心理研究における妥当性の向上

Campbell（1957）の内部および外部の妥当性を高める方法、およびCook and Campbell（1979）の構成と結論の妥当性をレビューします。内部妥当性または有効な因果推論については、非ランダム化研究から因果的結論を引き出すための設計と方法が考慮されます。因果推論と構造方程式モデリングの伝統との間のより大きな協力は、両方に利益をもたらすでしょう。外部の妥当性については、結果を一般化し、パートナーと研究を治療し、参加者がランダムとして強く奨励されています。構成の妥当性、特に測定の心理的意味については、残業データとダイアディックデータの両方から測定を複数のコンストラクトの組み合わせとして扱う多変量モデルについて説明します。結論の妥当性または有効な統計的推論のために、一般化可能性が高く、独立性の仮定が議論された場合の低電力の問題について説明します。心理的研究で真実を見つけることは挑戦であり、一見克服できない困難はしばしば遭遇します。それにもかかわらず、方法論者の世代によって開発された戦略を使用した持続的かつ勤勉な努力は、科学的進歩につながるはずです。（PSYINFOデータベースレコード（c）2019 APA、All Rights Reserved）。

Methods to increase Campbell's (1957) internal and external validity as well as Cook and Campbell's (1979) construct and conclusion validity are reviewed. For internal validity or valid causal inference, designs and methods to draw causal conclusions from nonrandomized studies are considered. Greater collaboration between the causal inference and structural equation modeling traditions would benefit both. For external validity, generalizing results, treating partners and studies as well as participants as random is strongly encouraged. For construct validity, particularly the psychological meaning of measures, multivariate models that treat measures from both overtime and dyadic data as being a combination of multiple constructs are discussed. For conclusion validity or valid statistical inference, the problem of low power when generalizability is high and the assumption of independence are discussed. Finding the truth in psychological research is a challenge, and seemingly insurmountable difficulties are often encountered. Nonetheless, persistent and diligent efforts using strategies developed by generations of methodologists should lead to scientific advancement. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).