti e tempi diversi. Ad esempio, se un esperimento viene condotto su un gruppo di studenti universitari, possiamo generalizzare i risultati anche ad altri gruppi di studenti universitari, ma non a tutte le persone in generale.

La possibilità di generalizzare i risultati ottenuti da un campione all'intera popolazione, garantendo che il campione rispecchi le caratteristiche fondamentali della popolazione.

Un gruppo di individui selezionati da una popolazione per partecipare ad uno studio.

L'insieme di tutti gli individui o elementi che potrebbero essere inclusi in uno studio.

Un metodo di selezione in cui ogni individuo della popolazione ha la stessa probabilità di essere scelto per il campione.

Un tipo di campionamento casuale in cui gli elementi selezionati vengono reinseriti nella popolazione per poter essere selezionati di nuovo.

Un tipo di campionamento casuale in cui gli elementi selezionati non vengono reinseriti nella popolazione.

Un metodo di selezione in cui la popolazione viene suddivisa in sottogruppi (strati) e i soggetti vengono selezionati casualmente da ogni strato.

Un metodo di selezione in cui i soggetti vengono scelti in base a criteri specifici e non randomicamente.

Valutare se gli effetti osservati sono dovuti alla manipolazione della variabile indipendente (causa) o al caso.

Il grado in cui i risultati di uno studio possono essere generalizzati a situazioni reali.

Riprodurre i risultati degli esperimenti di laboratorio nella vita reale.

La percezione soggettiva del soggetto del compito e dell'ambiente dell'esperimento.

L'utilità pratica e potenziale della ricerca per risolvere problemi o migliorare la vita delle persone.

Fattori che possono minare la validità ecologica di uno studio.

Controllare le variabili che potrebbero influenzare i risultati dell'esperimento.

Verificare che la manipolazione della variabile indipendente abbia avuto l'effetto desiderato.

Metodo di assegnazione dei soggetti ai gruppi in base a caratteristiche simili tra i gruppi.

Metodo per assegnare i soggetti ai gruppi in base a caratteristiche predefinite, che vengono raggruppate in blocchi.

Un gruppo di soggetti viene utilizzato come controllo di sé stesso, valutando le prestazioni in momenti diversi (prima e dopo un trattamento).

Il controbilanciamento entro i gruppi completo assicura che ogni soggetto sperimenti tutte le possibili sequenze di trattamento. Ad esempio, se ci sono tre trattamenti (A, B, C), ogni partecipante sarà sottoposto a ciascuna delle sei sequenze possibili: ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA.

Il controbilanciamento entro i gruppi incompleto prevede che ogni soggetto sperimenti solo una parte delle possibili sequenze di trattamento. Ad esempio, con tre trattamenti, ogni soggetto potrebbe essere sottoposto solo a due sequenze, come ABC e CBA. Questo approccio è utile quando il numero di sequenze possibili è troppo alto.

Il quadrato latino è uno schema di controbilanciamento che assicura che ogni trattamento appaia una sola volta a ogni posizione all'interno della sequenza. Ad esempio, con quattro trattamenti (A, B, C, D), il seguente quadrato latino garantisce che ciascun trattamento occupi ogni posizione (prima, seconda, terza e quarta) una sola volta:

A B C D B A D C C D A B D C B A

Il quadrato latino bilanciato è uno schema di controbilanciamento che controlla sia l'effetto dell'ordine che quello della sequenza. Ciò significa che ogni trattamento appare una sola volta in ogni posizione all'interno della sequenza e che ogni sequenza possibile compare almeno una volta.

Il controbilanciamento inverso è un metodo semplice che prevede di invertire l'ordine dei trattamenti. Ad esempio, se le due sequenze sono AB e BA, il controbilanciamento inverso semplicemente le invertire.

La randomizzazione a blocchi prevede di raggruppare i trattamenti in blocchi e di randomizzarli all'interno di ciascun blocco. Ad esempio, con tre blocchi (ogni blocco contiene i tre trattamenti), la sequenza potrebbe essere:

Blocco 1: CDBA Blocco 2: BDAC Blocco 3: ADCB

La randomizzazione dell'ordine delle prove per ogni soggetto prevede che l'ordine dei trattamenti venga randomizzato per ogni partecipante in modo indipendente. Questo metodo è utile quando il numero di trattamenti è elevato.

La randomizzazione dell'ordine delle prove, uguale per ciascun soggetto, prevede che l'ordine dei trattamenti sia lo stesso per tutti i partecipanti. Questo metodo è utile quando si vuole assicurarsi che tutti i soggetti sperimentino gli stessi trattamenti nello stesso ordine.