para oito dessas ameaças existe a primeira letra mnemônica desta confusão, que se refere às primeiras letras de testes (testes repetidos), história, mudança de instrumento, regressão estatística em direção à média, maturação, mortalidade Experimental, seleção e interação de seleção.

prececedit Temporal Ambíguo

quando não se sabe qual variável mudou primeiro, pode ser difícil determinar qual variável é a causa e qual é o efeito.,

Confundingedit

uma grande ameaça à validade das inferências causais é confusa: as alterações na variável dependente podem ser atribuídas a variações numa terceira variável que está relacionada com a variável manipulada. Onde relações espúrias não podem ser descartadas, hipóteses rivais para a inferência causal original podem ser desenvolvidas.

biasEdit de selecção

viés de selecção refere-se ao problema de que, antes do ensaio, existem diferenças entre grupos que podem interagir com a variável independente e, portanto, ser “responsáveis” pelo resultado observado., Pesquisadores e participantes trazem à experiência uma miríade de características, algumas aprendidas e outras inerentes. Por exemplo, Sexo, peso, cabelo, cor da pele, personalidade, capacidades mentais e habilidades físicas, mas também atitudes como motivação ou vontade de participar.

durante a fase de seleção do estudo de pesquisa, Se um número desigual de sujeitos de teste tem variáveis similares relacionadas ao assunto, há uma ameaça à validade interna. Por exemplo, um pesquisador criou dois grupos de teste, os grupos experimental e de controle., Os sujeitos em ambos os grupos não são similares em relação à variável independente, mas similares em uma ou mais das variáveis relacionadas ao assunto.

self-selection also has a negative effect on the interpretative power of the dependent variable. Isso ocorre muitas vezes em pesquisas on-line onde indivíduos de demografia específica optam pelo teste em taxas mais altas do que outros dados demográficos.

HistoryEdit

eventos fora do estudo/experiência ou entre medidas repetidas da variável dependente podem afetar as respostas dos participantes aos procedimentos experimentais., Muitas vezes, estes são eventos de grande escala (desastre natural, mudança política, etc.) que afetam as atitudes e comportamentos dos participantes de tal forma que se torna impossível determinar se qualquer mudança nas medidas dependentes é devida à variável independente, ou ao evento histórico.

MaturationEdit

os indivíduos mudam durante o curso da experiência ou mesmo entre medições. Por exemplo, as crianças pequenas podem amadurecer e a sua capacidade de concentração pode mudar à medida que crescem., Ambas as mudanças permanentes, como o crescimento físico e as temporárias, como a fadiga, fornecem explicações alternativas “naturais”; assim, elas podem mudar a forma como um sujeito reagiria à variável independente. Assim, após a conclusão do estudo, o pesquisador pode não ser capaz de determinar se a causa da discrepância é devido ao tempo ou à variável independente.

repeted testing (also referred to as testing effects)Edit

repetidamente measuring the participants may lead to bias. Os participantes podem se lembrar das respostas corretas ou podem ser condicionados a saber que estão sendo testados., Fazer repetidamente (o mesmo ou semelhante) testes de inteligência geralmente leva a ganhos de pontuação, mas em vez de concluir que as habilidades subjacentes mudaram para o bem, esta ameaça à validade interna fornece uma boa hipótese rival.

Instrument change (instrumentality)Edit

the instrument used during the testing process can change the experiment. Isto também se refere a observadores que estão mais concentrados ou preparados, ou que mudaram inconscientemente os critérios que usam para fazer julgamentos. Isto também pode ser uma questão de medidas auto-relatadas dadas em momentos diferentes., Neste caso, o impacto pode ser atenuado através da utilização de pretensões retrospectivas. Se ocorrerem alterações de instrumentação, a validade interna da conclusão principal é afetada, uma vez que explicações alternativas estão prontamente disponíveis.

regressão em relação à média

Este tipo de erro ocorre quando os indivíduos são seleccionados com base em pontuações extremas (uma muito longe da média) durante um ensaio., Por exemplo, quando crianças com os piores escores de leitura são selecionadas para participar de um curso de leitura, melhorias no final do curso podem ser devido à regressão em direção à média e não à eficácia do curso. Se as crianças tivessem sido testadas novamente antes do início do curso, provavelmente teriam obtido melhores pontuações de qualquer maneira.Da mesma forma, é mais provável que os valores extremos das pontuações individuais sejam capturados num caso de ensaio, mas é provável que evoluam para uma distribuição mais normal com testes repetidos.,

Mortalidade diferencial attritionEdit

Este erro ocorre se as inferências são feitas com base apenas os participantes que participaram desde o início até o fim. No entanto, os participantes podem ter desistido do estudo antes da conclusão, e talvez até mesmo devido ao estudo ou programa ou experiência própria. Por exemplo, a porcentagem de membros do grupo que deixaram de fumar no pós-teste foi encontrada muito maior em um grupo que recebeu um programa de treinamento para deixar de fumar do que no grupo de controle., No entanto, no grupo experimental apenas 60% completaram o programa. Se esta atrito está sistematicamente relacionada a qualquer característica do estudo, a administração da variável independente, a instrumentação, ou se cair para fora leva a viés relevante entre grupos, uma classe inteira de explicações alternativas é possível que explicam as diferenças observadas.

interactionEdit de selecção-maturação

isto ocorre quando as variáveis relacionadas com o assunto, cor do cabelo, cor da pele, etc., e as variáveis relacionadas com o tempo, idade, tamanho físico, etc., interagir., Se se verificar uma discrepância entre os dois grupos entre os testes, a discrepância pode dever-se às diferenças etárias nas categorias etárias.

DiffusionEdit

Se os efeitos do tratamento se espalharem de grupos de tratamento para grupos de controlo, pode observar-se a ausência de diferenças entre grupos experimentais e de controlo. Isto não significa, no entanto, que a variável independente não tem efeito ou que não há relação entre variável dependente e independente.,

rivalidade compensatória/desmoralização ressentida comportamento

comportamento nos grupos de controle pode alterar como resultado do estudo. Por exemplo, os membros do grupo de controle podem trabalhar muito para ver que a superioridade esperada do grupo experimental não é demonstrada. Mais uma vez, isso não significa que a variável independente não produziu nenhum efeito ou que não há relação entre variável dependente e independente. Vice-versa, as mudanças na variável dependente só podem ser afetadas devido a um grupo de controle desmoralizado, trabalhando menos duro ou motivado, não devido à variável independente.,

Experimenter biasEdit

Experimenter bias ocorre quando os indivíduos que estão conduzindo um experimento inadvertidamente afetam o resultado não conscientemente se comportando de maneiras diferentes para membros de grupos de controle e experimentais. É possível eliminar a possibilidade de viés experimentador através do uso de projetos de estudo duplamente cegos, em que o experimentador não está ciente da condição a que um participante pertence.