Résumé : Introduction : Borsboom et al. (2004) ont soutenu que la validité de construction nécessite des preuves causales, et pas seulement des schémas corrélationnels au sein des réseaux nomologiques. Cependant, la validation causale est méthodologiquement difficile. L'analyse des conditions nécessaires (NCA) identifie les conditions qui doivent être présentes pour qu'un résultat se produise, complétant les approches basées sur la corrélation qui testent si une condition est suffisante. Cette étude intègre la NCA avec des réseaux nomologiques pour renforcer les preuves de validité de construction. Objectif : Nous proposons et testons un nouveau cadre combinant la NCA et les réseaux nomologiques pour valider une nouvelle échelle de mesure de la satisfaction de vie. Méthodes : Trois études ont été menées : l'étude 1 (N = 482, États-Unis) a évalué la validité convergente et l'alignement nomologique. Les études 2 (N = 372, Chine) et 3 (N = 300, longitudinale) ont appliqué la NCA pour tester si (1) l'affect positif est nécessaire pour la satisfaction de vie et (2) les changements dans la satisfaction de vie sont nécessaires pour les changements dans la nouvelle mesure. Résultats : La NCA a confirmé l'affect positif comme condition nécessaire à la satisfaction de vie dans les deux mesures (l'affect négatif ne l'était pas). La NCA longitudinale a montré que les changements dans la satisfaction de vie étaient nécessaires pour les changements dans la nouvelle mesure (d ≥ .26). Discussion/Conclusion : L'intégration de la NCA avec des réseaux nomologiques étend la validité de construction au-delà des corrélations, offrant une approche robuste et méthodologiquement accessible pour la validation causale dans la mesure psychologique.
Yang et al. (Mar,) ont étudié cette question.