Comprendre la validité interne et externe

La validité interne et externe sont des concepts qui reflètent si les résultats d'une étude sont dignes de confiance et significatifs. Alors que la validité interne concerne la qualité de la conduite d'une étude (sa structure), la validité externe concerne l'applicabilité des résultats au monde réel.

Qu'est-ce que la validité interne ?

La validité interne est la mesure dans laquelle une étude établit une relation de cause à effet fiable entre un traitement et un résultat. La validité interne reflète également qu'une étude donnée permet d'éliminer les explications alternatives d'un résultat.

Par exemple, si vous mettez en œuvre un programme de sevrage tabagique avec un groupe de personnes, dans quelle mesure pouvez-vous être sûr que toute amélioration observée dans le groupe de traitement est due au traitement que vous avez administré ?

La validité interne dépend en grande partie des procédures d'une étude et de la rigueur avec laquelle elle est réalisée.

La validité interne n'est pas un concept de type "oui ou non". Au lieu de cela, nous considérons à quel point nous pouvons être confiants dans les résultats d'une étude, en fonction de la question de savoir si elle évite les pièges qui peuvent rendre les résultats discutables.

Moins il y a de risque de « confusion » dans une étude, plus la validité interne est élevée et plus nous pouvons avoir confiance dans les résultats. La confusion fait référence à une situation dans laquelle d'autres facteurs entrent en jeu et perturbent les résultats d'une étude. Par exemple, une étude peut nous rendre incertains quant à savoir si nous pouvons être sûrs d'avoir identifié le scénario de « cause à effet » ci-dessus.

En bref, vous ne pouvez être sûr de la validité interne de votre étude que si vous pouvez exclure d'autres explications de vos résultats. En résumé, vous ne pouvez supposer une relation de cause à effet que lorsque vous répondez aux trois critères suivants dans votre étude :

La cause a précédé l'effet en termes de temps.
La cause et l'effet varient ensemble.
Il n'y a pas d'autres explications probables pour cette relation que vous avez observée.

Facteurs qui améliorent la validité interne

Si vous cherchez à améliorer la validité interne d'une étude, vous voudrez prendre en compte les aspects de votre conception de recherche qui rendront plus probable le rejet d'hypothèses alternatives. De nombreux facteurs peuvent améliorer la validité interne.

Aveuglant: Les participants - et parfois les chercheurs - qui ne savent pas quelle intervention ils reçoivent (comme l'utilisation d'un placebo dans une étude sur les médicaments) pour éviter que cette connaissance biaise leurs perceptions et leurs comportements et donc le résultat de l'étude
Manipulation expérimentale: Manipulation d'une variable indépendante dans une étude (par exemple, donner aux fumeurs un programme de sevrage) au lieu de simplement observer une association sans mener aucune intervention (examiner la relation entre l'exercice et le comportement tabagique)
Sélection aléatoire: Choisir vos participants au hasard ou de manière à ce qu'ils soient représentatifs de la population que vous souhaitez étudier
Randomisation: Affectation aléatoire des participants aux groupes de traitement et de contrôle, et s'assure qu'il n'y a pas de biais systématique entre les groupes
Protocole d'étude: Suivre des procédures spécifiques pour l'administration du traitement afin de ne pas introduire d'effets, par exemple, de faire les choses différemment avec un groupe de personnes par rapport à un autre groupe de personnes

Facteurs qui menacent la validité interne

Tout comme il existe de nombreuses façons de s'assurer qu'une étude est valide en interne, il existe également une liste de menaces potentielles à la validité interne qui doivent être prises en compte lors de la planification d'une étude.

Usure: Participants abandonnant ou sortant d'une étude, ce qui signifie que les résultats sont basés sur un échantillon biaisé uniquement des personnes qui n'ont pas choisi de partir (et éventuellement qui ont toutes quelque chose en commun, comme une motivation plus élevée)
Confondre: Une situation dans laquelle on peut penser que les changements d'une variable de résultat résultent d'une troisième variable liée au traitement que vous avez administré.
La diffusion: Il s'agit du traitement dans une étude s'étendant du groupe de traitement au groupe témoin à travers les groupes qui interagissent et se parlent ou s'observent les uns les autres. Cela peut également conduire à un autre problème appelé démoralisation de ressentiment, dans lequel un groupe de contrôle essaie moins fort parce qu'il ressent du ressentiment envers le groupe dans lequel il se trouve.
Biais de l'expérimentateur: Un expérimentateur se comportant différemment avec différents groupes dans une étude, ce qui conduit à un impact sur les résultats de cette étude (et est éliminé par aveugle)
Événements historiques: Peut influencer les résultats des études qui se déroulent sur une période de temps, comme un changement de leader politique ou une catastrophe naturelle qui influence la façon dont les participants à l'étude se sentent et agissent
Instrumentation: Il est possible d'« amorcer » les participants à une étude d'une certaine manière avec les mesures que vous utilisez, ce qui les amène à réagir d'une manière différente de ce qu'ils auraient autrement.
Maturation: Ceci décrit l'impact du temps en tant que variable dans une étude. Si une étude se déroule sur une période de temps au cours de laquelle il est possible que les participants aient naturellement changé d'une manière ou d'une autre (ont vieilli, se sont fatigués), alors il peut être impossible d'exclure si les effets observés dans l'étude étaient simplement dus à l'effet de temps.
Régression statistique: L'effet naturel des participants aux extrémités d'une mesure tombant dans une certaine direction simplement en raison du passage du temps plutôt que l'effet d'une intervention
Essai: Le fait de tester à plusieurs reprises les participants en utilisant les mêmes mesures influence les résultats. Si vous donnez à quelqu'un le même test trois fois, n'est-il pas probable qu'il réussira mieux à mesure qu'il apprendra le test ou s'habituera au processus de test afin qu'il réponde différemment ?

Qu'est-ce que la validité externe ?

La validité externe fait référence à la mesure dans laquelle le résultat d'une étude peut s'appliquer à d'autres contextes. En d'autres termes, ce type de validité fait référence à la généralisation des résultats. Par exemple, les résultats s'appliquent-ils à d'autres personnes, contextes, situations et périodes ?

La validité écologique, un aspect de la validité externe, indique si les résultats d'une étude peuvent être généralisés au monde réel.

Alors que des méthodes de recherche rigoureuses peuvent assurer la validité interne, la validité externe, d'autre part, peut être limitée par ces méthodes.

Un autre terme appelé transférabilité se rapporte à la validité externe et fait référence à une conception de recherche qualitative. La transférabilité fait référence au transfert des résultats vers des situations présentant des caractéristiques similaires.

Facteurs qui améliorent la validité externe

Que pouvez-vous faire pour améliorer la validité externe de votre étude ?

Pensez au réalisme psychologique: Assurez-vous que les participants vivent les événements d'une étude comme un événement réel en leur racontant une « histoire de couverture » sur le but de l'étude. Sinon, dans certains cas, les participants pourraient se comporter différemment de ce qu'ils feraient dans la vraie vie s'ils savaient à quoi s'attendre ou savaient quel est le but de l'étude.
Faire un retraitement ou un étalonnage: Utiliser des méthodes statistiques pour ajuster les problèmes liés à la validité externe. Par exemple, si une étude comportait des groupes inégaux pour certaines caractéristiques (comme l'âge), une repondération pourrait être utilisée.
Reproduire: Réalisez l'étude avec différents échantillons ou dans différents contextes pour voir si vous obtenez les mêmes résultats. Lorsque de nombreuses études ont été menées, méta-analyse peut également être utilisé pour déterminer si l'effet d'une variable indépendante est fiable (basé sur l'examen des résultats d'un grand nombre d'études sur un même sujet).
Essayez des expériences sur le terrain: Réaliser une étude en dehors du laboratoire dans un cadre naturel.
Utiliser des critères d'inclusion et d'exclusion: Cela garantira que vous avez clairement défini la population que vous étudiez dans votre recherche.

Facteurs qui menacent la validité externe

La validité externe est menacée lorsqu'une étude ne prend pas en compte les interactions des variables dans le monde réel.

Effets pré-test et post-test: Lorsque le pré-test ou le post-test est lié d'une manière ou d'une autre à l'effet observé dans l'étude, de sorte que la relation de cause à effet disparaît sans ces tests supplémentaires
Exemples de fonctionnalités: Lorsqu'une caractéristique de l'échantillon particulier était responsable de l'effet (ou partiellement responsable), conduisant à une généralisabilité limitée des résultats
Biais de séléction: Considéré comme une menace pour la validité interne, le biais de sélection décrit les différences entre les groupes dans une étude qui peuvent être liées à la variable indépendante (encore une fois, quelque chose comme la motivation ou la volonté de participer à l'étude, les données démographiques spécifiques des individus étant plus susceptibles dans un sondage en ligne).
Facteurs situationnels: L'heure de la journée, l'emplacement, le bruit, les caractéristiques du chercheur et le nombre de mesures utilisées peuvent affecter la généralisabilité des résultats.

Validité interne ou externe

Les validités interne et externe sont comme les deux faces d'une même pièce. Vous pouvez avoir une étude avec une bonne validité interne, mais dans l'ensemble, elle pourrait être sans rapport avec le monde réel. D'un autre côté, vous pourriez mener une étude sur le terrain qui est très pertinente pour le monde réel, mais qui n'a pas de résultats fiables en termes de savoir quelles variables ont causé les résultats que vous voyez.

Similitudes

Quelles sont les similitudes entre la validité interne et externe ? Ce sont deux facteurs qui doivent être pris en compte lors de la conception d'une étude, et tous deux ont des implications en termes de savoir si les résultats d'une étude ont un sens. Les deux ne sont pas des concepts « l'un ou l'autre », et vous déciderez donc toujours du degré de performance de votre étude en termes de deux types de validité.

Chacun de ces concepts est généralement rapporté dans un article de recherche publié dans une revue savante. Ceci afin que d'autres chercheurs puissent évaluer l'étude et décider si les résultats sont utiles et valides.

Différences

La différence essentielle entre la validité interne et externe est que la validité interne fait référence à la structure d'une étude et de ses variables, tandis que la validité externe concerne le degré d'universalité des résultats. Il existe également d'autres différences entre les deux.

Validité interne

Les conclusions sont justifiées
Contrôle les variables étrangères
Élimine les explications alternatives
Concentrez-vous sur la précision et des méthodes de recherche solides

Validité externe

Les résultats peuvent être généralisés
Les résultats s'appliquent à des situations pratiques
Les résultats s'appliquent au monde en général
Les résultats peuvent être traduits dans un autre contexte

La validité interne se concentre sur la démonstration d'une différence due à la variable indépendante seule, tandis que les résultats de la validité externe peuvent être traduits dans le monde en général.

Exemples de validité

Un exemple d'étude avec une bonne validité interne serait si un chercheur émet l'hypothèse que l'utilisation d'une application de pleine conscience particulière réduira l'humeur négative. Pour tester cette hypothèse, le chercheur attribue au hasard un échantillon de participants à l'un des deux groupes : ceux qui utiliseront l'application sur une période définie et ceux qui s'engagent dans une tâche de contrôle.

Le chercheur s'assure qu'il n'y a pas de biais systématique dans la façon dont les participants sont affectés aux groupes, et aveugle également ses assistants de recherche aux groupes dans lesquels se trouvent les étudiants pendant l'expérimentation.

Un protocole d'étude strict est utilisé qui décrit les procédures de l'étude. Les variables de confusion potentielles sont mesurées avec l'humeur, telles que le statut socio-économique des participants, le sexe, l'âge, entre autres facteurs. Si les participants abandonnent l'étude, leurs caractéristiques sont examinées pour s'assurer qu'il n'y a pas de biais systématique en termes de qui reste dans l'étude.

Un exemple d'étude avec une bonne validité externe serait dans l'exemple ci-dessus, le chercheur s'est également assuré que l'étude avait une validité externe en demandant aux participants d'utiliser l'application à la maison plutôt qu'en laboratoire. Le chercheur définit clairement la population d'intérêt et choisit un échantillon représentatif, et il réplique l'étude pour différents dispositifs technologiques.

Un mot de Verywell

Mettre en place une expérience pour qu'elle ait une bonne validité interne et externe implique d'être attentif dès le départ aux facteurs qui peuvent influencer chaque aspect de votre recherche.

Il est préférable de passer plus de temps à concevoir une étude structurellement solide qui a des implications de grande envergure plutôt que de se précipiter rapidement dans la phase de conception pour découvrir des problèmes plus tard. Ce n'est que lorsque la validité interne et externe est élevée que vous pouvez tirer des conclusions solides sur vos résultats.

Un aperçu de la méthode scientifique