L’évaluation de la validité de construit exige que les corrélations de la mesure soient examinées par rapport à des variables connues pour être liées au construit (prétendument mesuré par l’instrument évalué ou pour lequel il y a des raisons théoriques de s’attendre à ce qu’il soit lié). Ceci est conforme à la matrice multitrait-multiméthode (MTMM) d’examen de la validité conceptuelle décrite dans l’article de référence de Campbell et Fiske (1959). Il existe d’autres méthodes d’évaluation de la validité conceptuelle que la MTMM. Elle peut être évaluée par différentes formes d’analyse factorielle, de modélisation par équation structurelle (SEM) et d’autres évaluations statistiques. Il est important de noter qu’une seule étude ne prouve pas la validité du construit. Il s’agit plutôt d’un processus continu d’évaluation, de réévaluation, de raffinement et de développement. Les corrélations qui correspondent au modèle attendu constituent une preuve de la validité conceptuelle. La validité de construit est un jugement basé sur l’accumulation de corrélations provenant de nombreuses études utilisant l’instrument évalué.
La plupart des chercheurs tentent de tester la validité de construit avant la recherche principale. Pour ce faire, des études pilotes peuvent être utilisées. Les études pilotes sont des études préliminaires à petite échelle visant à tester la faisabilité d’un test à grande échelle. Ces études pilotes établissent la force de leur recherche et leur permettent de faire les ajustements nécessaires. Une autre méthode est la technique des groupes connus, qui consiste à administrer l’instrument de mesure à des groupes censés être différents en raison de caractéristiques connues. Le test des relations hypothétiques implique une analyse logique basée sur la théorie ou les recherches antérieures. Les études d’intervention constituent une autre méthode d’évaluation de la validité conceptuelle. Les études d’intervention où un groupe ayant des scores faibles dans le construit est testé, enseigné le construit, puis remesuré, peuvent démontrer la validité du construit d’un test. S’il y a une différence significative entre le pré-test et le post-test, qui sont analysés par des tests statistiques, alors cela peut démontrer une bonne validité de construit.
Validité convergente et discriminanteEditer
La validité convergente et la validité discriminante sont les deux sous-types de validité qui composent la validité de construit. La validité convergente se réfère au degré auquel deux mesures de construits qui devraient théoriquement être liées, sont en fait liées. En revanche, la validité discriminante vérifie si les concepts ou les mesures qui sont censés être non liés le sont en fait. Prenons, par exemple, le concept de bonheur général. Si une mesure du bonheur général a une validité convergente, alors les constructions similaires au bonheur (satisfaction, contentement, gaieté, etc.) devraient être liées positivement à la mesure du bonheur général. Si cette mesure a une validité discriminante, alors les constructions qui ne sont pas censées être liées positivement au bonheur général (tristesse, dépression, désespoir, etc.) ne devraient pas être liées à la mesure du bonheur général. Les mesures peuvent avoir un des sous-types de validité de construit et pas l’autre. En utilisant l’exemple du bonheur général, un chercheur pourrait créer un inventaire où il existe une corrélation positive très élevée entre le bonheur général et le contentement, mais s’il existe également une corrélation positive significative entre le bonheur et la dépression, alors la validité de construction de la mesure est remise en question. Le test a une validité convergente mais pas une validité discriminante.
Réseau nomologiqueEdit
Lee Cronbach et Paul Meehl (1955) ont proposé que le développement d’un réseau nomologique soit essentiel à la mesure de la validité de construit d’un test. Un réseau nomologique définit un construit en illustrant sa relation avec d’autres construits et comportements. Il s’agit d’une représentation des concepts (construits) d’intérêt dans une étude, de leurs manifestations observables et de leur interrelation. Elle examine si les relations entre des construits similaires sont considérées avec les relations entre les mesures observées des construits. L’observation minutieuse des relations entre les construits permet de générer de nouveaux construits. Par exemple, l’intelligence et la mémoire de travail sont considérées comme des construits fortement liés. Grâce à l’observation de leurs composantes sous-jacentes, les psychologues ont développé de nouveaux concepts théoriques tels que l’attention contrôlée et la charge à court terme. La création d’un réseau nomologique peut également rendre l’observation et la mesure des constructions existantes plus efficaces en repérant les erreurs. Des chercheurs ont découvert que l’étude des bosses sur le crâne humain (phrénologie) n’est pas un indicateur de l’intelligence, mais que le volume du cerveau l’est. En retirant la théorie de la phrénologie du réseau nomologique de l’intelligence et en ajoutant la théorie de l’évolution de la masse cérébrale, les constructions de l’intelligence deviennent plus efficaces et plus puissantes. Le tissage de tous ces concepts interdépendants et de leurs caractéristiques observables crée un « filet » qui soutient leur concept théorique. Par exemple, dans le réseau nomologique de la réussite scolaire, on s’attendrait à ce que les traits observables de la réussite scolaire (c’est-à-dire la moyenne générale, les scores SAT et ACT) soient liés aux traits observables de la studiosité (heures passées à étudier, attention en classe, détails des notes). Si ce n’est pas le cas, il y a un problème de mesure (de la réussite scolaire ou de la studiosité), ou de la prétendue théorie de la réussite. S’ils sont indicateurs les uns des autres, alors le réseau nomologique, et donc la théorie construite, de la réussite scolaire est renforcée. Bien que le réseau nomologique ait proposé une théorie sur la façon de renforcer les constructions, il ne nous dit pas comment nous pouvons évaluer la validité de la construction dans une étude.
Matrice multitrait-multiméthodeModifier
La matrice multitrait-multiméthode (MTMM) est une approche pour examiner la validité du construit développée par Campbell et Fiske (1959). Ce modèle examine la convergence (preuve que différentes méthodes de mesure d’un construit donnent des résultats similaires) et la discriminabilité (capacité à différencier le construit d’autres construits connexes). Il mesure six traits : l’évaluation de la validité convergente, l’évaluation de la validité discriminante (divergente), les unités trait-méthode, les multitraits-multiméthodes, les méthodologies réellement différentes et les caractéristiques des traits. Cette conception permet aux enquêteurs de tester : » la convergence entre différentes mesures… de la même » chose « … et la divergence entre les mesures… de » choses » apparentées mais conceptuellement distinctes.