La validation croisée est une méthode utilisée en chimie et dans un large éventail d’autres domaines scientifiques pour comparer les résultats de plusieurs méthodes expérimentales ayant le même objectif. Idéalement, la validation croisée validera les deux méthodes expérimentales en renvoyant les mêmes résultats. Des résultats différents peuvent indiquer une erreur humaine ou des erreurs dans la conception expérimentale. Les différences peuvent être utilisées pour identifier les erreurs et affiner une ou plusieurs des méthodes expérimentales jusqu’à l’obtention de résultats cohérents et reproductibles.
Pour que la validation croisée réussisse, il est généralement nécessaire que les chercheurs sachent que l’une des méthodes renvoie des résultats précis. Le but est alors de faire en sorte que la méthode nouvelle et non confirmée, ou le comparateur, renvoie des résultats identiques à ceux de la méthode connue, ou de la référence. Si aucune méthode n’est connue pour être précise, elles peuvent probablement être ajustées pour renvoyer les mêmes résultats, mais il n’y a toujours aucune garantie que ces résultats soient corrects.
Les chercheurs utilisent souvent la validation croisée lors de l’introduction d’une nouvelle méthode expérimentale plus efficace destinée à remplacer une méthode plus ancienne. La nouvelle méthode n’est utile que si elle peut être utilisée dans le même but que la méthode qu’elle est censée remplacer. La validation croisée est utilisée pour s’assurer que la nouvelle méthode est tout aussi efficace que l’ancienne et que l’efficacité ne se fait pas au prix de la précision.
Les résultats des expériences utilisées pour la validation croisée peuvent être préparés qualitativement ou quantitativement en fonction de la nature de l’expérience. Le succès de certaines expériences de chimie simples peut être évalué à l’aide de simples indices visuels tels que le changement de couleur. Une nouvelle méthode qui entraîne le même changement de couleur peut être, dans certains cas, jugée réussie. Cependant, la plupart des recherches scientifiques modernes reposent en grande partie sur des méthodes quantitatives. En tant que telles, les informations quantitatives doivent être comparées et les différences de données numériques sont utilisées pour juger du succès ou de l’échec d’une expérience de validation.
Une grande partie des résultats de validation croisée repose sur de grands ensembles de données statistiques plutôt que sur des informations qualitatives ou sur une ou deux valeurs telles que la température ou l’acidité. Pour de telles données statistiques, il n’y a pas de nombre ou d’ensemble de nombres spécifique qui soit correct alors que tous les autres sont incorrects. Le succès d’une validation croisée est jugé en fonction du fait que les données renvoyées se situent ou non dans un certain seuil d’erreur acceptable. Dans de telles expériences, certaines des valeurs renvoyées peuvent être acceptables tandis que d’autres sont erronées, indiquant que des parties particulières des méthodes testées doivent être révisées.