La validità esterna è correlata alla generalizzazione. Questa è la cosa principale che devi tenere a mente. Ricordiamo che la validità si riferisce alla verità approssimativa di proposizioni, inferenze o conclusioni. Quindi, la validità esterna si riferisce alla verità approssimativa delle conclusioni che coinvolgono le generalizzazioni. In termini più pedonali, la validità esterna è il grado in cui le conclusioni del tuo studio sarebbero valide per altre persone in altri luoghi e in altri momenti.,
Nella scienza ci sono due approcci principali a come fornire prove per una generalizzazione. Chiamerò il primo approccio il modello di campionamento. Nel modello di campionamento, si inizia identificando la popolazione a cui si desidera generalizzare. Quindi, si disegna un campione equo da quella popolazione e condurre la ricerca con il campione. Infine, poiché il campione è rappresentativo della popolazione, è possibile generalizzare automaticamente i risultati alla popolazione. Ci sono diversi problemi con questo approccio., In primo luogo, forse non si sa al momento del vostro studio che si potrebbe in ultima analisi, come generalizzare a. In secondo luogo, potresti non essere facilmente in grado di disegnare un campione equo o rappresentativo. In terzo luogo, è impossibile campionare tutte le volte in cui potresti generalizzare (come l’anno prossimo).
Chiamerò il secondo approccio per generalizzare il modello di somiglianza prossimale. ‘Prossimale’ significa ‘vicino’ e ‘somiglianza’ significa well beh, significa ‘somiglianza’. Il termine somiglianza prossimale è stato suggerito da Donald T., Campbell come un’appropriata rietichettatura del termine validità esterna (anche se fu il primo ad ammettere che probabilmente non avrebbe preso piede!). Sotto questo modello, iniziamo pensando a diversi contesti di generalizzabilità e sviluppando una teoria su quali contesti sono più simili al nostro studio e quali lo sono meno. Per esempio, potremmo immaginare diverse impostazioni che hanno persone che sono più simili alle persone nel nostro studio o persone che sono meno simili. Questo vale anche per tempi e luoghi., Quando poniamo contesti diversi in termini di somiglianze relative, possiamo chiamare questo teorico implicito un gradiente di somiglianza. Una volta che abbiamo sviluppato questo quadro di somiglianza prossimale, siamo in grado di generalizzare. Come? Concludiamo che possiamo generalizzare i risultati del nostro studio ad altre persone, luoghi o tempi che sono più simili (cioè più simili prossimamente) al nostro studio. Si noti che qui, non possiamo mai generalizzare con certezza-è sempre una questione di più o meno simili.,
Minacce alla validità esterna
Una minaccia alla validità esterna è una spiegazione di come potresti sbagliarti nel fare una generalizzazione. Ad esempio, concludi che i risultati del tuo studio (che è stato fatto in un luogo specifico, con determinati tipi di persone e in un momento specifico) possono essere generalizzati in un altro contesto (ad esempio, un altro luogo, con persone leggermente diverse, in un momento leggermente successivo). Ci sono tre principali minacce alla validità esterna perché ci sono tre modi in cui potresti sbagliarti: persone, luoghi o orari., I tuoi critici potrebbero venire, ad esempio, e sostenere che i risultati del tuo studio sono dovuti al tipo insolito di persone che erano nello studio. Oppure, potrebbero sostenere che potrebbe funzionare solo a causa del luogo insolito in cui hai fatto lo studio (forse hai fatto il tuo studio educativo in una città universitaria con molti bambini orientati all’istruzione). Oppure, potrebbero suggerire che hai fatto il tuo studio in un tempo particolare., Ad esempio, se hai fatto il tuo studio per smettere di fumare la settimana dopo che il chirurgo generale ha pubblicato i risultati ben pubblicizzati degli ultimi studi sul fumo e sul cancro, potresti ottenere risultati diversi rispetto a quelli che avresti fatto la settimana prima.
Migliorare la validità esterna
Come possiamo migliorare la validità esterna? Un modo, basato sul modello di campionamento, suggerisce di fare un buon lavoro nel disegnare un campione da una popolazione. Ad esempio, è necessario utilizzare la selezione casuale, se possibile, piuttosto che una procedura non casuale., E, una volta selezionato, dovresti cercare di assicurare che gli intervistati partecipino al tuo studio e che tu mantenga bassi i tuoi tassi di abbandono. Un secondo approccio sarebbe quello di utilizzare la teoria della somiglianza prossimale in modo più efficace. Come? Forse potresti fare un lavoro migliore nel descrivere i modi in cui i tuoi contesti e gli altri differiscono, fornendo molti dati sul grado di somiglianza tra vari gruppi di persone, luoghi e persino tempi. Potresti anche essere in grado di mappare il grado di somiglianza prossimale tra vari contesti con una metodologia come la mappatura dei concetti., Forse l’approccio migliore alle critiche di generalizzazioni è semplicemente quello di mostrare loro che si sbagliano – fare il vostro studio in una varietà di luoghi, con persone diverse e in tempi diversi. Cioè, la tua validità esterna (capacità di generalizzare) sarà più forte più replicherai il tuo studio.