La science est une entreprise systématique visant à comprendre le monde qui nous entoure. Au cœur de cette entreprise se trouve la méthode scientifique, un processus rigoureux de collecte, d’analyse et d’interprétation de données pour établir des connaissances objectives et fiables. Un élément crucial de la méthode scientifique est la validité, qui fait référence à la précision et à la fiabilité des résultats de la recherche. En d’autres termes, la validité garantit que la recherche mesure ce qu’elle prétend mesurer et que les conclusions tirées sont justifiées par les données.
La validité est un concept multiforme, englobant une variété de types qui s’adressent à différents aspects de la recherche. Comprendre ces différents types de validité est essentiel pour les chercheurs, car cela leur permet de concevoir des études solides, d’interpréter les résultats de manière appropriée et de contribuer à l’avancement des connaissances scientifiques.
Les 10 types fondamentaux de validité
Voici les 10 types fondamentaux de validité en science, chacun jouant un rôle distinct dans l’évaluation de la qualité et de la fiabilité de la recherche⁚
1. Validité interne
La validité interne se réfère à la confiance que l’on peut avoir dans la conclusion qu’une relation causale existe entre les variables indépendantes et dépendantes d’une étude. En d’autres termes, elle garantit que les changements observés dans la variable dépendante sont effectivement dus aux manipulations de la variable indépendante et non à d’autres facteurs.
Pour assurer une validité interne élevée, les chercheurs doivent contrôler soigneusement les variables externes qui pourraient influencer les résultats. Cela peut impliquer l’utilisation de groupes de contrôle, l’attribution aléatoire des participants aux groupes et la mise en œuvre de procédures standardisées. Par exemple, dans une étude sur l’effet d’un nouveau médicament sur la dépression, la validité interne serait compromise si les participants du groupe de traitement recevaient également une thérapie psychologique, ce qui pourrait également contribuer à l’amélioration de leur humeur.
2. Validité externe
La validité externe fait référence à la capacité de généraliser les résultats de la recherche à d’autres populations, contextes et moments. En d’autres termes, elle examine si les résultats de l’étude sont transférables à d’autres situations. Une validité externe élevée indique que les conclusions de la recherche sont applicables à un large éventail de personnes, d’environnements et de temps.
Pour maximiser la validité externe, les chercheurs doivent utiliser des échantillons représentatifs de la population d’intérêt et s’assurer que les conditions de l’étude sont similaires à celles du monde réel. Par exemple, une étude sur l’efficacité d’un programme d’intervention scolaire réalisée uniquement avec des élèves d’une école privée peut avoir une faible validité externe, car les résultats peuvent ne pas être généralisables aux élèves d’autres types d’écoles.
3. Validité de construit
La validité de construit se réfère à la mesure dans laquelle un instrument de recherche mesure effectivement le concept abstrait qu’il est censé mesurer. En d’autres termes, elle garantit que l’instrument est un indicateur précis du construit théorique sous-jacent.
La validité de construit est souvent évaluée à l’aide de preuves convergentes et discriminantes. La validité convergente se produit lorsque l’instrument est corrélé avec d’autres mesures du même construit, tandis que la validité discriminante se produit lorsque l’instrument n’est pas corrélé avec des mesures de construits différents. Par exemple, un questionnaire sur l’anxiété devrait être corrélé avec d’autres mesures d’anxiété (validité convergente) et ne devrait pas être corrélé avec des mesures de la dépression (validité discriminante).
4. Validité statistique
La validité statistique se réfère à la précision des conclusions statistiques tirées d’une étude. Elle garantit que les relations observées entre les variables sont statistiquement significatives et que les résultats ne sont pas dus au hasard.
La validité statistique est assurée par l’utilisation de méthodes statistiques appropriées pour l’analyse des données. Cela comprend le choix des tests statistiques appropriés, la vérification des hypothèses des tests et l’interprétation correcte des résultats. Par exemple, une étude qui utilise un test t pour comparer deux groupes doit s’assurer que les données répondent aux hypothèses du test t, telles que la normalité des données et l’égalité des variances.
5. Validité de contenu
La validité de contenu se réfère à la mesure dans laquelle un instrument de recherche couvre l’ensemble du domaine du concept qu’il est censé mesurer. En d’autres termes, elle garantit que l’instrument est un échantillon représentatif du contenu du construit.
La validité de contenu est souvent évaluée par des experts dans le domaine. Ils examinent l’instrument pour s’assurer que tous les aspects importants du concept sont couverts et que les éléments sont pertinents et représentatifs. Par exemple, un test d’aptitude à l’enseignement devrait inclure des éléments qui évaluent les connaissances, les compétences et les attitudes nécessaires pour être un enseignant efficace.
6. Validité de face
La validité de face se réfère à la mesure dans laquelle un instrument de recherche semble mesurer ce qu’il est censé mesurer. En d’autres termes, elle garantit que l’instrument est plausible et logique aux yeux des participants.
La validité de face est souvent évaluée subjectivement par les participants ou par des experts dans le domaine. Un instrument avec une validité de face élevée est plus susceptible d’être accepté et utilisé par les participants. Par exemple, un questionnaire sur la satisfaction au travail devrait inclure des éléments qui sont clairement liés au concept de satisfaction au travail.
7. Validité critérielle
La validité critérielle se réfère à la mesure dans laquelle un instrument de recherche est corrélé avec une mesure externe, ou critère, du même construit. En d’autres termes, elle garantit que l’instrument est un bon prédicteur du critère.
La validité critérielle peut être évaluée à l’aide de deux types de validité⁚ la validité prédictive et la validité concurrente. La validité prédictive se produit lorsque l’instrument prédit avec précision un critère futur, tandis que la validité concurrente se produit lorsque l’instrument est corrélé avec un critère actuel.
Par exemple, un test d’admission à l’université devrait avoir une validité prédictive élevée s’il prédit avec précision le succès des étudiants à l’université. Un test de dépistage du cancer devrait avoir une validité concurrente élevée s’il est corrélé avec les résultats d’autres tests de dépistage du cancer.
8. Validité convergente
La validité convergente est un type de validité de construit qui se réfère à la mesure dans laquelle un instrument de recherche est corrélé avec d’autres mesures du même construit. En d’autres termes, elle garantit que l’instrument converge avec d’autres mesures du même concept.
La validité convergente est souvent évaluée en corrélant les scores de l’instrument avec les scores d’autres instruments qui mesurent le même construit. Une corrélation élevée entre les scores indique une validité convergente élevée. Par exemple, un questionnaire sur l’anxiété devrait être corrélé avec d’autres mesures d’anxiété, telles que les échelles d’anxiété standardisées.
9. Validité discriminante
La validité discriminante est un type de validité de construit qui se réfère à la mesure dans laquelle un instrument de recherche n’est pas corrélé avec des mesures de construits différents. En d’autres termes, elle garantit que l’instrument distingue le construit qu’il mesure des autres concepts.
La validité discriminante est souvent évaluée en corrélant les scores de l’instrument avec les scores d’autres instruments qui mesurent des construits différents. Une corrélation faible ou nulle entre les scores indique une validité discriminante élevée. Par exemple, un questionnaire sur l’anxiété devrait ne pas être corrélé avec des mesures de la dépression ou de l’estime de soi.
10. Validité prédictive
La validité prédictive est un type de validité critérielle qui se réfère à la mesure dans laquelle un instrument de recherche prédit avec précision un critère futur. En d’autres termes, elle garantit que l’instrument est un bon prédicteur d’un résultat futur.
La validité prédictive est souvent évaluée en corrélant les scores de l’instrument avec les scores d’un critère futur. Une corrélation élevée entre les scores indique une validité prédictive élevée. Par exemple, un test d’admission à l’université devrait avoir une validité prédictive élevée s’il prédit avec précision le succès des étudiants à l’université.
Conclusion
Les 10 types de validité décrits ci-dessus sont essentiels pour garantir la qualité et la fiabilité de la recherche scientifique. En comprenant ces types de validité, les chercheurs peuvent concevoir des études solides, interpréter les résultats de manière appropriée et contribuer à l’avancement des connaissances scientifiques. La validité est un concept dynamique qui évolue constamment au fur et à mesure que les méthodes de recherche et les théories scientifiques progressent. Il est donc essentiel que les chercheurs restent au courant des dernières avancées en matière de validité et appliquent les meilleures pratiques pour assurer la qualité de leurs recherches.
En conclusion, la validité est un élément crucial de la méthode scientifique. Elle garantit que les résultats de la recherche sont précis, fiables et applicables à un large éventail de situations. En comprenant les différents types de validité et en appliquant les meilleures pratiques pour les maximiser, les chercheurs peuvent contribuer à l’avancement des connaissances scientifiques et à la résolution de problèmes importants.
