Sacar conclusiones basadas en la validez interna

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Validez interna

Brett es un psicólogo que ha realizado un estudio para ver cómo las imágenes de modelos extremadamente delgadas afectan la autoestima de las estudiantes universitarias. Dividió a sus sujetos en dos grupos. Le dio al primer grupo una revista con un montón de modelos muy delgadas. Le dio al otro grupo una revista con modelos normales y de talla grande.

Después de que los sujetos habían mirado la revista, les dio un cuestionario para ver cuánta autoestima tenían y qué tan seguros estaban de sus propios cuerpos. Cuando miró los resultados, notó que los sujetos que miraban las revistas con modelos delgados tenían una autoestima mucho más baja y tenían menos confianza en sus cuerpos que los otros sujetos.

Eso es todo entonces, ¿verdad? Brett hizo su estudio y sus resultados muestran que su hipótesis es correcta. Es hora de darse una palmadita en la espalda y seguir adelante, ¿verdad? Bueno no exactamente. Verá, Brett todavía tiene que averiguar si sus conclusiones son válidas o no. Un elemento que debe tener en cuenta en su estudio es la validez interna , o la capacidad del investigador para decir que solo la variable independiente causó los cambios en la variable dependiente.

En el caso de Brett, su variable independiente era qué fotos de revistas miraban los sujetos. Su variable dependiente fue su autoestima y confianza corporal. Quiere poder decir que fueron las fotos de las modelos en la revista y nada más lo que causó que un grupo tuviera menor autoestima y confianza corporal que el otro grupo. Veamos cómo Brett puede analizar su validez interna para ver si sus resultados son válidos.

Variables ajenas

Bien, entonces Brett necesita averiguar qué tan fuerte es la validez interna de su estudio. Pero, ¿qué significa eso exactamente? Recuerde que la validez interna es la medida en que Brett puede decir que su variable independiente (tipos de modelos en las fotos) provocó los cambios en las variables dependientes (autoestima y confianza corporal) y nada más. Por ejemplo, ¿qué pasa si los sujetos que estaban en la condición de modelo flaco ya tuvieran menor autoestima y confianza en el cuerpo que aquellos que estaban en la otra condición? En otras palabras, tal vez llegaron al estudio con menor autoestima y los resultados lo reflejan.

O quizás todos empezaron con los mismos niveles de autoestima, pero algo más cambió la autoestima de un grupo u otro. Por ejemplo, tal vez hubo un artículo en la revista de tamaño normal y grande que trataba sobre sentirse seguro. Después de leer ese artículo, los sujetos en esa condición tenían mayor autoestima y confianza en el cuerpo no por las fotos, sino porque estaban expuestos a ese artículo.

En ambos casos, los resultados de Brett fueron el resultado de una variable extraña , o una variable distinta de la variable independiente que podría afectar la variable dependiente. En el caso de Brett, la línea de base de los sujetos para la autoestima y el artículo sobre la confianza son variables externas que podrían estar causando sus resultados.

Como probablemente pueda adivinar por sus definiciones, la validez interna y las variables externas están vinculadas entre sí. Si hay muchas variables extrañas presentes, el investigador no puede decir con certeza que la variable independiente es la única variable que afecta a la variable dependiente. Como resultado, la presencia de variables extrañas reduce la validez interna.

¿Qué puede hacer Brett? Bueno, una vez realizado el estudio, no hay mucho que pueda hacer con respecto a las variables extrañas. Es por eso que la mayoría de los investigadores pasan tiempo cerca del comienzo del estudio pensando en las variables extrañas con las que podrían encontrarse. Una vez que pueden identificar las variables extrañas, intentan eliminar sus efectos tanto como sea posible.

Por ejemplo, Brett podría medir la autoestima y la confianza corporal de todos los sujetos al comienzo del estudio. De esa manera, podría asegurarse de que ambos grupos sean aproximadamente equivalentes en esas medidas y que un grupo no comience el estudio con una autoestima mayor o menor. También podría asegurarse de que las dos revistas tengan exactamente el mismo texto. Si solo las fotos son diferentes, podría sacar la conclusión de que su validez interna es alta y, por tanto, que los resultados son el resultado de las fotos y nada más.

Validez externa

Digamos que Brett es capaz de controlar todas las posibles variables extrañas. Tiene mujeres que tienen el mismo nivel de autoestima al inicio del estudio, y la única diferencia en las revistas que miran son las fotos. Tiene una alta validez interna, por lo que su estudio es perfecto y su conclusión de que las fotos de mujeres delgadas disminuyen la autoestima y la confianza corporal de las mujeres es cierta, ¿no?

Bueno no exactamente. Brett tiene una validez interna alta, por lo que sabe que otras variables probablemente no afectaron su variable dependiente. Pero la pregunta de investigación de Brett, como todas las preguntas de investigación, no se trata solo de lo que sucede en ese caso con ese grupo de sujetos. Está interesado en lo que sucede en el mundo real con todas las mujeres.

Volvamos por un momento al estudio. Recuerde que Brett cambió el texto de las revistas para que coincidieran. Sacó el artículo sobre autoconfianza que estaba en la revista con modelos de talla grande. Esto aumentó su validez interna y facilitó sacar conclusiones sobre el efecto que tenían las fotos.

Pero, ¿y si, en el mundo real, las revistas con modelos de talla grande también tuvieran más artículos sobre sentirse bien contigo mismo? ¿Qué pasa si, en el mundo real, es la combinación de fotos y artículos lo que marca la diferencia? La validez externa es la medida en que los resultados de un estudio se pueden generalizar a entornos del mundo real. La validez externa permite decir que este estudio refleja con precisión el tipo de situación que los sujetos experimentarían en el mundo real.

El problema de la validez es que los dos tipos (externo e interno) siempre están en tensión entre sí. En el mundo real, hay muchas variables extrañas y la validez interna es baja. Pero en un entorno de laboratorio donde se controlan las variables extrañas, el mundo real no se refleja con precisión y, por lo tanto, la validez externa es baja. Aumentar la validez interna significa que se reduce la validez externa.

Los investigadores siempre tienen que tomar decisiones sobre la tensión entre la validez interna y externa. Algunos investigadores prefieren tener una alta validez interna y una menor validez externa, mientras que otros prefieren tener una mayor validez externa y una menor validez interna. Lo principal a recordar es que las conclusiones extraídas en base a la validez interna solo tienen que ver con qué variable afectó a la variable dependiente en el mundo de estudio. Para decir algo sobre el mundo real, también debe fijarse en la validez externa del estudio.

Resumen de la lección

La validez interna es la medida en que un investigador puede decir que solo la variable independiente afectó a la variable dependiente. Para sacar conclusiones basadas en la validez interna, un investigador tiene que controlar por variables extrañas o variables distintas de la variable independiente que podrían afectar a la variable dependiente. Sin embargo, si se controlan todas las variables externas , es probable que el estudio tenga una validez externa baja , o la medida en que un estudio refleja el mundo real. Los investigadores deben recordar que tener una alta validez interna no significa que un estudio tenga una alta validez externa.

Los resultados del aprendizaje

Después de esta lección, debería tener la capacidad de:

  • Definir validez interna y explicar su importancia en la investigación.
  • Describir cómo las variables extrañas pueden afectar la validez interna de un estudio.
  • Explicar el equilibrio entre validez externa e interna.