Interne und externe Validität – was heißt das eigentlich? Und wie hängen diese Begriffe mit empirischen Methoden und Forschungsdesigns zusammen?
Wenn du Antworten auf diese Fragen suchst, bist du hier genau richtig.
Denn in diesem Artikel unternehme ich den Versuch, die Bedeutung von interner und externer Validität einfach verständlich und dennoch maximal nützlich zu erklären.
Um den Artikel in besser verdauliche Happen zu unterteilen, präsentiere ich dir das Thema in 3 Blöcken.
#1 interne Validität (quantitative Forschung)
#2 externe Validität (quantitative Forschung)
#3 Interne und externe Validität in der qualitativen Forschung
Das hört sich doch nach Spaß an, oder? Let’s go, in 8 Minuten hast du es hinter dir und bist dafür 9 Zentimeter schlauer.
Inhaltsverzeichnis
#0 Was war noch mal Validität?
Genau, eines der drei Gütekriterien, welches die Bewertung der Qualität einer wissenschaftlichen Untersuchung zulässt.
Die Validität beschäftigt sich mit der Frage:
Wie gut ist eine Methode geeignet, um das zu messen, was ich mir zum Ziel gesetzt habe?
Oder anders gesagt: Kann ich meine Forschungsfrage mit diesem Vorgehen beantworten?
In einem anderen Artikel habe ich die drei Gütekriterien Objektivität, Reliabilität und Validität schon einmal grob erklärt.
Um dir die Validität aber noch einmal zu verdeutlichen, hier ein simples Beispiel:
Stelle dir vor, du steigst jeden Morgen auf die Waage um dein Körpergewicht zu messen. Die Waage hat jedoch einen Fehler und zeigt immer 2 KG zu viel an. Die Waage kann jeden Morgen zuverlässig messen und ist somit reliabel. Da sie aber dein Körpergewicht nicht korrekt anzeigt, ist ihre Validität beeinträchtigt.
Die Frage nach der Validität stellt sich vor allem bei quantitativer Forschung. In diesem Kontext wurden auch die Charakteristika der Validität immer weiter entwickelt. Man unterscheidet hier im Allgemeinen zwischen interner und externer Validität.
#1 interne Validität (quantitative Forschung)
Die interne Validität bezieht sich auf die Sicherheit, mit der Forschende aus den Ergebnissen einer bestimmten empirischen Studie kausale Schlüsse ziehen können (Brewer, 2004).
Die wichtigste und am meisten zitierte Arbeit dazu ist das Paper „Experimental and Quasi-Experimental Designs for Research“ von Campbell und Stanley (1963). Da Experimente so etwas wie der Goldstandard für die Überprüfung kausaler Zusammenhänge sind, ist hier die interne Validität besonders wichtig.
Ein Experiment überprüft den kausalen Zusammenhang zwischen einer unabhängigen Variable und einer abhängigen Variable. Die interne Validität ist dann gegeben, wenn aus den Ergebnissen gültige kausale Beziehungen abgeleitet werden können.
Aber wie stellt man diese fest?
Im Prinzip geht das nur über eine Art Ausschlussverfahren. Gibt es mögliche Faktoren, welche die Messung so beeinflußt haben, dass die Änderungen bei der abhängigen Variable auch ohne die Manipulation der unabhängigen Variable aufgetreten wären? Also anders gesagt, gibt es andere Einflussfaktoren, die den Kausalzusammenhang zwischen den Variablen verschwimmen lassen?
Im eben verlinkten Video hatte ich folgendes Beispiel gegeben:
Für ein Experiment wird in einem Auto die Temperatur verändert. Personen, die in diesem Auto sitzen geben an, wie wohl sie sich bei der jeweiligen Temperatur fühlen. Die Temperatur ist die unabhängige Variable. Die abhängige Variable ist das berichtete Wohlbefinden der Insassen.
Möchtest du hier den Effekt von Temperatur auf Wohlbefinden messen, solltest du sicherstellen, dass die Sitzmassage ausgeschaltet ist! Andernfalls riskierst du, dass sich das Wohlbefinden ändert, jedoch aufgrund der Massage und nicht der Heizung. Das heißt dann aber nicht, dass die Temperatur keinen Effekt hat, es wird dann nur schwieriger, den Effekt von Heizung und Massage auseinanderzuhalten.
Es geht also bei der internen Validität darum, den Einfluss potenzieller Störvariablen zu minimieren (Hussy et al. 2010).
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#2 externe Validität (quantitative Forschung)
Sofern die interne Validität gegeben ist, können wir uns Gedanken über die externe Validität machen. Hier geht es darum, wie gut die Ergebnisse auf andere Kontexte, also andere Menschen, Orte oder Zeitpunkte übertragbar sind.
Etwas umgangssprachlicher ausgedrückt spricht man auch von der Verallgemeinerung der Ergebnisse auf andere Situationen (Hussy et al. 2010).
Der Begriff der externen Validität wird nicht nur im Kontext von Experimenten gebraucht. Auch zum Beispiel bei Survey-Forschung ist es wichtig sich Gedanken über externe Validität zu machen.
Aber wie stellt man diese fest?
Auch hier kommt wieder das Ausschlussverfahren ins Spiel, um mögliche Gefahren für die externe Validität zu minimieren.
Eine solche Gefahr ist der sogenannte Sampling Bias, also ob eine Verzerrung in der Stichprobe vorliegt. Das kann zum Beispiel sein, wenn ProbandInnen nicht freiwillig an einer Studie teilnehmen. Oder wenn andere Faktoren gegeben sind, welche die Stichprobe nicht repräsentativ für eine Grundgesamtheit machen.
#3 Interne und externe Validität in der qualitativen Forschung
In der quantitativen Forschung hat die interne Validität oberste Priorität. Wenn diese gegeben ist, kann sich sekundär um die externe Validität gekümmert werden.
In der qualitativen Forschung ist das genau umgekehrt, bzw. spielt die interne Validität gar keine Rolle. Qualitative Forschung kann und will keine Kausalzusammenhänge überprüfen. Deshalb ist interne Validität nicht relevant.
Die externe Validität spielt hingegen schon eine Rolle. In Bezug auf die Verallgemeinerung auf die Grundgesamtheit, kann externe Validität relevant werden, wenn eine Stichprobe zufällig gezogen wird.
Du könntest beispielsweise eine Inhaltsanalyse machen und aus 1000 YouTube Videos eine Stichprobe von 100 Videos auswählen. Hier könnte man sich fragen wie gut sich die Ergebnisse der Inhaltsanalyse auf die anderen 900 Videos übertragen lassen. Das ist aber eher selten das Ziel einer qualitativen Studie.
Wo externe Validität jedoch wichtig wird, ist die Verallgemeinerung auf andere Situationen und Kontexte. Denn das ist schon ein Ziel qualitativer Forschung. Wenn du allein an die Grounded Theory denkst, wird hier versucht die Ergebnisse einer empirischen Untersuchung zu verallgemeinern und nützliche theoretische Konzepte und deren Beziehung zueinander aufzudecken (Hussy et al. 2010).
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