Concept
Validité externe
Concepts associés (6)
Validité interne
La validité interne et la validité externe sont des concepts proposés par Donald Campbell dans les années 1950 pour estimer le degré de confiance que l'on peut avoir dans le résultat d'une expérience scientifique. Assurer une bonne validité interne, c'est concevoir, mettre en œuvre et exploiter une expérience de façon à « [limiter] autant que faire se peut les biais imputables aux instruments de collecte ou de traitement des données ».
Facteur de confusion
En statistique, un facteur de confusion, ou facteur confondant, ou encore variable confondante, est une variable aléatoire qui influence à la fois la variable dépendante et les variables explicatives. Ces facteurs sont notamment à l'origine de la différence entre corrélation et causalité (Cum hoc ergo propter hoc). En santé publique, c'est une variable liée à la fois au facteur de risque et à la maladie ou à un autre évènement de l'étude lié à la santé, ce qui est susceptible d'induire un biais dans l'analyse du lien (entre maladie et facteur de risque), produisant ainsi de fausses associations.
Construct validity
Construct validity concerns how well a set of indicators represent or reflect a concept that is not directly measurable. Construct validation is the accumulation of evidence to support the interpretation of what a measure reflects. Modern validity theory defines construct validity as the overarching concern of validity research, subsuming all other types of validity evidence such as content validity and criterion validity.
Statistical conclusion validity
Statistical conclusion validity is the degree to which conclusions about the relationship among variables based on the data are correct or "reasonable". This began as being solely about whether the statistical conclusion about the relationship of the variables was correct, but now there is a movement towards moving to "reasonable" conclusions that use: quantitative, statistical, and qualitative data. Fundamentally, two types of errors can occur: type I (finding a difference or correlation when none exists) and type II (finding no difference or correlation when one exists).
Validity (statistics)
Validity is the main extent to which a concept, conclusion or measurement is well-founded and likely corresponds accurately to the real world. The word "valid" is derived from the Latin validus, meaning strong. The validity of a measurement tool (for example, a test in education) is the degree to which the tool measures what it claims to measure. Validity is based on the strength of a collection of different types of evidence (e.g. face validity, construct validity, etc.) described in greater detail below.
Méthode expérimentale
Les méthodes expérimentales scientifiques consistent à tester la validité d'une hypothèse, en reproduisant un phénomène (souvent en laboratoire) et en faisant varier un paramètre. Le paramètre que l'on fait varier est impliqué dans l'hypothèse. Le résultat de l'expérience valide ou non l'hypothèse. La démarche expérimentale est appliquée dans les recherches dans des sciences telles que, par exemple, la biologie, la physique, la chimie, l'informatique, la psychologie, ou encore l'archéologie.