Methodologie Validite et Fiabilite

Analyse & traitement de données : mesurer, tester des hypothèses Rémi Bachelet [email_address] École Centrale de Lille Villeneuve d’Ascq - France Cours distribué sous licence Creative Commons, selon les conditions suivantes : Source des images indiquées au-dessous ou en cliquant sur l’image Diapos disponibles http://rb.ec-lille.fr

Comment utiliser ce cours : ,[object Object],[object Object],[object Object]

Tester des hypothèses ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

A la recherche de la vérité … Alors, faut-il tester des hypothèses, jusqu’à faire « sortir la vérité du puits » ? Qui ne veut pas voir « la vérité toute nue » ? La Vérité sortant du puits Edouard Debat-Ponsan, musée de l'Hôtel de ville d'Amboise © Ville d’Amboise

Conjectures et réfutations ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Il n’y a pas de vérité scientifique, mais une population de théories en concurrence

Mesurer ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

En sciences humaines/génie industriel, les variables mesurées sont rarement quantitatives au départ ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Les variables métriques sont aussi de divers types ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Les variables nominales ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Variables Ordinales ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Autres types de variables ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

L’analyse de contenu ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Une bonne synthèse méthodologique

Analyse & traitement de données : fiabilité et validité Image : Source [email_address] École Centrale de Lille Villeneuve d’Ascq - France Diapos disponibles http://rb.ec-lille.fr Cours distribué sous licence Creative Commons, selon les conditions suivantes : Source des images indiquées au-dessous ou en cliquant sur l’image

Validité et Fiabilité ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

La Validité ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Validité interne ,[object Object],[object Object],? ou A B A B X

Qu’est-ce que la causalité ? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Huit biais limitant la validité interne (1/2) Campbell DT, Stanley JC (1966). “Experimental and quasi-experimental designs for research”. ,[object Object],[object Object],[object Object],Les questions utilisées pour recueillir les données sont mal formulées (mots compliqués….) Effet d’instrumentation ,[object Object],[object Object],Les réponses au deuxième questionnaire sont affectées par le fait d’avoir déjà répondu (mémoire) Effet de test (pour une étude longitudinale/ par panel) ,[object Object],[object Object],Les individus ont changé pendant l’étude (réussite/échec au bac, entre ou sort du centre commercial) Effet de maturation ,[object Object],[object Object],Des évènements extérieurs à l’étude faussent les résultats (Noël) Effet d’histoire Comment l’éviter Origine Type

Huit biais limitant la validité interne (2/2) Campbell DT, Stanley JC (1966). “Experimental and quasi-experimental designs for research”. ,[object Object],[object Object],[object Object],Un individu interrogé apprend à l’avance par les autres l’objet de l’étude ou les réponses attendues Effet de contamination ,[object Object],[object Object],Des sujets disparaissent en cours d’étude (des participants abandonnent l’étude. Ceux qui agissent ainsi peuvent être différents de ceux qui restent) Effet de mortalité expérimentale (pour une étude longitudinale/ par panel) ,[object Object],L’échantillon n’est pas représentatif de la population pertinente (les enquêteurs sont actifs la journée, mais plus après 20h… les PCS faisant les courses tard sont oubliées) Effet de sélection ,[object Object],Présélection des individus sur la base de caractère extrêmes (les participants avec les plus mauvais résultats à un test sont inclus dans un programme de formation, ils réussissent au prochain test peu importe le programme, … parce que les probabilités d'obtenir d'aussi mauvais résultats deux fois sont faibles) Effet de régression statistique Comment l’éviter Origine Type

Validité externe ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Validité interne et externe s’opposent-elles ? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Validité de construit / concept ,[object Object],[object Object],[object Object],Concept abstrait Construit (définition opérationnelle du concept) Croyance en dieu Dimension conséquentielle Dimension Ritualiste ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Les critères de validité de concept / construit ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Zaltman, Pinson, and Angelmar, 1973 “Metatheory and Consumer Research”

Évaluer la validité de construit : Matrice multitraits-multiméthodes ,[object Object],Image d’origine: http://www.acm.org/sigchi/chi97/proceedings/paper/nt-tb3.gif Method 1 – Experiment 1 Method 2 – Experiment 1 Method 3 – Experiment 1 Method 1 – Experiment 1 Method 2 – Experiment 1 Method 3 – Experiment 1 Campbell DT, Stanley JC (1966). “Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix”. =1 diagonale monotrait-monométhode diagonale monotrait-multiméthodes = validité convergente multitraits-multiméthodes = validité discriminante On peut aussi corréler les traits et méthodes avec eux-mêmes (plusieurs expériences). On évalue ainsi la reproductibilité d’une méthode …. = sa fiabilité

La Fiabilité (reliability) La mesure est-elle régulière ? La question de la fiabilité de l’instrument de mesure

Qu’est-ce que la fiabilité? ,[object Object],[object Object],[object Object]

Mesures de fiabilité en recherche quantitative ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Validité et Fiabilité sont ils réservés à la recherche quantitative ? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Rémi BACHELET ,[object Object],[object Object],Mes principaux cours à Centrale Gestion de projet , sociologie des organisations , recueil, analyse et traitement de données , prévention du plagiat , module de marchés financiers , cours de qualité et méthodes de résolution de problèmes, établir des cartes conceptuelles , utiliser Wikipédia et CentraleWiki , formation au coaching pédagogique et à l'encadrement

Pour mémoriser ce cours, voici une carte conceptuelle, vous trouverez ici d’autres cartes heuristiques sur ce cours

Autres cours : ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

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