Autres dimensions
Généralités
Ce que l'on appelle ici "autres dimensions" concerne des dimensions qui, parfois, peuvent avoir leur importance dans une situation spécifique, mais qui en règle générale, ne sont pas évaluées dans la majorité des cas.
Alors que la pertinence, la qualité scientifique, la valorisation, la performance, l'impact et l'exhaustivité par exemple sont utilisés dans la plupart des évaluations, ces "autres dimensions" sont soit trop exceptionnelles ou trop mal définies pour être décrites dans ces Lignes Directrices-ci. Il faut cependant noter que d'autres dimensions sont décrites dans ces Lignes Directrices, quoique pas très couramment utilisées, ce sont les implications environnementales, la durabilité, ou le coût-efficacité.
On pourrait ajouter aussi selon les cas:
- la contribution à la réalisation des Objectifs de Développement du Millénaire (exemple: le Prix belge de la Coopération au Développement),
- la valeur ajoutée à d'autres initiatives (du même promoteur ou d'autres organisations),
- la structure de l'évaluation, etc.
Ces lignes directrices-ci ne visent pas à donner une importance excessive à un classement de toutes les dimensions possibles. Leur but est de fournir des suggestions et des options aux auteurs des guides spécifiques. L'auteur d'un guide spécifique peut en effet trouver nécessaire d'inclure des critères ou des questions spécifiques afin de répondre à des besoins particuliers, ou le faire à la demande du commanditaire de l'évaluation. Il/elle peut également, si nécessaire, consulter les exemples fournis en annexe.
Nous présentons ci-dessous quelques dimensions qui peuvent être utiles dans certaines circonstances spécifiques.
Validité
La validité désigne généralement la mesure dans laquelle un concept, une conclusion ou une mesure est bien fondé et correspond avec précision à la réalité. La validité d'un outil de mesure exprime dans quelle mesure l'outil mesure effectivement ce qu'il est sensé mesurer.
La validité écologique exprime dans quelle mesure les résultats de la recherche sont applicables à des situations de la vie réelle en dehors des conditions expérimentales. Ce problème porte sur la question de savoir dans quelle mesure les résultats expérimentaux reflètent ce que l'on peut observer dans le monde réel (l'écologie = la science de l'interaction entre les organismes vivants et leur environnement). Pour être écologiquement valide, les méthodes, les matériaux et la mise en place d'une recherche doivent se rapprocher de la situation réelle qui est sous enquête. Contrairement à la validité interne et externe, la validité écologique n'est pas indispensable à la validité globale d'une étude.
http://en.wikipedia.org/wiki/Validity_(statistics)
Fiabilité
La fiabilité s'en réfère à la cohérence d'une mesure ou d'un concept. Voici trois facteurs importants impliqués lorsque l'on se demande si une mesure est fiable:
- Stabilité: cette considération implique de se demander si une mesure est stable dans le temps, de manière à ce que nous puissions être certains que les résultats relatifs à cette mesure pour un échantillon donné de sujets ne fluctuent pas. Cela implique que, si nous appliquons la mesure à un groupe de sujets à plusieurs reprises, il n'y aura que peu de variations au fil du temps dans les résultats obtenus.
- Fiabilité interne: la question-clé est de savoir si les indicateurs qui composent l'échelle ou l'index sont cohérents- en d'autres termes, si les résultats des sujets pour chaque indicateur ont tendance à être liés à leurs scores pour les autres indicateurs.
- Cohérence inter-observateurs: lorsque une bonne part de subjectivité est impliquée dans des activités telles que l'enregistrement d' observations ou la répartition de données entre catégories et lorsque que plus d'un observateur est impliqué, on peut observer un manque de cohérence au niveau de leurs décisions. Cela peut se produire dans un certain nombre de contextes, par exemple: dans l'analyse du contenu lorsque des décisions doivent être prises sur la façon de classer des études en catégories d’éléments multimédias; lorsque des réponses à des questions ouvertes doivent être classées en catégories; ou lors d'observations structurées lorsque les observateurs doivent décider comment classer le comportement de sujets (Bryman, 2004).
Références
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