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Fiabilité vs Validité : Signification , Méthodes de mesure, Moyens d’amélioration
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L’évaluation de la qualité de la recherche aide à évaluer la signification de la recherche pour contribuer à la compréhension efficace du sujet d’étude. Deux des paramètres sur lesquels on s’appuie pour réaliser cette évaluation sont la validité et la fiabilité.
Qu’est-ce que la validité ?
La validité fait référence à la précision avec laquelle une chose est mesurée. La validité est une mesure de l’authenticité, dans le sens où elle projette l’image vraie et précise sans aucun habillage de fenêtre ou distorsion d’aucune sorte.
Par exemple: Une étude qui vise à recueillir le sentiment du marché à l’égard d’un produit qu’une multinationale va lancer, tentera probablement de recueillir un maximum d’opinions des personnes appartenant à leur marché cible. Cette recherche sera considérée comme valide si les modifications apportées au produit en fonction des suggestions et des points de vue donnés par la population de l’échantillon au cours de l’étude entraînent une amélioration de la position de l’entreprise sur le marché en termes d’acquisition de clients, d’augmentation de la part de marché ou d’augmentation des revenus marginaux.
Qu’est-ce que la fiabilité ?
La fiabilité fait référence à l’utilité des données pour prendre des décisions éclairées. Lorsque les mêmes résultats sont obtenus de manière cohérente pour l’expérience considérée, cela devient une indication de la fiabilité.
La fiabilité est une mesure qualitative qui guide la direction du suivi. Plus une donnée est fiable , mieux elle sera en mesure de diriger le flux de la prise de décision intelligente.
Par exemple : Un site Web de commentaires sur un produit projette les réponses initiales à un produit nouvellement lancé sous un bon jour. Les clients qui ont fourni les commentaires sont considérés comme mentionnant le produit comme étant très efficace et convivial pour les poches. D’autre part, les blogs d’avis clients et autres sites Web mettent en évidence les inconvénients majeurs du produit. On dit que le produit est défectueux, inférieur à la moyenne et le service client offert par la marque qui l’a lancé est prétendu être très pauvre.
L’incohérence dans les commentaires des clients concernant le produit dans l’exemple ci-dessus indique que le site Web où s’affichent les commentaires sur le produit initialement visité ne reflète pas une image fidèle des opinions des clients et n’est donc pas une source fiable pour qu’un client potentiel puisse prendre des décisions concernant ses achats de produits.
Relation complémentaire
Validité et fiabilité partagent une relation complémentaire.
Cela signifie que l’existence de la précision implique la fiabilité. Si une donnée est jugée exacte de telle sorte qu’elle reflète la mesure prévue de la manière la plus précise , elle devient naturellement fiable et peut donc être utilisée comme entrée pour élaborer des stratégies et prendre des décisions de suivi importantes . Cela réduit même le facteur de risque associé à la prise de décisions mal orientées, ce qui peut entraîner des organisations dans une situation difficile.
L’inverse est également vrai : si une donnée est fiable et a été utilisée par d’autres entités pour leur fonctionnement, cela indique que les données mesurées sont correctes et donnent une image vraie. L’idée soulignée ici est que si d’autres organisations font confiance à l’authenticité des données pour les utiliser pour atteindre leurs propres objectifs, les données sont correctes et leur validité est élevée.
Mesure de la fiabilité
Test – Retest :
Le mécanisme test-retest fonctionne sur l’idée qu’une donnée relliable reste cohérente dans le temps. Cela implique que les résultats d’une expérience ou d’une activité sont fiables, à condition qu’ils se répètent lorsque la même activité est menée à un niveau différent. La livraison continue de résultats uniformes fournit l’assurance que les résultats ainsi obtenus sont corrects et peuvent être utilisés pour une prise de décision efficace et efficiente.
Par exemple : Les goûts des films et des émissions restent cohérents au fil du temps. Ainsi, une fois qu’une personne a regardé une émission de télévision ou un film particulier, elle génère une opinion à ce sujet qui reste constante indépendamment des autres genres qu’elle regarde. Si l’étude de marché d’une plate-forme OTT montre que les gens ont regardé et évalué un film de manière élevée, mais ont changé d’opinion pour le noter radicalement mal lorsqu’on leur a demandé par la suite, cela reflète un modèle non uniforme et n’est donc pas considéré comme fiable. Selon la méthodologie Test-Retest , l’étude de marché de la plate-forme OTT ne pourrait être considérée comme fiable que si les résultats de la recherche ultérieure auraient également montré que les opinions des gens sur le film étaient une bonne montre, à condition que la recherche soit effectuée en utilisant le même groupe cible.
Cohérence interne :
Les résultats obtenus sur un aspect doivent être corrélés aux résultats d’un autre aspect si tous évaluent la même idée ou le même principe sous-jacent.
Par exemple: Si les prix d’un téléviseur LED ont augmenté en raison d’une demande irrégulière et d’une production excédentaire, les études rassemblant la demande des clients pour ce téléviseur LED et les chiffres de production pour cette période doivent être conformes à cette augmentation de prix pour que les résultats soient fiables. Si les chiffres de production montrent que la fabrication du téléviseur a été réduite pour répondre à la demande réduite, il y aura un manque de cohérence interne en raison duquel l’augmentation de la production ne pourra pas être identifiée comme une cause plausible d’augmentation des prix.
Les différents aspects doivent être corrélés et révélateurs d’une conclusion commune sur laquelle on peut compter efficacement pour faciliter la prise de décision.
Fiabilité de l’onduleur :
La fiabilité stipule que différentes personnes essayant de mesurer la même chose doivent arriver à des conclusions uniformes. Ceci est basé sur le concept que différentes personnes jugent des concepts similaires d’une manière similaire, à condition qu’ils soient jugés et que l’approche soit correcte et standardisée. Il s’agit d’une technique de confirmation dans laquelle l’observation ou le jugement d’une personne est confirmé par le jugement d’un plus grand nombre de personnes qui vérifient la réclamation initiale. Si le jugement ultérieur après le jugement initial ne décrit pas la même idée, cela signifie que le jugement est erroné et peu fiable.
Par exemple : L’affirmation selon laquelle un étudiant est un excellent joueur de badminton ne peut être invoquée que si d’autres personnes ayant une compréhension globale du sport et de ses règles soutiennent l’affirmation initiale en fournissant leur opinion positive sur la capacité de l’élève à jouer au badminton. Si l’évaluation de différentes personnes est différente, alors la conclusion que les étudiants sont un bon joueur de badminton est discutable.
Mesure de la validité
Validité du contenu :
La validité du contenu est la mesure dans laquelle un concept est couvert de manière approfondie. Cela implique de décomposer le concept qui doit être mesuré en aspects essentiels qui doivent être étudiés pour une compréhension complète. La validité du contenu garantit que les résultats erronés sont évités à la suite d’une étude incomplète.
Par exemple: Une évaluation du niveau de confiance en un individu implique d’évaluer le ton, la façon de parler et la langue du corps. L’aperçu complet des niveaux de confiance d’une personne doit inclure et analyser les individus sur les trois bases. Couvrir ces domaines peut aider à combiner les résultats obtenus à partir d’aspects individuels dans une conclusion précise. Ne pas couvrir ne serait-ce qu’un seul de ces aspects peut faire pencher les résultats dans la direction opposée, ce qui conduit à des jugements qui ne sont pas précis et corrects.
Validité du critère :
La validité des critères mesure la corrélation entre les résultats d’une recherche et d’autres résultats pertinents. Cela montre l’authenticité d’un résultat, d’un jugement ou d’une opinion pour faire des prédictions efficaces et pour fournir un résultat standard dans toutes les études connexes.
Par exemple : La validité d’un sondage à la sortie des urnes mené par une chaîne d’information pendant les élections sera mesurée par l’efficacité avec laquelle les données du sondage à la sortie des urnes ont été utilisées pour prédire les résultats de l’élection. Si le vainqueur prédit de l’élection est conforme au résultat réel déclaré, la validité du sondage à la sortie des urnes est très élevée et la chaîne d’information particulière qui a mené le sondage devient une bonne source pour obtenir des mises à jour politiques précises.
Validité discriminante :
Contrairement à la validité des critères, la validité discriminante évalue la relation entre le concept étudié et d’autres concepts qui n’ont aucun rapport avec elle. Il s’agit de s’assurer que les résultats ne couvrent pas des sujets inutiles qui n’ont aucune valeur ajoutée au sujet et peuvent nuire aux résultats finaux.
Par exemple : Le feedback transactionnel fourni après chaque interaction client est un excellent exemple pour étudier la validité discriminante. Les clients sont invités à évaluer l’ensemble de leur parcours avec une marque sur une échelle de 1 à 10 après avoir effectué un achat. Un client évalue son expérience à 9/10, ce qui signifie qu’il trouve la marque et ses produits très adaptés à ses besoins et que son expérience avec la marque a été agréable dans l’ensemble. La semaine prochaine , le même client répond à la même question, après avoir connu un mauvais service au point de vente, en donnant 3/10.
La variation des notes données par le client dans un intervalle de temps aussi court montre clairement que le client a utilisé son expérience récente d’achat comme base pour répondre à des questions liées à l’ensemble de son parcours client au lieu de garder à l’esprit le parcours global. Cela fait de leur examen, une représentation incorrecte des expériences client holistiques et n’est donc pas très précis.
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Comment améliorer la validité et la fiabilité?
Afin d’améliorer la validité, concentrez-vous sur :
- Méthodologie correcte: Il existe un certain nombre de façons de recueillir des informations d’un marché sur le sujet que vous souhaitez étudier. Déterminez la méthodologie correcte qui vous fournit une connaissance du marché existante de manière impartiale. De plus, assurez-vous que cette méthodologie est mise en œuvre de manière structurelle.
- Groupe cible : Votre recherche doit être menée en utilisant les personnes qui ont la base de connaissances pertinente pour répondre à vos questions aussi profondément que possible. Assurez-vous d’avoir suffisamment de participants pour effectuer une analyse nuancée sans causer de biais d’échantillonnage.
- Résultats de verfiy : Il est important de vérifier les résultats obtenus par le biais d’une étude. Essayez de sauvegarder les décisions en utilisant des sources à l’appui qui aident à confirmer vos conclusions et à obtenir le consensus des parties prenantes.
Pour augmenter la fiabilité, faites attention à :
- Cohérence : Une fois que vous avez sélectionné votre procédure, respectez-la. L’adhésion à des pratiques similaires est particulièrement nécessaire lorsque plusieurs personnes sont impliquées et aide à vérifier les résultats par le biais de plusieurs tests sans modifier la procédure de sélection, de collecte ou d’analyse.
- Rétrécissement du cadre de référence : Lorsque vous essayez d’étudier un concept, décomposez-le autant que possible. Cela vous aidera à vous concentrer sur les aspects individuels du sujet en question et à collaborer pour obtenir une vue d’ensemble holistique sur laquelle vous pouvez compter.
