La validité interne expliquée (avec des exemples concrets)

Le grand Albert Einstein a dit un jour : "Si nous savions ce que nous faisons, cela ne s'appellerait pas de la recherche, n'est-ce pas ?".

C'est le cas dans la plupart des recherches. Lorsque vous concevez des expériences et posez les bonnes questions, vous êtes sur la bonne voie.

Mais si vos résultats ne peuvent pas prouver la raison (sans que d'autres variables ne viennent troubler la fête), vous n'obtenez qu'un désordre confus, et non une conclusion.

Bienvenue dans le monde de la validité interne.

C'est votre alter ego, votre conscience, votre Jiminy Cricket à vous. Si votre expérience dit "C'est un succès", la première question que pose la validité interne est la suivante : Est-ce que ça a marché ? C'est la différence entre "Je pense que ça a marché" et "Je sais que ça a marché, et voici pourquoi".

Mais la validité interne n'est pas réservée aux universitaires et aux chercheurs. Les professionnels du marketing qui testent l'efficacité des campagnes, les développeurs de produits qui effectuent des tests A/B et même les personnes ordinaires qui évaluent les allégations de santé ont tous besoin de cette compétence.

La capacité à déterminer si X a réellement causé Y (plutôt qu'un facteur caché Z) est essentielle dans notre monde axé sur les données.

Décortiquons tout ce que vous devez savoir sur la validité interne. Nous examinerons ce qu'elle est, pourquoi elle est importante et comment la renforcer dans votre propre recherche.

Mieux encore, nous traduirons des concepts complexes en exemples concrets et logiques.

Qu'est-ce que la validité interne ?

La validité interne est la mesure dans laquelle vous pouvez croire que les résultats de votre étude reflètent fidèlement les relations de cause à effet.

En termes plus simples, elle répond à la question suivante : "Puis-je être sûr que ma variable indépendante a réellement causé les changements observés dans ma variable dépendante ? "Puis-je être certain que ma variable indépendante a effectivement causé les changements que j'ai observés dans ma variable dépendante ?"

La validité interne est en quelque sorte le "détecteur de vérité" de vos conclusions de recherche.

Une validité interne élevée signifie que vous avez réussi à exclure d'autres explications pour vos résultats.

Vous avez créé un environnement de recherche dans lequel d'autres variables ne peuvent pas se glisser et brouiller vos résultats.

Prenons un exemple classique : Un chercheur veut déterminer si une nouvelle méthode d'enseignement améliore les résultats des tests.

Les étudiants qui bénéficient de la nouvelle méthode obtiennent de meilleurs résultats aux examens finaux. 

Mais la méthode d'enseignement est-elle à l'origine de cette amélioration ? Ou est-ce parce que l'enseignant a inconsciemment accordé plus d'attention au groupe expérimental ? Peut-être les élèves qui ont reçu la nouvelle méthode étaient-ils déjà plus forts sur le plan scolaire ? 

Ces questions visent la validité interne de l'étude.

La validité interne n'est pas le fruit du hasard. Elle nécessite une planification soigneuse, une exécution méticuleuse et une analyse honnête des failles potentielles.

L'objectif n'est pas la perfection, car aucune étude n'est à l'abri de toutes les menaces, mais plutôt de maximiser la confiance dans vos conclusions grâce aux éléments suivants une conception rigoureuse de la recherche qui donne la priorité au contrôle des variables confusionnelles.

L'importance de la validité interne

Pourquoi se préoccuper de la validité interne ?

Sans cela, les conclusions de vos recherches n'ont guère de sens.

Une forte validité interne permet de distinguer les informations authentiques des corrélations trompeuses.

Par exemple, les entreprises pharmaceutiques dépenser des milliards pour tester de nouveaux médicaments. Sans validité interne, ils pourraient approuver des médicaments qui ne sont pas réellement efficaces ou qui n'ont pas d'effets secondaires dangereux.

Les décideurs politiques s'appuient sur la recherche pour prendre des décisions qui affectent des millions de vies. Les réformes de l'enseignement, les initiatives en matière de santé publique et les politiques économiques dépendent toutes de conclusions de recherche valables.

Même dans le monde des affaires, la validité interne est importante. Une entreprise peut attribuer l'augmentation de ses ventes à une nouvelle campagne de marketing alors que la véritable cause est la saisonnalité des achats.

Si elles ne prêtent pas attention à la validité interne, les entreprises commettent des erreurs coûteuses fondées sur des hypothèses erronées.

Même la rédaction d'un de la recherche gagnante proposaIl vous incombe de montrer comment vous contrôlerez les variables et éliminerez les autres explications, car les idées fortes ne signifient rien si la conception ne peut pas les étayer.

Principales caractéristiques d'une validité interne élevée

À quoi ressemble une recherche ayant une forte validité interne ?

En voici les caractéristiques :

• Séquence temporelle claire: La cause doit précéder l'effet. Cela semble évident, mais cela peut s'avérer délicat dans les études d'observation, où il n'est pas toujours évident de savoir ce qui s'est passé en premier.
• Une relation solide et cohérente: Plus la relation entre les variables est forte et cohérente, plus la confiance dans la causalité est grande.
• Groupe de contrôle approprié: Un groupe de contrôle bien apparié qui ne diffère que par l'exposition à la variable indépendante renforce la validité interne.
• Assignation aléatoire: Lorsque les participants sont assignés de manière aléatoire à des conditions expérimentales, les différences préexistantes sont réparties de manière égale entre les groupes.
• Contrôle expérimental: Le chercheur exerce un contrôle étroit sur l'environnement de l'étude, en minimisant les influences extérieures.
• Prise en compte des variables confusionnelles: Une bonne recherche identifie et prend en compte les variables susceptibles de brouiller la relation entre la cause et l'effet.
• Validité des conclusions statistiques: Des tests statistiques appropriés et des échantillons de taille adéquate garantissent que les effets détectés sont réels et ne sont pas dus au hasard.

Une validité interne élevée n'est pas le fruit du hasard.

Cela nécessite une conception réfléchie de la recherche dès le départ, et non un contrôle des dégâts après la collecte des données.

Menaces pour la validité interne

Même les études les plus soigneusement conçues sont confrontées à des risques de validité interne. Reconnaître ces menaces, c'est déjà la moitié de la bataille.

Voici les principaux responsables :

1. L'histoire: Les événements extérieurs survenant pendant la période d'étude peuvent influencer les résultats. Si vous étudiez l'efficacité d'une nouvelle méthode d'enseignement pendant une pandémie qui perturbe l'apprentissage normal, des facteurs externes peuvent contaminer vos résultats.
2. Maturation: Les changements naturels chez les participants au fil du temps peuvent être confondus avec les effets du traitement. Les enfants développent naturellement des compétences linguistiques en vieillissant, de sorte qu'une étude sur l'acquisition du langage doit tenir compte de ce développement normal.
3. Effets des tests: La réalisation d'un pré-test peut influencer les performances des post-tests, indépendamment de toute intervention. Les participants peuvent obtenir de meilleurs résultats simplement parce qu'ils ont déjà vu des questions similaires.
4. L'instrumentation: Les changements d'outils de mesure ou d'observateurs peuvent créer des différences artificielles dans les résultats. Si vous passez d'un test standardisé à un autre au milieu d'une étude, les différences de score peuvent refléter des changements de mesure plutôt que des effets réels.
5. Régression statistique: Lorsque les participants sont sélectionnés sur la base de résultats extrêmes, ils ont naturellement tendance à obtenir des résultats plus proches de la moyenne lors des tests suivants. Cette "régression vers la moyenne" peut être interprétée à tort comme des effets de traitement.
6. Biais de sélection: Lorsque les groupes expérimentaux et de contrôle diffèrent systématiquement avant l'intervention, ces différences préexistantes (et non votre variable indépendante) peuvent expliquer les différences de résultats.
7. Mortalité expérimentale (attrition): L'abandon de participants à une étude peut fausser les résultats, en particulier si les taux d'abandon diffèrent entre les groupes expérimentaux et les groupes de contrôle. Si les patients les plus gravement malades abandonnent l'essai d'un médicament, celui-ci peut sembler plus efficace qu'il ne l'est en réalité.
8. Diffusion ou imitation des traitements: Dans certaines études, les participants du groupe de contrôle peuvent être exposés à certains aspects du traitement expérimental, ce qui dilue les différences entre les groupes.

Le fait d'être conscient de ces menaces ne les élimine pas automatiquement.

Mais elle permet aux chercheurs de concevoir des études qui minimisent leur impact ou d'en tenir compte lors de l'analyse.

Comment améliorer la validité interne

Renforcer la validité interne ne consiste pas seulement à éviter les menaces, mais aussi à mettre en œuvre activement des techniques qui améliorent l'inférence causale.

Voici comment renforcer la validité interne de votre recherche :

• Randomisation: Répartir de manière aléatoire les participants dans les groupes expérimental et de contrôle. Cela permet de répartir les variables confusionnelles potentielles de manière égale entre les groupes. Par exemple, dans un essai clinique, l'assignation aléatoire permet de s'assurer que des facteurs tels que l'âge, l'état de santé antérieur et les habitudes de vie sont équilibrés entre les groupes de traitement.
• Groupes de contrôle: Inclure des groupes de contrôle ou de comparaison appropriés qui ne reçoivent aucune intervention ou un placebo. Cela vous permet d'isoler les effets de votre variable indépendante. L'étalon-or de la recherche médicale - l'essai contrôlé randomisé - tire une grande partie de sa force de groupes de contrôle bien conçus.
• Aveuglement: Faire en sorte que les participants, les chercheurs ou les deux (double insu) ne sachent pas qui a reçu quel traitement. Cela permet d'éviter que les effets d'attente n'influencent les résultats. Dans les essais de médicaments, les patients et les médecins ne savent souvent pas qui reçoit le médicament actif et qui reçoit le placebo.
• Procédures normalisées: Créez des protocoles détaillés pour chaque aspect de votre étude et formez tous les chercheurs à les suivre avec précision. Cela permet de réduire la variabilité introduite par des méthodes incohérentes.
• Mesures multiples: Utilisez plusieurs méthodes différentes pour mesurer votre variable dépendante. Si toutes les mesures donnent des résultats similaires, vous pouvez être plus confiant dans vos conclusions.
• Contrôles statistiques: Utiliser des techniques statistiques pour tenir compte des variables confusionnelles potentielles. Des méthodes telles que ANCOVAL'analyse des données, l'appariement des scores de propension ou l'analyse de régression peuvent aider à isoler les effets de votre variable indépendante.
• Mesures avant/après: Recueillez des données de base avant votre intervention afin de tenir compte des différences initiales entre les groupes. Cela vous permet de mesurer les changements plutôt que les états finaux.
• Essais pilotes: Effectuez des tests à petite échelle de vos procédures avant l'étude principale afin d'identifier et de corriger les problèmes potentiels. Vous économiserez ainsi du temps et des ressources tout en renforçant votre conception.
• Tests de manipulation: Vérifier que la manipulation de la variable indépendante a effectivement fonctionné comme prévu. Par exemple, si vous étudiez l'effet du stress induit, confirmez que les participants dans la condition de stress se sont effectivement sentis plus stressés.

N'oubliez pas que l'amélioration de la validité interne nécessite souvent des compromis avec d'autres objectifs de recherche.

Par exemple, des études de laboratoire étroitement contrôlées peuvent avoir une validité interne forte mais une validité externe (généralisation dans le monde réel) plus faible.

Validité interne et externe

La validité interne et la validité externe sont les deux faces de la médaille de la qualité de la recherche. Bien qu'elles soient souvent abordées ensemble, elles traitent de questions fondamentalement différentes :

La validité interne pose la question suivante : "Puis-je être sûr que ma variable indépendante a provoqué les changements observés dans ma variable dépendante ?"

La validité externe pose la question suivante : "Puis-je généraliser ces résultats au-delà de cette étude spécifique pour les appliquer à d'autres personnes, d'autres contextes et d'autres situations ?"

Ces deux formes de validité sont souvent contradictoires. Les études menées dans des environnements de laboratoire hautement contrôlés peuvent avoir une excellente validité interne, ce qui permet d'être sûr de la causalité. Mais l'environnement artificiel limite la transposition des résultats dans le monde réel, ce qui réduit la validité externe.

En revanche, les études de terrain menées dans des environnements naturels peuvent avoir une forte validité externe. Les résultats sont plus susceptibles de s'appliquer à des situations réelles.

Cependant, le manque de contrôle sur les variables externes affaiblit la validité interne, en particulier lorsque l'on s'appuie fortement sur des données d'observation ou sur une méthode d'échantillonnage. une seule source primaire sans réplication.

Tenez compte de ces différences :

Validité interne	Validité externe
Se concentre sur les relations de cause à effet	L'accent est mis sur la généralisation
Amélioré par des environnements contrôlés	Amélioré par des décors réalistes
Renforcé par l'assignation aléatoire	Renforcé par un échantillonnage représentatif
Menacée par des variables confusionnelles	Menacé par des conditions artificielles
Demande : "X a-t-il causé Y ?"	La question est : "Est-ce que X causerait Y ailleurs ?".

Le programme de recherche idéal équilibre les deux types de validité. Vous pouvez commencer par des expériences de laboratoire étroitement contrôlées pour établir la causalité (validité interne).

Ensuite, vous testez progressivement vos résultats dans des contextes plus naturels afin d'établir la généralisabilité (validité externe).

Aucun des deux types de validité n'est intrinsèquement plus important que l'autre. Leur importance relative dépend de vos objectifs de recherche.

Si vous développez des théories fondamentales sur le comportement humain, la validité interne peut être prioritaire.

Si vous testez une intervention destinée à être mise en œuvre à grande échelle, la validité externe devient encore plus importante.

Exemples concrets de validité interne

Les discussions abstraites sur la validité peuvent sembler éloignées des défis quotidiens de la recherche.

Examinons des exemples concrets qui illustrent les concepts de validité interne :

Exemple 1 : L'expérience de la prison de Stanford

L'étude tristement célèbre de Philip Zimbardo en 1971 a souffert de plusieurs problèmes de validité interne. Le chercheur a joué le double rôle de directeur de prison et d'enquêteur principal, ce qui a introduit un biais d'expérimentateur.

Il n'y avait pas de groupe de contrôle pour la comparaison. Les participants étaient conscients des objectifs de l'étude, créant des caractéristiques de la demande.

Il est donc difficile de conclure que le milieu carcéral est à lui seul à l'origine des changements de comportement observés.

Exemple 2 : Essais d'efficacité des vaccins

Essais du vaccin COVID-19 a démontré une forte validité interne grâce à plusieurs éléments de conception :

• Echantillons de grande taille (dizaines de milliers de participants)
• Affectation aléatoire au groupe vacciné ou au groupe placebo
• Double aveugle (ni les participants ni les chercheurs ne savent qui a reçu le vaccin)
• Mesures claires et objectives des résultats (cas COVID-19 confirmés en laboratoire)
• Plans d'analyse préenregistrés

Ces caractéristiques ont permis aux chercheurs d'attribuer en toute confiance les différences de taux d'infection aux vaccins eux-mêmes plutôt qu'à d'autres facteurs.

Comment les outils d'IA peuvent aider à la conception de la recherche

Les outils d'IA tels que ceux d'Undetectable AI sont de plus en plus précieux pour renforcer la validité de la recherche dans les domaines suivants rédaction d'un document de recherche.

Ces outils aident les chercheurs à identifier les menaces potentielles à la validité et à concevoir des études plus solides.

Chat sur l'IA indétectable propose des suggestions de conception d'étude qui réduisent les biais. Cet outil peut :

• Analyser les méthodologies proposées pour détecter d'éventuelles variables confusionnelles
• Élaborer des plans d'expérience équilibrés avec des contrôles appropriés
• Proposer des stratégies de randomisation adaptées à des questions de recherche spécifiques
• Identifier les sources possibles d'erreur de mesure
• Recommander des approches statistiques pour contrôler les variables étrangères

Par exemple, un chercheur planifiant une étude sur la productivité au travail pourrait demander à l'IA Chat d'évaluer sa conception.

L'outil peut signaler des menaces historiques potentielles (comme les fluctuations saisonnières des activités) auxquelles l'enquêteur n'avait pas pensé.

Il pourrait alors suggérer une conception contrebalancée qui contrôle ces facteurs liés au temps.

Bien que ces outils ne puissent pas remplacer l'expertise des chercheurs, ils constituent de précieux partenaires de réflexion.

Ils permettent de détecter les défauts de conception avant le début de la collecte des données, lorsque des corrections sont encore possibles.

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Pas de validité, pas de verdict

La validité interne est la clé d'une recherche crédible. Sans elle, il n'est pas possible d'établir avec certitude un lien de cause à effet.

Bien qu'une conception sans faille soit rare, une planification minutieuse peut réduire les biais et renforcer vos conclusions.

Rappels clés :

• La validité interne détermine le degré de confiance que l'on peut accorder aux affirmations causales.
• Des menaces telles que le biais de sélection, la maturation et les effets des tests peuvent fausser les résultats.
• Des outils tels que la randomisation, les groupes de contrôle et l'aveuglement permettent de se prémunir contre ces menaces.
• L'équilibre entre la validité interne et la validité externe est souvent un compromis.
• Des études en situation réelle montrent à quel point la validité interne est essentielle, que ce soit dans les laboratoires ou dans les politiques de santé publique.

Lorsque vous concevez ou examinez des études, donnez la priorité à la validité interne, car c'est elle qui permet de faire la différence entre les informations réelles et les affirmations trompeuses.

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