Interne Validität

Interne Validität ist der Grad, in dem die Schätzung eines Zusammenhangs zwischen Exposition und Ergebnis in einer Studie für die tatsächlich untersuchten Personen korrekt ist – das heißt, frei von systematischen Fehlern. Eine Studie ist in dem Maße intern valide, in dem Störfaktoren (Confounding), Selektionsbias und Informationsbias adäquat kontrolliert wurden. Sie ist die Voraussetzung für die separate Frage der externen Validität: ob das Ergebnis über die Studienpopulation hinaus verallgemeinerbar ist.

Definition

Interne Validität ist das Ausmaß, in dem der gemessene Zusammenhang zwischen Exposition und Ergebnis in einer Studie den wahren Zusammenhang in der Studienpopulation widerspiegelt, unbeeinflusst durch Störfaktoren (Confounding), Selektionsbias oder Informationsbias.

Scope

Der Eintrag behandelt die Bedeutung der internen Validität, die drei systematischen Bedrohungen, die sie zusammenfasst, ihre Beziehung zu Zufallsfehlern und zur externen Validität sowie die Art und Weise, wie Berichtsstandards Studien dazu anhalten, diese zu berücksichtigen. Es handelt sich um eine methodische Referenz und bietet keine klinische Anleitung.

Core questions

• Wurde Confounding durch Design oder Analyse adäquat kontrolliert?
• Könnte die Auswahl oder der Ausfall aus der Studienpopulation die Schätzung verzerrt haben?
• Wurden Exposition und Ergebnis genau genug gemessen, um eine wesentliche Fehlklassifikation zu vermeiden?
• Wird die Unsicherheit der Schätzung (Zufallsfehler) neben diesen systematischen Bedenken berichtet?

Key concepts

• Systematischer Fehler (Bias)
• Confounding (Störfaktoren)
• Selektionsbias
• Informationsbias
• Zufallsfehler und Präzision
• Externe Validität (Verallgemeinerbarkeit)
• Berichtsstandards (STROBE)

Mechanisms

Interne Validität wird am besten als die Abwesenheit von drei systematischen Fehlern verstanden. Confounding vermischt den Effekt der Exposition mit dem einer gemeinsamen Ursache; Selektionsbias verzerrt den Zusammenhang durch die Art und Weise, wie Probanden in die Analyse aufgenommen werden oder in ihr verbleiben; und Informationsbias verzerrt ihn durch Fehlmessungen. Eine Studie mit hoher interner Validität hat alle drei Aspekte berücksichtigt, sodass die verbleibende Abweichung von der Wahrheit hauptsächlich auf Zufallsfehler zurückzuführen ist, die durch Konfidenzintervalle quantifiziert werden und mit zunehmender Stichprobengröße abnehmen. Interne Validität ist logisch vorrangig gegenüber externer Validität (Verallgemeinerbarkeit): Eine Schätzung, die für die Studienpopulation verzerrt ist, kann nicht zuverlässig auf andere extrapoliert werden. Werkzeuge, die die interne Validität stärken, umfassen Randomisierung, Restriktion und Matching, eine angemessene Anpassung, die durch kausale Überlegungen geleitet wird, verblindete und standardisierte Messungen sowie die Minimierung von Verlusten im Follow-up.

Clinical relevance

Interne Validität ist das erste Kriterium, das bei der Beurteilung, ob das Ergebnis einer Studie glaubwürdig ist, herangezogen wird, da ein Befund, der für seine eigenen Teilnehmer verzerrt ist, wenig verlässliche Evidenz liefert. Das Konzept beschreibt, wie die Vertrauenswürdigkeit von Evidenz bewertet wird; es leitet keine individuelle Diagnose oder Behandlung an.

Epidemiology

Die Beurteilung der internen Validität ist Teil jeder kritischen Bewertung von Beobachtungs- und experimentellen Studien, und Berichtsrichtlinien wie STROBE verlangen von Autoren, potenzielle Bias-Quellen und Einschränkungen der Validität zu beschreiben. Die systematische Trennung von interner und externer Validität ist ein Standard-Organisationsprinzip in epidemiologischen Methoden.

Evidence & guidelines

Die STROBE-Erklärung (von Elm et al., 2007) fordert von Beobachtungsstudien, Anstrengungen zur Behebung von Bias und Confounding zu berichten und Einschränkungen zu diskutieren, die die interne und externe Validität beeinflussen, wodurch das Konzept in der Berichterstattung von Forschung operationalisiert wird.

History

Die Unterscheidung zwischen interner und externer Validität wurde Mitte des 20. Jahrhunderts in der Forschungsmethodenliteratur artikuliert und in die Epidemiologie übernommen, als das Feld seine Behandlung von Bias und Confounding formalisierte. Die Arbeit zur kausalen Inferenz im späten 20. Jahrhundert und später Berichtsrichtlinien wie STROBE gaben dem Konzept der internen Validität einen präzisen Inhalt und einen Platz in der routinemäßigen Bewertung und Berichterstattung von Studien.

Debates

Wie sollten interne und externe Validität gegeneinander abgewogen werden?

Die Stärkung der internen Validität (zum Beispiel durch Restriktion oder streng kontrollierte Designs) kann die untersuchte Population einschränken und somit die Verallgemeinerbarkeit begrenzen; Kommentatoren unterscheiden sich darin, wie viel Priorität jedem gegeben werden sollte, obwohl die interne Validität im Allgemeinen als Voraussetzung für jede nützliche externe Inferenz behandelt wird.

Key figures

• Kenneth Rothman
• Sander Greenland
• David Grimes
• Kenneth Schulz

Seminal works

• grimes-schulz-2002-bias
• vonelm-2007

Frequently asked questions

Was ist der Unterschied zwischen interner und externer Validität?

Interne Validität bezieht sich darauf, ob die Schätzung für die tatsächlich untersuchten Personen korrekt ist (frei von Bias); externe Validität bezieht sich darauf, ob diese Schätzung auf andere Populationen oder Settings verallgemeinerbar ist.

Garantiert eine große Stichprobengröße interne Validität?

Nein. Eine große Stichprobe reduziert Zufallsfehler und verengt Konfidenzintervalle, trägt aber nichts zur Beseitigung systematischer Fehler wie Confounding, Selektionsbias oder Informationsbias bei, die die interne Validität bestimmen.

Welche Bedrohungen fasst die interne Validität zusammen?

Sie fasst die Freiheit von den drei Hauptsystematischen Fehlern – Confounding, Selektionsbias und Informationsbias – zusammen, im Gegensatz zum zufälligen (Stichproben-)Fehler.