En psychologie, une auto-évaluation est un test, une mesure ou une enquête qui repose sur le propre rapport d'un individu sur ses symptômes, ses comportements, ses croyances ou ses attitudes. Les données d'auto-évaluation sont généralement recueillies sous forme papier-crayon ou électronique, ou parfois par le biais d'un entretien.
Les auto-évaluations sont couramment utilisées dans les études psychologiques, car elles peuvent fournir des informations précieuses et diagnostiques à un chercheur ou à un clinicien. L'un des outils d'auto-évaluation les plus couramment utilisés est le Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI) pour les tests de personnalité.
Avantages des données d'auto-évaluation
L'un des principaux avantages des données autodéclarées est qu'elles peuvent être facilement obtenues. C'est également un moyen important pour les cliniciens de diagnostiquer leurs patients en posant des questions. Ceux qui font l'auto-évaluation sont généralement habitués à remplir des questionnaires.
Pour la recherche, il est peu coûteux et peut atteindre beaucoup plus de sujets de test que ce qui pourrait être analysé par l'observation ou d'autres méthodes. Elle peut être effectuée relativement rapidement, de sorte qu'un chercheur peut obtenir des résultats en quelques jours ou semaines plutôt que d'observer une population sur une période plus longue. Les auto-déclarations peuvent être faites en privé et peuvent être rendues anonymes pour protéger les informations sensibles et peut-être promouvoir des réponses véridiques.
Inconvénients des données d'auto-évaluation
La collecte d'informations par le biais d'une auto-évaluation a ses limites. Les gens sont souvent biaisés lorsqu'ils rapportent leurs propres expériences. Par exemple, de nombreuses personnes sont consciemment ou inconsciemment influencées par la « désirabilité sociale ». C'est-à-dire qu'ils sont plus susceptibles de rapporter des expériences considérées comme socialement acceptables ou préférées.
Les auto-évaluations sont sujettes à ces biais et limites :
- Honnêteté: Les sujets peuvent faire la réponse la plus socialement acceptable plutôt que d'être véridique.
- Capacité d'introspection: Les sujets peuvent ne pas être en mesure de s'évaluer avec précision.
- Interprétation des questions: La formulation des questions peut prêter à confusion ou avoir des significations différentes selon les sujets.
- Échelles de notation: Noter quelque chose par oui ou par non peut être trop restrictif, mais les échelles numériques peuvent également être inexactes et sujettes à la tendance individuelle à donner une réponse extrême ou moyenne à toutes les questions.
- Biais de réponse: Les questions sont sujettes à tous les biais des réponses précédentes, qu'elles soient liées à une expérience récente ou significative et à d'autres facteurs.
- Biais d'échantillonnage: Les personnes qui remplissent le questionnaire sont le genre de personnes qui rempliront un questionnaire. Sont-ils représentatifs de la population que vous souhaitez étudier ?
Informations d'auto-évaluation avec d'autres données
La plupart des experts en recherche psychologique et en diagnostic suggèrent que les données d'auto-évaluation ne doivent pas être utilisées seules, car elles ont tendance à être biaisées. La recherche est mieux effectuée en combinant les données d'auto-évaluation avec d'autres informations, telles que le comportement d'un individu ou des données physiologiques . Cette évaluation « multimodale » ou « multi-méthode » permet d'avoir une image plus globale, et donc plus vraisemblablement précise, du sujet.
Les questionnaires utilisés dans la recherche doivent être vérifiés pour voir s'ils produisent des résultats cohérents dans le temps. Ils doivent également être validés par une autre méthode de données démontrant que les réponses mesurent ce qu'elles prétendent mesurer. Les questionnaires et les réponses doivent être faciles à distinguer entre les témoins et le groupe test.