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Comment on mesure

Qu'est-ce que la validité dans les tests psychologiques ?

La validité n'est pas une propriété que possède un test. C'est un argument sur la question de savoir si une interprétation particulière d'un score particulier, pour un objectif particulier, est défendable — et elle doit être reconstruite pour chaque nouvel usage.

La validité interroge la capacité d'un test à mesurer ce qu'il prétend mesurer, et le bien-fondé des conclusions que les personnes tirent de ses scores. C'est la question centrale de la psychométrie, et celle à laquelle on répond le plus souvent par un argument commercial plutôt que par des données probantes.

La conception moderne, qui prévaut depuis les travaux de Messick dans les années 1980, est que la validité n'est pas un attribut fixe d'un instrument. C'est une propriété de l'interprétation des scores pour un usage spécifique. Un même questionnaire peut être bien validé pour décrire la perception qu'une personne a d'elle-même, et totalement non validé pour décider de la recruter. Dire « ce test est valide » sans préciser valide pour quoi n'est pas une affirmation ; c'est un slogan.

Les types de preuves

La validité se construit à partir d'un ensemble de preuves de plusieurs types. Les anciens manuels les présentaient comme des espèces distinctes de validité ; la conception actuelle les traite comme des arguments différents étayant un seul et même dossier.

Les preuves de contenu examinent si les items couvrent convenablement le construit. Une échelle de dépression qui ne porte que sur le sommeil et l'appétit couvre les symptômes somatiques en omettant les symptômes affectifs et cognitifs. La couverture du contenu est généralement appréciée par des experts du domaine, et c'est la raison pour laquelle les échelles très courtes constituent toujours un compromis.

Les preuves de structure interne examinent si les items se regroupent de la manière prévue par la théorie. Si un modèle postule quatre facettes distinctes, l'analyse factorielle devrait en extraire quatre — et, point crucial, sur un échantillon indépendant, et non sur celui ayant servi à construire l'échelle. De nombreux instruments retrouvent leur structure attendue sur l'échantillon de développement, puis échouent à le faire sur tout autre échantillon.

Les relations avec d'autres variables constituent le cœur du travail. Les preuves convergentes montrent que l'échelle est corrélée avec les variables avec lesquelles elle devrait l'être. Les preuves discriminantes montrent qu'elle n'est pas trop fortement corrélée avec des variables dont elle devrait se distinguer — une exigence chroniquement négligée, qui fait pourtant échouer bon nombre de construits nouvellement étiquetés. Les preuves critérielles montrent que le score est lié à un résultat important, mesuré simultanément ou prédit à l'avance.

Les preuves conséquentielles examinent ce qui se produit lors de l'utilisation du test. Si un instrument désavantage systématiquement un groupe pour des raisons sans rapport avec le construit, il s'agit d'un problème de validité, et pas seulement d'un problème éthique.

La question qui met à l'épreuve la plupart des affirmations

L'épreuve la plus rigoureuse d'une affirmation de validité est la validité incrémentielle : cet instrument apporte-t-il quelque chose au-delà de ce que révèle déjà une mesure plus ancienne, établie et moins coûteuse ?

Un nombre remarquable de construits sous marque échouent à ce test. Ils présentent des corrélations de 0,7 ou plus avec un domaine existant des Big Five, prédisent les mêmes résultats avec la même amplitude, et n'apportent rien une fois la mesure plus ancienne statistiquement contrôlée. Le construit est nouveau ; la mesure, elle, ne l'est pas. C'est pourquoi les sections critiques des documentations sérieuses d'instruments portent si souvent sur la redondance plutôt que sur l'inexactitude.

Ce qu'il faut rechercher

Lorsque quelqu'un affirme qu'un test est validé, les questions utiles sont concrètes. Validé par rapport à quel critère ? Dans quelle population, de quelle taille ? La structure factorielle a-t-elle été confirmée sur un échantillon indépendant ? Existe-t-il des preuves publiées par des chercheurs n'ayant aucun intérêt commercial dans la réponse ? Cela apporte-t-il quelque chose par rapport à une alternative établie ?

Un instrument dont les réponses à ces questions sont honnêtes mérite d'être pris au sérieux, y compris ses limites. Un instrument dont la validation se résume à une page de témoignages et à l'affirmation que des millions de personnes l'ont passé a répondu à une tout autre question — la popularité n'est pas une preuve, et le nombre de personnes ayant passé un test ne dit rien sur la signification de ses scores.

Mettez-le à l'épreuve

Lire sur la mesure est une chose. Voir son propre score avec sa source, son échantillon normatif et ses limites en est une autre. Gratuit, sans inscription.

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