Qu’est-ce que la validité prédictive ? (Définition & Exemples)

En statistique, le terme validité prédictive fait référence à la mesure dans laquelle il est valide d’utiliser le score sur une échelle ou un test pour prédire la valeur d’une autre variable dans le futur.

Par exemple, nous pourrions vouloir savoir dans quelle mesure certains examens d’entrée à l’université sont capables de prédire la moyenne pondérée cumulative des étudiants au premier semestre.

Pour déterminer si une validité prédictive existe, nous pourrions utiliser le processus suivant :

• Administrer l’examen d’entrée à l’université à 1 000 personnes âgées.
• Un an plus tard, collectez des données sur la moyenne cumulative du premier semestre de ces mêmes 1 000 étudiants.
• Calculez la corrélation entre les résultats de l’examen d’entrée et le GPA du premier semestre.

S’il existe une forte corrélation entre les scores à l’examen d’entrée et la moyenne cumulative du premier semestre, il est probable qu’il existe une validité prédictive entre ces deux variables.

En d’autres termes, la note qu’un étudiant obtient à cet examen d’entrée à l’université est prédictive de la moyenne cumulative qu’il est susceptible d’obtenir au cours de son premier semestre à l’université.

Par exemple, les étudiants qui obtiennent des résultats élevés à l’examen d’entrée ont également tendance à obtenir des notes élevées au cours de leur premier semestre. À l’inverse, les étudiants qui obtiennent de faibles résultats à l’examen d’entrée ont tendance à obtenir de faibles GPA au cours de leur premier semestre.

Notes techniques :

La validité prédictive est un type de validité de critère, qui fait référence à la capacité de la mesure d’une variable à prédire la réponse d’une autre variable.

Une variable est appelée variable explicative tandis que l’autre variable est appelée variable de réponse ou variable critère .

Dans notre exemple précédent, la variable explicative serait l’examen d’entrée et la variable critère serait la GPA du premier semestre.

Exemples de validité prédictive

Les exemples suivants illustrent quelques scénarios supplémentaires dans lesquels nous pourrions calculer la validité prédictive.

Exemple 1 : Test préalable à l’emploi

Une entreprise peut administrer un test préalable à l’emploi de 40 questions à toutes les personnes qu’elle embauche, puis évaluer la productivité des employés un an plus tard.

S’il existe un degré élevé de corrélation entre les résultats du test et la productivité des employés, nous pouvons alors dire qu’il est valable d’utiliser le test pour prédire la productivité future de l’individu.

Exemple 2 : tests de QI et revenus

Les chercheurs pourraient administrer un test de QI à 100 personnes, puis suivre le revenu annuel de ces personnes 10 ans plus tard.

S’il existe un degré élevé de corrélation entre les scores au test de QI et le revenu annuel des individus, alors les chercheurs peuvent dire qu’il est valable d’utiliser le test pour prédire le revenu futur des individus.

Exemple 3 : Forme physique

Un entraîneur personnel peut administrer un test de condition physique aux recrues de la NBA, puis enregistrer la moyenne des points par match marqués par les joueurs au cours de leurs cinq prochaines années dans la ligue.

S’il existe un degré élevé de corrélation entre les scores au test de condition physique et la moyenne des points par match marqués par les joueurs, alors l’entraîneur personnel peut dire qu’il est valable d’utiliser le test pour prédire les futurs points par match des joueurs.

Qu’est-ce qui est considéré comme une corrélation élevée pour la validité prédictive ?

Aucune valeur spécifique n’est considérée comme une corrélation « élevée » entre deux variables. Cependant, plus la corrélation entre un test et le concept qu’il vise à mesurer est élevée, plus la validité prédictive du test est élevée.

Par exemple, si la corrélation entre un test préalable à l’emploi et la productivité des employés un an plus tard est de 0,86 , ce test est plus prédictif de la productivité des employés qu’un test qui n’a qu’une corrélation de 0,35 .

Cependant, même une corrélation qui semble assez faible (comme r = 0,35) peut quand même être utile à un employeur car elle lui donne au moins une certaine idée de la productivité probable de l’employé.

Ressources additionnelles

Une explication simple de la validité des critères
Qu’est-ce qu’une variable critère ?
Qu’est-ce que la validité simultanée ?