Validitet handler om gyldigheten av målingene og slutningene dine. Det finnes flere typer validitet som alle er viktige.

Fire hovedtyper validitet:

Begrepsvaliditet (construct): Fanger operasjonaliseringen det teoretiske begrepet?

— Konvergent: korrelerer med lignende begreper. Diskriminant: korrelerer IKKE med ulike begreper.

Intern validitet: Kan vi fastslå kausale sammenhenger? Trues av konfunderende variabler.

Ekstern validitet: Kan resultatene generaliseres til andre populasjoner/kontekster?

Statistisk konklusjonsvaliditet: Er de statistiske slutningene troverdige?

Tre former for reliabilitet:

Indre konsistens (Cronbachs $\alpha$): Måler itemene i en skala det samme begrepet?

$\alpha \geq 0{,}70$: akseptabel. $\alpha \geq 0{,}80$: god. $\alpha \geq 0{,}90$: utmerket.

Test-retest: Gir testen samme resultat ved gjentatt administrering?

Inter-rater: Gir ulike bedømmere samme resultat? Måles med Cohens $\kappa$.

Eksempel — Validitet vs. reliabilitet:

Tenk deg en badevekt som alltid viser 2 kg for mye. Den er reliabel (konsistent) men ikke valid (systematisk feil).

En vekt som svinger mellom +3 og -3 kg tilfeldig er verken reliabel eller valid.

Reliabilitet er nødvendig men ikke tilstrekkelig for validitet.

Vanlige trusler:

Konfunderende variabler: Tredjevariabler som forklarer sammenhengen.

Historieeffekter: Ytre hendelser mellom pre- og posttest.

Modning: Deltakere endres naturlig over tid.

Seleksjonsbias: Systematisk forskjell mellom grupper.

Hawthorne-effekten: Deltakere endrer atferd fordi de vet de observeres.

Eksempel — Slik styrker du validiteten:

Begrepsvaliditet: Bruk eksisterende, validerte skalaer. Kjør faktoranalyse.

Intern validitet: Randomisering, kontrollgruppe, kontrollvariabler i regresjonen.

Ekstern validitet: Stort, representativt utvalg. Replikering i andre kontekster.

Reliabilitet: Rapporter Cronbachs $\alpha$ for alle sammensatte mål. Pilotstudie.

Studieguide: Validitet og reliabilitet