内部效度
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内部效度（internalvalidity）
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内部效度是因变量和自变量之间关系的确实性程度，是实验结论的真实性。程度内部效度与研究结果解释的唯一性有关，如果研究结果有且只有一种解释，那么该研究的内部效度就高；如果研究结果不止一种解释时，该研究的内部效度就低。因此，研究过程中所有导致对结果有其它解释的因素，都是对内部效度的威胁。比如，变量X的变化总是一贯地、明显地伴有变量Y的变化，如能肯定变量X的变化是引起变量Y变化的直接原因，那么这个研究就具有高内部效度。相反，任何其它可能引起变量Y变化的因素都是对其内部效度的威胁。
内部效度的影响因素[1]
①期望效应/皮格马利翁效应/罗森塔尔效应/自验寓言/毕马龙效应：
说明主试的期待不同，对被试施加影响的方法也不同，被试受到的影响不同从而表现也有差别，期待是一种强有力的力量。
③投射效应
投射效应：认知者形成对别人的印象时总是假设他人与自己有相同的倾向，即把自己的特性投射到其他人身上。
所谓“以小人之心，度君子之腹”。
④刻板效应
刻板效应：又称定型效应，是人们用刻印在自己头脑中的关于某人、某一类人的固定印象，作为判断和评价人依据的心理现象
⑥观察者偏见
观察者偏见：由于观察者个人的动机和预期导致观察的错误
刻板效应和投射效应以及光环效应都属于观察者偏见，可见其范围很广，因为人们总是“看见”他们想看见的。
主要表现在要求特征，当然还有其他的。
要求特征：被试通过对主试的语言行为和态度的察觉，判断主试的实验目的从而自觉不自觉得改变自己的反应
对被试传递的实验信息和线索成了决定被试行为的显著因素，这样的线索就是实验情境中的要求特征
常见的要求特征包括霍桑效应、评价忧虑、取悦研究者、罗密欧与朱丽叶效应等。
①霍桑效应
霍桑效应：被事当面临新情境发现自己比较特别并正在被关注的时候，行为上会表现出高度的积极性
②评价忧虑/取悦研究者/罗密欧与朱丽叶现象
评价忧虑：意识到自己正在被人观察和评价，被试担心自己的行为不能被别人认可而产生的忧虑的心理，从而导致行为异常。
取悦研究者：在评价忧虑的基础上，为了得到较好的评价而按照假象的主试的愿望去表现自己的行为，而不是如平常一样。
罗密欧与朱丽叶现象：在探测到主试愿望后产生逆反心理，故意改变自己的行为使主试的愿望破灭。
安慰剂效应：被试认为某种无效刺激具有某种功能，从而有意无意中按照这种功能的结果来行为或者是表现出刺激有效的反应
安慰剂效应相当于发生在被试身上的期望效应，都是人强烈意念的能动性的表现，是一种自我暗示。
④亨利效应
亨利效应：被事接受虚假的信息或其他刺激产生了盲目的自信或积极的态度，从而在反应上表现出异乎平常的正面效果
亨利效应同样相当于被试身上的期望效应。
P.S.:
在控制组实验组设计中，由于实验组被给予实验处理，被试会较多产生安慰剂效应，而主试产生皮格马利翁效应；
在操作组，被试由于未被重视，容易产生罗密欧与朱丽叶效应或被激发斗志而出现亨利效应。
历史（亦称“经历”）指在实验过程中，与实验变量同时发生，并对实验结果产生影响的特定时间。
当出现这种情况是，研究者无法判断实验结果是由自变量引起还是由特定时间引起。
指在实验过程中随着时间的延续，被试身心发生变化，如变得较为成熟、疲倦、饥渴或对实验丧失兴趣等。
实验过程中由于没有采用随机化的方法来选择被试和分配被试，造成实验处理前被试的组与组之间在很多方面有差异性。
研究者为了取得实验前被试的初始状态，对被试实施前测验，而这种测验可能会积极或消极地影响实验处理实施后进行的测验。
实验过程中由于种种原因使较多被试中途退出或死亡，导致研究者因为样本太小或组间被试不均衡无法对结果作出正确的解释。
统计回归：也叫“向平均回归”，经常在有匹配过程的实验中出现，由于在实验处理前选择了某一特征方面具有极端分数的被试，
实验处理后的后测验分数有回归到平均数的趋向，因为大多极端分数都含有较大的偶然因素。
如果统计回归导致实验结果上的错觉，则称之为回归假象。
e.g.：我们有一个教育计划准备用来提高非洲裔美国儿童的阅读分数，因为通常非洲裔美国儿童的阅读分数明显比白人儿童低。现在有非洲裔和白人两组美国儿童，为了让实验更准确，我们在年龄、性别以及初始阅读成绩等几个唯独上进行匹配。然后我们对两组儿童都实施阅读提高计划，在结束后再次检查阅读分数。结果出人意料，非洲裔美国儿童在接受计划后阅读成绩比以往更差，而白人儿童则有所提高。于是得出结论认为计划只能帮助白人儿童但实际上损害了非洲裔美国儿童，尽管计划是为后者设计的。
通过思考相信你能看出这个结论不够合理，而它正是回归假象导致的。原因是，在最初的阅读成绩匹配的过程中，由于非洲裔美国儿童的分数总体都很低，只能选择分数远高于平均水平的非洲儿童和分数远低于平均成绩的白人学生这两个极端组进行等组匹配。于是在重测时他们的分数都出现了向平均数回归，错误的结论便由此产生。
实验过程中使用仪器不当或仪器失灵、测验材料出现问题或主试身心发生变化。
在实验设计中，如果研究者缺乏对变量进行精确控制，上述诸因素就会产生交互作用的效果。在诸因素的交互作用中，选择与成熟之间的交互作用是最常见的。
内部效度的例子[2]
一项研究要测量室温与问题解决能力之间的关系。假定结果为：温度上升时，被试成绩有明显下降。过程如下：将一组被试60人安排在20度的房间中，然后升温至30度，再升至35度，每一温度下都给出问题让被试解决，并测量他们的成绩。结果显示：温度上升时成绩就下降。实验结果很明确，但结果的解释却出现了不确定性，因为成绩的下降可能是温度上升引起的，也可能是被试在连续作业中产生的疲劳引起的，这两种解释使内部效度受到了威胁。而后研究者对实验进行了改进：在每种温度下使用一个独立的被试组，以期排除疲劳因素的影响。首先将第一组20人安排在2O度条件下参加实验，接着是第二组20人安排在30度条件下参加实验，最后的一组20人安排在35度条件下参加实验。结果仍显示：温度上升时成绩下降。至此，除温度外，被试的组间差异、各组间被试的个体差异也可能导致这一结果，这时也存在两种甚至两种以上的解释。尽管研究者可以宣称问题解决的能力与温度有关，但这种解释的内部效度却存在疑点，即内部效度不高。
研究者想用温度和问题解决能力间可能存在的因果关系来解释假定结果，即温度升高引起问题解决能力下降。就内部效度而言，需要考虑除温度外，是否还有其它可能的因素引起被试问题解决能力的下降。初次实验中存在的不可控因素导致了解释的非唯一性，致使内部效度较低，改进后的实验虽有的放矢，但仍使研究潜入了额外变量，造成了变量混淆。由此可见，任何伴随自变量变化或实验处理出现的额外变量都可能导致内部效度的下降，如被试差异、实验者差异、环境差异、测量的顺序效应等。要提高研究的内部效度，就要加强对额外变量的控制，防止除自变量以外的其它任何因素成为混淆因子。
