समाजशास्त्र में वैधता: अनुसंधान में विश्वसनीयता

में नागरिक सास्त्र और अनुसंधान की शर्तें, आंतरिक वैधता वह डिग्री है, जो किसी इंस्ट्रूमेंट, जैसे कि सर्वेक्षण प्रश्न, मापता है कि यह क्या है मापने का इरादा है, जबकि बाहरी वैधता एक प्रयोग के परिणामों की क्षमता को सामान्यीकृत करती है तत्काल अध्ययन।

सच्ची वैधता तब आती है जब प्रयोग किए गए दोनों उपकरण और प्रयोग के परिणाम हर बार सटीक पाए जाते हैं, जब कोई प्रयोग किया जाता है; नतीजतन, वैध पाए जाने वाले सभी डेटा को विश्वसनीय माना जाना चाहिए, जिसका अर्थ है कि यह कई प्रयोगों में दोहराया जाना चाहिए।

एक उदाहरण के रूप में, यदि एक सर्वेक्षण कहता है कि एक छात्र का योग्यता अंक कुछ विषयों में छात्र के परीक्षा स्कोर का एक मान्य भविष्यवाणियां है, तो शोध की मात्रा उस संबंध में आयोजित यह निर्धारित किया जाएगा कि माप के साधन (या नहीं, योग्यता, जैसा कि वे परीक्षण स्कोर से संबंधित हैं) पर विचार किया जाता है वैध।

प्रयोग को वैध मानने के लिए, इसे पहले आंतरिक और बाहरी रूप से वैध माना जाना चाहिए। इसका मतलब है कि एक प्रयोग के मापने के उपकरण को एक ही परिणाम उत्पन्न करने के लिए बार-बार उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए।

हालांकि, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के रूप में डेविस मनोविज्ञान के प्रोफेसर बारबरा सोमरस उसे में डालते हैं "वैज्ञानिक ज्ञान का परिचय" डेमो कोर्स, वैधता के इन दो पहलुओं की सच्चाई कठिन हो सकती है संकल्प करना:

वैधता के इन दो पहलुओं के संबंध में अलग-अलग विधियां अलग-अलग हैं। प्रयोग, क्योंकि वे संरचित और नियंत्रित होते हैं, अक्सर आंतरिक वैधता पर अधिक होते हैं। हालांकि, संरचना और नियंत्रण के संबंध में उनकी ताकत, कम बाहरी वैधता हो सकती है। परिणाम इतने सीमित हो सकते हैं कि अन्य स्थितियों के सामान्यीकरण को रोक सकें। इसके विपरीत, अवलोकन संबंधी अनुसंधान में उच्च बाहरी वैधता (सामान्यता) हो सकती है क्योंकि यह वास्तविक दुनिया में हुआ है। हालाँकि, इतने सारे अनियंत्रित चर की उपस्थिति कम आंतरिक वैधता का कारण बन सकती है, हम यह सुनिश्चित नहीं कर सकते हैं कि कौन से चर मनाया व्यवहार को प्रभावित कर रहे हैं।

जब या तो कम आंतरिक या कम बाहरी वैधता होती है, तो शोधकर्ता अक्सर उनके मापदंडों को समायोजित करते हैं अवलोकन, उपकरण और प्रयोग, ताकि समाजशास्त्रीय आंकड़ों का अधिक विश्वसनीय विश्लेषण प्राप्त किया जा सके।

जब सटीक और उपयोगी डेटा विश्लेषण प्रदान करने की बात आती है, तो सभी क्षेत्रों के समाजशास्त्रियों और वैज्ञानिकों को एक स्तर बनाए रखना चाहिए वैधता और विश्वसनीयता उनके शोध में - सभी मान्य डेटा विश्वसनीय हैं, लेकिन विश्वसनीयता अकेले इसकी वैधता सुनिश्चित नहीं करती है प्रयोग।

उदाहरण के लिए, यदि किसी क्षेत्र में तेजी से टिकट प्राप्त करने वाले लोगों की संख्या दिन-प्रतिदिन, सप्ताह से सप्ताह तक बदलती रहती है, महीने-दर-साल, और साल-दर-साल, यह किसी भी चीज़ का एक अच्छा भविष्यवक्ता होने की संभावना नहीं है - यह माप के रूप में मान्य नहीं है पूर्वानुमान। हालांकि, यदि समान संख्या में टिकट मासिक या वार्षिक रूप से प्राप्त होते हैं, तो शोधकर्ता कुछ अन्य डेटा को सहसंबंधित करने में सक्षम हो सकते हैं जो उसी दर पर उतार-चढ़ाव करते हैं।

फिर भी, सभी विश्वसनीय डेटा मान्य नहीं हैं। कहते हैं कि शोधकर्ताओं ने इस क्षेत्र में कॉफी की बिक्री को सहसंबद्ध बनाया तेजी से टिकट जारी- जबकि डेटा एक दूसरे का समर्थन करने के लिए प्रकट हो सकता है, बाहरी स्तर पर चर संख्या की माप उपकरण को अमान्य करते हैं कॉफी बेचा के रूप में वे तेजी से टिकट प्राप्त की संख्या से संबंधित हैं।