Concept
Validity (statistics)
Concepts associés (16)
Validité prédictive
La Validité prédictive est un terme utilisé dans l'évaluation des personnes. C'est une qualité psychométrique désignant la capacité d'un outil de mesure à prédire correctement un événement futur. Cette valeur est mesurée par la corrélation entre le prédicteur (un test, un entretien, un outil d'évaluation) et un critère de réussite (professionnel le plus souvent). En matière de recrutement ou de gestion des ressources humaines, les techniques et outils possédant les meilleures validités prédictives sont les suivants: Assessment Centers, questionnaires de personnalité, tests d'aptitudes, prises de références, recommandations, entretiens en face à face.
Criterion validity
In psychometrics, criterion validity, or criterion-related validity, is the extent to which an operationalization of a construct, such as a test, relates to, or predicts, a theoretical representation of the construct—the criterion. Criterion validity is often divided into concurrent and predictive validity based on the timing of measurement for the "predictor" and outcome. Concurrent validity refers to a comparison between the measure in question and an outcome assessed at the same time.
Concurrent validity
Concurrent validity is a type of evidence that can be gathered to defend the use of a test for predicting other outcomes. It is a parameter used in sociology, psychology, and other psychometric or behavioral sciences. Concurrent validity is demonstrated when a test correlates well with a measure that has previously been validated. The two measures may be for the same construct, but more often used for different, but presumably related, constructs. The two measures in the study are taken at the same time.
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).
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 ».
Statistical model validation
In statistics, model validation is the task of evaluating whether a chosen statistical model is appropriate or not. Oftentimes in statistical inference, inferences from models that appear to fit their data may be flukes, resulting in a misunderstanding by researchers of the actual relevance of their model. To combat this, model validation is used to test whether a statistical model can hold up to permutations in the data.
Psychométrie
La psychométrie est la science qui étudie l'ensemble des techniques de mesures pratiquées en psychologie, ainsi que les techniques de validation et d'élaboration de ces mesures. Ces techniques concernent tous les champs de la psychologie, ainsi que d'autres domaines de sciences connexes (comme la recherche en comportement du consommateur par exemple).
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.
Content validity
In psychometrics, content validity (also known as logical validity) refers to the extent to which a measure represents all facets of a given construct. For example, a depression scale may lack content validity if it only assesses the affective dimension of depression but fails to take into account the behavioral dimension. An element of subjectivity exists in relation to determining content validity, which requires a degree of agreement about what a particular personality trait such as extraversion represents.
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.