6.1 Les concepts de validité /fidélité s'appliquent très peu

(Curieusement) l' "utilité" est reine !:

	Jugements
Théories	utilité (compréhension, explication, prédiction)
Modèles ("frameworks")	utilité & construction (relation théorie et données & cohérence)
Hypothèses et modèles	validité & construction logique (modèles)
Méthodologies	utilité (service à la théorie, conduite empirique)
Méthodes	Bonne relation avec théorie, hypothèses, méthodologie, etc.
Données	Bonne relation avec hypothèses et modèles & fidélité

Un bon travail doit avant tout servir à un objectif !

Voir aussi		Lectures complémentaires
3.3 «Qu'est-ce qu'une recherche intéressante ?>> [II-5]		Silverman (1993:chapitre 1)

En clair:

La validité d'une théorie ou d'un modèle se juge
par la validité de ses composantes empiriques.

Autrement dit:

Les critères formels les plus importants sont
validité et fiabilité

• il existe plusieurs types de validité de fiabilité
• les définitions ne sont pas toujours les mêmes dans la littérature !

... mais une recherche sera aussi jugée sur son utilité !

A. La validité selon la doctrine de la recherche quasi-expérimentale

La validité interne
découle du design de recherche

• tester si les causes postulées dans le modèle sont les vraies causes,
  s'il n'existe pas d'autres influences sur les variables à expliquer.
• on juge certains "designs" essentiellement sur cette question

La validité externe
.... savoir si on peut généraliser

• difficile de la contrôler.
• Comment peut-on savoir par ex. quel régime politique garantit la vie la plus paisible en l'an 2047 ?

La validité statistique
.... savoir si une relation statistique est significative

• pour les débutants plutôt un problème technique assez simple:
  seuil d'erreur minimal selon la doctrine statistique.

La validité de construction
concerne le raisonnement théorique

• la question d'interprétation du modèle empirique

(par exemple la signification de ses indicateurs)

Voir aussi		Lectures complémentaires
17.4 «Les menaces à la validité interne>> [V-17]		Campbell & Stanley, 1963 et Cook & Campbell, 1975

B. Typologie d'erreurs pour la validité interne

Erreur de type 1:
= croire qu'une relation (statistique) est bonne

... alors qu'elle n'existe pas

• En d'autres termes:
  On rejette à tort l'hypothèse zéro (pas de liens entre variables)

Erreur de type 2:
= croire qu'une relation n'existe pas

... alors qu'elle existe

• En d'autres termes: on supporte à tort l'hypothèse zéro

Il existe des méthodes pour éviter ces erreurs

• Voir par exemple chapitre 17. «L'expérience et la quasi-expérimentation>> [V-3], lire aussi section 17.4 [V-17]

C. La fiabilité (reliability)

fiabilité = degré de consistance de mesures
d'un même objet

1. par différents observateurs
2. par le même observateur à différentes occasions

Exemple: Mesure d'eau bouillante

• Un thermomètre donne toujours 82 degrés:
  => il est fiable (mais pas valide)
• Un autre donne des valeurs entre 99 et 101 degrés:
  => il n'est pas très fiable, mais valide

Sous-types de fiabilité (Kirk & Miller):

1. Fiabilité circonstancielle:
   • par exemple: le fait que les gens disent toujours la même chose par rapport à une question ne veut pas dire que le résultat est "vrai"
     (voir par exemple la controverse autour de Mead)
2. Fiabilité diachronique
   • le même type de mesure fonctionne dans le temps
3. Fiabilité synchronique
   • peut-on obtenir les même résultats en utilisant différentes techniques? (par ex. observation & entretien)