chap 0 - 5

Question 1

Quelles sont les étapes de construction d’un test ?

Answer 1

1 - Echantillonnage
2 - Choix et sélection des items de l’épreuve
3- Étude de l’unidimensionnalité et la sensibilité de l’épreuve
4 - Étude de la fidélité
5 - Étude de la validité
6 - Etalonnage

Question 2

Qu’est ce que l’échantillonnage ?

Answer 2

L’opération de sélection d’un groupe d’individus qui présentent les caractéristiques de la population.

Question 3

Qu’est ce qu’un échantillon ?

Answer 3

L’échantillon est un sous ensemble de la population visée par l’étude statistiques. Il doit être représentatif pour que les observations réalisées puissent être généralisées à l’ensemble de la population.

Question 4

Quelles sont les 3 règles à respecter dans le processus de formation d’un échantillon ?

Answer 4

L’équiprobabilité, l’indépendance et la normalité

Question 5

Qu’est ce que l’équiprobabilité ?

Answer 5

Le fait que tous les individus ont la même probabilité d’apparaitre dans l’échantillon.

Question 6

Qu’est ce que l’indépendance ?

Answer 6

Le fait que la présence d’un individu ne modifie en rien les chances des autres individus de la population d’apparaitre dans l’échantillon

Question 7

Qu’est ce que la normalité ?

Answer 7

Le fait qu’il n’y a pas d’obligation de normalité de l’estimateur dans la population quand n>30

Question 8

Quels sont les différents types d’échantillonnage probabiliste ?

Answer 8

Aléatoire simple - Systématique - Stratifié - En grappe - À plusieurs degrés - À plusieurs phases - Avec une probabilité proportionnelle à la taille

Question 9

Quelle est la caractéristique de l’échantillonnage non probabilistes ?

Answer 9

Les échantillons sont construits à partir des caractéristiques d’une population

Question 10

Quels sont les types d’échantillonnages non probabilistes ?

Answer 10

À l’aveuglette, volontaires, par quotas et par réseau

Question 11

Comment s’appellent les indices permettant un meilleur choix d’items

Answer 11

L’indice de difficulté et l’indice de discriminabilité

Question 12

Que mesure l’indice de difficulté ?

Answer 12

Si l’item est trop facile ou trop difficile pour le test envisagé

Question 13

Que mesure l’indice de discriminabilité ?

Answer 13

Il distingue les sujets en fonction de leur niveau (si les sujets fort réussissent et les faibles échouent?

Question 14

Qu’est ce que l’homogénéité ou l’unidimensionnalité d’un test ?

Answer 14

Le fait que les différents items d’un test mesurent bien la même dimension

Question 15

Qu’est ce que l’´homogénéité par implication et comment la mesurer

Answer 15

L’homogénéité par implication nous dit que dans un tests ou les questions sont de difficultés différentes un sujet arrivant a résoudre une question de difficulté “p” doit réussir à résoudre une question de difficulté “p-1”
Pour la mesurer on utilise le scalogramme de Gutmann

Question 16

Qu’est ce que la sensibilité de l’épreuve ?

Answer 16

La capacité d’un test à distinguer 2 valeurs proches du paramètre mesuré et à discriminer finement les sujets.

Question 17

Comment mesurer la sensibilité ?

Answer 17

On mesure la sensibilité globale du test avec le delta de fergusonn et on mesure la sensibilité d’un item avec l’indice de discriminabilité

Question 18

Qu’est ce que la fidélité d’un test ?

Answer 18

La fidélité renvoie à la constance de sa mesure

Question 19

Quels sont les postulats de la TCT ?

Answer 19

1 - le score observé à un test est composé du score vraie et d’une composante d’erreur

2- L’espérance mathématique du score observé est égale au score vrai

3- la corrélation entre les scores vrais et les scores d’erreur dans la population des sujets à qui on administre le test vaut 0

4- Il n’y a pas de corrélation entre les erreurs de mesure d’une même personne d’un test à l’autre

5- Les scores d’erreur à un test sont indépendants des scores vrais à un autre test

6- Deux test X et X’ sont dits parallèles si et seulement si leurs scores vrais et leurs erreurs types de mesures sont égales

7- Deux tests sont dit taux-equivalents quand leurs scores vrais ne diffèrent que par une constante additives c

Question 20

Qu’est ce que l’erreur aléatoire ?

Answer 20

L’erreur aléatoire peut affecter positivement ou négativement le score de tous les sujets (ex causé par une distraction passagère). On estime que cette erreur finira par s’annuler. Si on devait faire passer le même test des centaines de fois l’erreur aléatoire vaudrait 0.

Question 21

Qu’est ce que l’erreur systématique ?

Answer 21

La présence d’un ou plusieurs facteurs indésirables par rapport à ce que l’on souhaite mesurer, qui vont affecter tous les scores des sujets.

Question 22

Quels facteurs peuvent engendrer une erreur de mesure ?

Answer 22

• Facteurs reliés a des variables relativement stables : intelligence - niveau educatif - fatigue …
• Facteurs liés à la situation de testing : température, locaux, atmosphères
• Facteurs reliés a la procedure de testing
• Facteurs reliés au test lui meme : échantillonnage des items

Question 23

Qu’est-ce que la validité ?

Answer 23

La validité renvoie a la pertinence et à la possibilité de justifier les affirmations que l’on puisse faire à partir des scores des tests. c’est-à-dire si le test mesure bien ce qu’il est censé mesuré

Question 24

Quels sont les 3 types de validité ?

Answer 24

La validité apparente, la validité relative au contenu et la validité en référence à un critère externe

Question 25

Qu’est-ce que la validité apparente ?

Answer 25

C’est l’évaluation de surface des items

Question 26

Qu’est-ce que la validité relative au contenu ?

Answer 26

Renvoie à la capacité d’un test à mesurer ce qu’il est censé mesurer à partir de la pertinence de son contenu mais aussi le degré auquel le contenu du test couvre l’ensemble des éléments du trait mesuré

Question 27

Qu’est-ce que la validité en référence à un critère externe ?

Answer 27

Elle est de deux types :
- La validité concomitante, qui après la passation de 2 tests repose sur la configuration de l’ensemble des résultats et des informations obtenus en utilisant ce test

• La validité prédictive, c’est-à-dire la prédiction des résultats effectifs.

Question 28

Comment mesurer la validité en référence à un critère externe ?

Answer 28

En utilisant l’indice de corrélation Rxy

Question 29

Comment mesurer la validité interne ?

Answer 29

En utilisant le coefficient alpha de Cronbach

Question 30

Quelle est la différence entre la fidélité et la validité ?

Answer 30

La fidélité concerne la précision avec laquelle un test mesure certaines caractéristiques, elle est donc en relation avec l’erreur de mesure et elle est formellement définie comme le rapport de la variance vraie à la variance totale du test tandis que la validité est définie comme la qualité de ce qui est mesuré c’est-à-dire la ressemblance existante entre ce que l’on veut mesurer. De façon formelle, la validité est donc la portion de variance vraie qui est pertinente aux buts de l’utilisation du test.

Fidélité = Variance vraie/variance observé
Validité = variance pertinente/variance vrai

Question 31

Qu’est-ce que l’étalonnage ?

Answer 31

Étalonner c’est établir des catégories de références à partir des notes brutes de l’échantillon

Question 32

Quel est l’intérêt de construire un étalonnage ?

Answer 32

• Condenser les notes brutes
• Rendre comparable des mesures de caractères divers et hétérogènes
• Dans certains cas, de transformer l’échelle ordinale en échelle d’intervalle.

Question 33

Comment choisir le nombre de catégories de références d’un étalonnage ?

Answer 33

• Par rapport au but poursuivi
• Par rapport au besoin de discriminer finement ou non les sujets
• Par rapport à la nature des données
• Par rapport au nombre de sujet et au nombre de notes brutes

Question 33

Comment choisir le nombre de catégories de références d’un étalonnage ?

Answer 33

• Par rapport au but poursuivi
• Par rapport au besoin de discriminer finement ou non les sujets
• Par rapport à la nature des données
• Par rapport au nombre de sujet et au nombre de notes brutes

Question 33

Comment choisir le nombre de catégories de références d’un étalonnage ?

Answer 33

• Par rapport au but poursuivi
• Par rapport au besoin de discriminer finement ou non les sujets
• Par rapport à la nature des données
• Par rapport au nombre de sujet et au nombre de notes brutes

Question 34

Quels sont les règles d’étalonnage par rapport au nombre de sujet et au nombre de notes brutes ?

Answer 34

• Le nombre de sujet doit être au moins 10 fois plus grand que le nombre de catégories de l’étalonnage.
• Le nombre de notes brutes doit être 3 à 4 fois supérieurs à celui des catégories de l’étalonnage.
• Plus le nombre de catégories est élevé, plus la fidélité doit être grande.

Question 35

Quels sont les différents types d’étalonnage ?

Answer 35

Le quantillage, les échelles réduites et les échelles normalisées

Question 36

Comment fonctionne le quantillage ?

Answer 36

On divise l’ensemble des mesures en parties égales par rapport à la médiane :
- en 4 : Q1 Q2 Q3 Q4 sont appelés quartiles
- en 10 : déciles
- en 100 : centiles

Cet ensemble des valeurs est appelé quantile d’ordre p et est noté Qp

Pour trouver le quantile d’ordre p, il faut d’abord trouver le rang de ce quantile, rang qui est noté Kqp
pN ≦Kqp≦(pN)+1

p = le pourcentage où on veut couper (1/4 0,25)

Question 37

Comment fonctionnent les échelles réduites ?

Answer 37

• Lorsque les notes brutes suivent environ une distribution normale
• Échelle d’intervalles
• Les limites entre les catégories vont être fondées sur les écarts à la moyenne
• Nombre de catégorie est impaire

Inconvénients :
- Les échelles réduites ne sont pas utilisables qui si la distribution est tout à fait normale
- Si la distribution n’est pas normale, les effectifs des diverses catégories varient irrégulièrement
Dans ce cas on utilise un troisième type d’étalonnage

Question 38

Comment fonctionnent les échelles normalisées ?

Answer 38

Principe : pour déterminer l’intervalle entre les limites des catégories, on se sert des écarts à la moyenne comme dans les échelles réduites, mais pour calculer les notes limitant les catégories on se sert des rangs des sujets, comme dans les échelles quantiles, afin que les effectifs dans chaque catégorie soient conformes à ceux d’une distribution normale.

Construction d’une échelle en 5 catégories normalisées :
* Calcule des limites, tous les écarts-types, comme dans l’échelle réduite
* On définit ensuite la proportion de sujets qui doivent se trouver dans chacune des 5 catégories. Ces pourcentages de sujets sont ceux qui correspondent à une distribution normal théorique. (cf. table loi normale)