La validation croisée est une méthode utilisée en chimie et un large éventail d'autres domaines scientifiques de comparer les résultats de multiples méthodes expérimentales avec le même objectif. Idéalement, la validation croisée permettra de valider les méthodes expérimentales en retournant les mêmes résultats. Les différents résultats peuvent indiquer une erreur humaine ou à des erreurs dans la conception expérimentale. Les différences peuvent être utilisés pour identifier les erreurs et d'affiner une ou plusieurs des méthodes expérimentales jusqu'à ce que des résultats cohérents et reproductibles sont obtenus.
Pour la validation croisée pour réussir, il est généralement nécessaire pour les chercheurs de savoir que l'une des méthodes retourne des résultats précis. L'objectif est donc de faire la nouvelle méthode et non confirmées, ou le comparateur, renvoient des résultats identiques à ceux de la méthode dite, ou la référence. Si aucune méthode connue pour être précis, ils peuvent probablement être ajustée pour retourner les mêmes résultats, mais il n'y a encore aucune garantie que ces résultats sont corrects.
Les chercheurs ont souvent recours à la validation croisée lors de l'introduction d'une nouvelle méthode plus efficace expérimentale qui vise à remplacer une ancienne méthode. 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'ancien et que l'efficacité ne vient pas au prix de la précision.
Les résultats d'expériences utilisés pour la validation croisée peuvent être préparés qualitativement ou quantitativement sur la base de la nature de l'expérience. Le succès de certaines expériences de chimie simples peut être évalué grâce à de simples indices visuels tels que le changement de couleur. Une nouvelle méthode qui aboutit au même changement de couleur peut être, dans certains cas, considéré comme un succès. Le plus moderne de la recherche scientifique est, cependant, en grande partie basée sur des méthodes quantitatives. En tant que tel, les informations quantitatives doivent être comparées et les différences dans les données numériques sont utilisées pour juger de la réussite ou de l'échec d'une expérience de validation.
Beaucoup de validation croisée résultat repose sur de grandes masses 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 statistiques, il n'est pas seul numéro spécifique ou un ensemble de chiffres qui est correcte, tandis que tous les autres sont incorrectes. Le succès d'une validation croisée est jugée fondé ou non les données renvoyées chutent au sein d'un certain seuil d'erreur acceptable. Dans ces expériences, certaines des valeurs renvoyées peuvent être acceptables tandis que d'autres sont erronées, ce qui indique que certaines parties des méthodes testées doivent être révisés.