3.      факторы помех, присутствующие в условиях эксперимента;

4.      нарушение принятых правил проведения и обработки, которые установлены для различных статистических методов.

Стратегия повышения валидности статистических выводов состоит в уменьшении вариативности ошибки путем применения, например, схемы исследования с повторными пробами или использования однородных групп. Статистическая состоятельность исследования может диагностироваться как на стадии проектирования исследования (например, проверка расчета величины выборки), так и после исследования для оценки его результатов.

Внутренняя валидность

Внутренняя валидность – один из самых важных типов валидности, который действительно касается отношений между зависимыми и независимыми переменными. Эта валидность связана с особым процедурами, которые позволяют определить, насколько выводы, сделанные в данном исследовании, достоверны. После того, как установлено существование зависимости между переменной X и переменной Y, необходимо решить, какая из переменных является причиной, а какая следствием, то есть определить направление данной взаимосвязи. Если Y наблюдается после X, то можно сказать, что X является причиной Y.

Однако может оказаться, что отношение зависимости между X и Y вызвано третьей переменной С. Для установления внутренней валидности необходимо рассмотреть все возможности влияния третьей переменной С на переменные X и Y и исключить их. Считается, что исследование обладает внутренней валидностью, если доказано, что существует зависимость причинно-следственного типа между зависимыми и независимыми переменными.

Причины снижения внутренней валидности исследования:

Смешение переменных. Это одна из наибольших опасностей для валидности эксперимента. Если в ходе эксперимента какой-либо случайный фактор (неэкспериментальная переменная) взаимодействует с зависимой переменной и это взаимодействие не может быть измерено отдельно от взаимодействия зависимой и независимой переменных, то влияние случайной и независимой переменных неразличимо. Проблема смешения переменных является особенно острой в тех исследованиях, где экспериментатор не может контролировать независимую переменную.