内部效度

内部效度（internal validity），又称内部有效性，指的是研究结果的“真实价值”，用来评价研究人员的研究设计。在量化研究中，内部效度指的是在给定的研究范围内，因变量的变化可归因于自变量的程度。简单来说，就是我们能否确信研究中观察到的效应确实是由研究的变量引起的，而不是其他因素所导致的。

例如，在药物测试中，研究者可能会使用随机分配的实验和对照组来确保除了被研究的药物之外，其他所有变量在两组中都是均衡的。这样一来，任何两组之间的差异都可以较为确信地归因于药物的效果。

社会科学研究人员发现了三大类威胁内部效度的因素：

1. 研究结论可能受到研究人员相关因素的影响。如调查人员的外表对研究参与者的影响。
2. 研究结论可能受到研究参与者相关因素的影响。如参与者提供符合研究者期待的信息、研究参与者对研究感到厌烦等等。
3. 研究结论可能受到研究程序的影响。如问卷中使用了具有诱导性的问题、模棱两可的提问等等。

内部效度较高的研究能够更可靠地回答“这个变量是否真的影响了那个变量？”的问题。但是，值得注意的是，内部效度并不总是与外部效度（即研究结果的普遍适用性）成正比。有时为了控制所有可能的干扰变量，实验可能会在非常特定或人为的条件下进行，这可能会限制其结果在现实世界中的适用性。

内部效度的评估通常涉及识别和控制可能影响因果关系的偏差和混杂变量。以下是评估内部效度时可采用的几种关键方法：

1. 随机化：在实验研究中，随机分配参与者到不同的条件或组别是确保各组间除了独立变量外其他因素尽可能相同的关键方法。这有助于减少选择偏差和其他干扰因素的影响。
2. 控制变量：在实验设计中，控制可能影响结果的其他变量。这可以通过实验操作（如保持环境条件一致）或统计控制（在数据分析阶段控制其他变量）来实现。
3. 双盲设计：在可能的情况下，使用双盲设计（即研究者和参与者均不知道谁接受了实验处理）可以减少期望效应和实验者偏差。
4. 重复测量：多次测量同一参与者的反应可以提高结果的可靠性，减少偶然误差的影响。
5. 对照组的使用：设置对照组，尤其是使用安慰剂对照（在药物研究中），有助于确保观察到的效应是由实验处理引起的。
6. 因果推断统计方法：使用专门的统计方法（如回归分析、方差分析等）来估计变量间的因果关系，同时控制其他干扰变量。
7. 敏感性分析：进行额外的分析来测试研究结果对某些假设或模型选择的依赖程度。
8. 外部验证：通过复制研究或在不同的样本和设置中测试相同的假设来验证结果的一致性。

确保高内部效度的关键在于细致严谨的实验设计和数据分析，以及对可能的干扰因素的全面考量。通过上述方法的组合使用，研究者可以更有信心地断定其观察到的效果是由研究的特定因素引起的，而非其他未控制的变量。