HTMT — Heterotrait-Monotrait Ratio pour la validité discriminante
Vérifiez la validité discriminante avec le ratio HTMT en un clic — avec les seuils .85 et .90 appliqués.
Cette page est une traduction de l'original anglais relu. Voir l'original (EN)
htmt validité discriminanteCe que c'est
Le heterotrait-monotrait ratio (HTMT) mesure la validité discriminante — si deux construits sont vraiment distincts. Il compare la corrélation moyenne des items entre construits différents à la corrélation moyenne des items au sein d'un même construit. Si deux construits mesurent vraiment des choses différentes, les corrélations entre construits devraient être nettement plus basses que les corrélations au sein du construit, donc le HTMT reste bas. Le HTMT a été introduit par Henseler et al. (2015) et est aujourd'hui le critère recommandé, car il détecte des problèmes de validité que l'ancien test de Fornell-Larcker manque souvent.
Quand l'utiliser
- Vous devez montrer que vos construits sont empiriquement distincts (validité discriminante).
- Vous menez un PLS-SEM ou un CB-SEM, et un relecteur attend des preuves de validité modernes.
- Vos résultats Fornell-Larcker semblent bons, mais vous voulez une vérification plus sensible.
- Vous avez des construits réflexifs, chacun mesuré par plusieurs items.
Quand ne pas l'utiliser
- Vos construits sont formatifs — le HTMT a été conçu pour la mesure réflexive.
- Un construit a un seul indicateur — il n'y a pas de corrélation au sein du construit à comparer.
Hypothèses
- Construits réflexifs avec plusieurs indicateurs par construit.
- Les indicateurs de chaque construit sont corrélés positivement (dans le même sens).
- Fiabilité raisonnable des items composant chaque construit.
Seuils et valeurs limites
| Criterion | Rule of thumb | Source |
|---|---|---|
| HTMT (construits conceptuellement distincts) | < .85 (rigoureux) | Henseler et al. (2015) |
| HTMT (construits conceptuellement proches) | < .90 (libéral) | Henseler et al. (2015) |
| Inférence HTMT | La borne supérieure de l'intervalle de confiance bootstrap devrait être inférieure à 1 (certains testent par rapport à la valeur .85/.90) | Henseler et al. (2015); Franke & Sarstedt (2019) |
Comment le rapporter en APA
La validité discriminante a été évaluée à l'aide du heterotrait-monotrait ratio of correlations (HTMT). Toutes les valeurs HTMT étaient inférieures au seuil de .85 (max = .XX), et la borne supérieure de l'intervalle de confiance bootstrap à 95% ne contenait pas 1, ce qui soutient la validité discriminante (Henseler et al., 2015 ; Franke & Sarstedt, 2019).
Comment Explonia l'exécute
Explonia calcule la matrice HTMT complète dans le navigateur à partir des données que vous collectez ou importez. Elle signale chaque paire au-dessus de .85 ou .90, donc vous voyez immédiatement quels construits peuvent se chevaucher, et elle peut effectuer un bootstrap de l'intervalle de confiance pour l'inférence. Les résultats alimentent une « Article description » en style APA que vous pouvez relire et modifier. L'export vers R ou SPSS (.sav) est disponible dans les plans payants, et le HTMT figure à côté de l'AVE, de la CR et de Fornell-Larcker, donc vous pouvez rapporter ensemble la validité convergente et discriminante.
Questions fréquentes
Quel est le seuil HTMT pour la validité discriminante ?
Utilisez HTMT < .85 pour des construits conceptuellement distincts et < .90 pour des construits proches (Henseler et al., 2015; https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8). Une valeur plus basse est une preuve de distinction plus forte.
HTMT ou Fornell-Larcker — lequel rapporter ?
Le HTMT est aujourd'hui préféré, car il est plus sensible aux problèmes de validité que Fornell-Larcker peut manquer. Beaucoup d'auteurs rapportent les deux. Voyez notre guide HTMT vs Fornell-Larcker.
Que signifie un HTMT supérieur à .90 ?
Un HTMT supérieur à .90 suggère que deux construits ne sont pas nettement distincts — ils peuvent capter la même chose. Repensez les items, fusionnez les construits ou révisez la théorie.
Ai-je besoin d'un intervalle de confiance pour le HTMT ?
L'inférence est plus forte quand vous effectuez un bootstrap de l'intervalle de confiance et confirmez que sa borne supérieure reste inférieure à 1 ; certains auteurs testent plutôt l'intervalle par rapport à la valeur .85 ou .90 (Henseler et al., 2015 ; Franke & Sarstedt, 2019). Explonia peut le calculer pour vous.
Last updated: juillet 2026
Lancez HTMT sur vos propres données
Collectez ou importez vos données, lancez l'analyse dans votre navigateur et obtenez un brouillon de paragraphe APA que vous pouvez modifier. Commencez gratuitement. Sans carte bancaire.
Commencer gratuitement