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Psychométrie > Chapitre 4 > Flashcards

Chapitre 4 Flashcards

1
Q

Quand on parle de stabilité des items, on parle de quoi?

A

De fiabilité.

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Q

Quels seraient des synonymes pour fiabilité?

A

Reproductibilité, stabilité, confiance.

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3
Q

À quoi correpond le fait de réduire l’erreur de mesure?

A

L’augmentation de la fiabilité d’un test.

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4
Q

Quelle erreur de mesure ne peut-on pas réduire?

A

Celles concernant le sujet.

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5
Q

Qu’est-ce qui a contribué à réduire l’erreur de mesure et augmenter la fiabilité au 19e siècle?

A

Les questions fermées.

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6
Q

Qu’est-ce qui permet de regarder si les conditions de passation sont de bonne qualité?

A

La fiabilité.

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7
Q

Comment varie l’erreur aléatoire?

A

Elle varie autant en moins qu’en plus.

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8
Q

Que doit-on accumuler pour la validité?

A

Un faisceau de preuve. Notion plus abstraite.

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9
Q

Comment est la fiabilité par rapport à la validité?

A

Plus directe, opérationnelle, technique.

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10
Q

Donnez un exemple pour l’erreur systématique.

A

Ex: si on fait des tests pour les personnes francophones, et on le fait passer à des personnes immigrantes. Systématiquement, ces personnes-là vont échouer.

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11
Q

X et Y. Quelle variable prédit l’autre?

A

X prédit Y.

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12
Q

Peut-on faire une corrélation pour regarder la cohérence interne de deux items?

A

Oui. Il s’agit d’une corrélation inter-items. Idée de la qualité de l’échantillonnage des questions. On ramène ça aux idées qui convergent.

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13
Q

Quels sont les facteurs qui influencent la corrélation r?

A
  • Linéarité`
  • Hétéroscédasticité
  • Position relative vs. absolue
  • La variabilité (homogénétié vs. hétérogénéité)

Ex. l’agression et le TDAH
- Formules de «corrections pour la restriction de l’étendue»
Surtout dans le contexte de recherche

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14
Q

Comment serait la corrélation de Pearson en cas d’une distribution curvilinéaire?

A

La corrélation serait faible, car la distribution n’est pas linéaire.

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15
Q

Parlez de l’hétéroscédasticité.

A

Ex: corrélation linéaire pour les scores faibles et disparité dans les scores élevés. La corrélation sera généralement faible. Ex: lien entre compétence sociale et l’intelligence.

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16
Q

Homogénéité avec l’exemple de la cote R et du résultat à la première année d’université?

A

Homogénétié, corrélation faible. Tapon de scores. On peut augmnter l’étendue (admettre des gens qui ont une faible cote R).

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17
Q

En faisant nos tests de psychométrie, veut-on que les gens répondent tous la même chose?

A

Non, on veut une variabilité dans les résultats.

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18
Q

Quelles sont les principales sources d’erreur en ce qui concerne la fiabilité d’un test?

A
  • Type de correction du test
  • Contenu du test
  • Conditions d’admission du test
  • Circonstances personnelles
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19
Q

Quelle a été une contribution du 20e siècle en termes de fiabilité?

A

Améliorer les conditions d’évaluation des tests, et conditions de passation des tests.

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20
Q

La théorie du score vrai est liée à la théorie classique ou la TRI?

A

Théorie classique des tests.

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21
Q

Qu’est-ce qui est considéré de O, V et E, selon la théorie du score vrai?

A

Le score brut.

22
Q

Quelle serait l’équivalent de la théorie du score vrai mais en variance?

A
  • Variance observée totale
  • Variance vraie
  • Variance d’erreur
23
Q

Si la courbe normale est large, par rapport à une moins large, qu’est-ce que cela dit sur l’erreur de mesure?

A

Plus d’erreur de mesure.

24
Q

Obtient-on parfois le score vrai?

A

Non.

25
Q

De quoi ne tient pas compte la méthode test-retest?

A

Des variations de contenu et de l’effet du premier test.

26
Q

Test-retest et interjuge sont des indices de quoi?

A

Indices de l’erreur de mesure attribuable aux fluctuations dans la passation ou la correction

27
Q

Test-retest.

A

Dans le livre, on parle de la possibilité de comparer deux moitiés de test (raccourci). Mais la deuxième moitié, les gens sont fatigués (problème de fiabilité). Alors, on peut prendre les items pairs et les items impairs. Aujourd’hui, on compare tous les items entre eux (par ordinateur). Aujourd’hui, c’est ça la cohérence interne. Donc, on ne s’intéresse qu’à l’alpha de Cronbach, qui est le test de toutes les possibilités de corrélation. Moyenne de toutes les corrélations de toutes les combinaisons possibles.

28
Q

Cohérence interne.

A

Indice de l’erreur de mesure attribuable à l’échantillonnage du contenu (nombre, difficulté, relations entre les items).

29
Q

Que peut-on regarder avec l’alpha de Cronbach?

A

La corrélation interitems.

30
Q

Qu’est-ce qui augmente la fiabilité?

A

Produire beaucoup d’items.

31
Q

Alpha de Cronbach; quelle indice accepte-t-on?

A

0,95 est un indice suffisamment élevé pour prendre une décision pour une personne. Mais en recherche, 0,80 est suffisant.

32
Q

Faut-il savoir le nombre d’items pour l’alpha de Cronbach?

A

Oui.

33
Q

Veut-on un écart type faible?

A

Non, cela peut être inquiétant par rapport à la distribution. On veut voir les chiffres varier.

34
Q

Quels pourraient être des sous-construits de la dépression?

A

Anxiété, désespoir comportemental, anhédonie.
L’alpha de Cronbach va dire si les items converge, et l’analyse factorielle va dire ex: l’item serait beaucoup mieux s’il était dans un autre groupe de facteurs (renseigne sur la place de notre item dans le test).

35
Q

Parlez de l’alpha de Cronbach?

A
  • Coefficient de fiabilité très fréquent, surtout pour les tests de personnalité
  • Pour estimer jusqu’à quel point les items conçus pour mesurer un même construit, tendent à donner la même information
  • Est déterminé par la moyenne des corrélations entre les items et le nombre d’items
  • N’est pas utile dans les tests de vitesse (fiabilité des tests de vitesse) ni dans un test où il y a des bonnes/mauvaises réponses
36
Q

Comment mesurer l’ETM?

A

ETM = ETx racine carrée de 1 - rxx

rxx = la fiabilité du test
ÉTx = écart type pour le groupe qui détermine r
  • Un écart type = un intervalle de confiance de 68 %
  • Deux écarts type = un intervalle de confiance de 95 %
  • Trois écarts type = un intervalle de confiance de 99%

Avec une approche comme celle-là, l’ETM se retrouve à être la même si on a des scores faibles, élevés, etc. Certains tests sont fiables dans certaines distributions des scores. Limite de la théorie classique. On ne devrait pas interpréter de la même manière les scores faibles pour élevés.

37
Q
  • Formule de base pour comparer un score individuel à des scores d’un groupe
  • Peut être converti en intervalle de confiance
A

L’ETM

38
Q

L’erreur type de mesure est une erreur de quelle type?
Moyenne?
Estimation?

A

Problème de fiabilité.
Problème d’échantillonnage (avec les moyennes on compare les groupes).
Problème de prédiction.

39
Q

Comment est la fiabilité d’un rapport narratif?

A

Information pas toujours présente. On peut trouver que l’information est trop technique et on ne la remet pas. Information que l’on transmet à d’autres professionnels.

40
Q

Que peut-on dire de la fiabilité des items et des sous-items (ou sous-tests)?

A

Cela prend suffisamment d’items pour poser une interprétation. Et les sous-items on ne devrait pas les interpréter, sauf s’il y en a suffisamment.

41
Q

Comment est la fiabilité pour les tests critériés?

A

Comment on fait la fiabilité de tests critériés? On ne fait pas d’alpha de Cronbach pour les tests du DSM. Car c’est réussite échec. On ne peut pas faire de corrélations avec ce type d’items aussi. Quelque chose qui est important pour le DSM: accord inter-juges.

42
Q

Comment est la fiabilité d’un item?

A

C’est riche, mais il faut faire attention.

43
Q

Est-ce que la fiabilité dans la TRI est différente?

A

Oui.

44
Q

Quelle serait une autre appellation de la généralisabilité?

A

Score univers. Combinaison de différentes mesures de la fiabilité.

45
Q

Facteurs influençant le coefficient de fiabilité.

A
  1. Position relative vs absolue : dans l’accord interjuge, oui. Mais rarement pour les autres types de fiabilité.
  2. Curvilinéarité. Pas impossible mais improbable
  3. Hétéroscédasticité. Oui possible
  4. Homogéneité. Oui possible
46
Q

Comment corriger le fait que dans l’accord interjuges, il est fort probable que les corrélations soient affectées par la position absolue versus relative.

A

On peut porter attention à la corrélation interclasses

47
Q

Quelle serait une chose qui explique l’homogénéité?

A

Le fait que l’on fasse passer nos tests à un public cible.

48
Q

Il est possible que des scores soient pognés entre eux dans les scores élevés, ou faibles. Que décrit-on?

A

L’hétéroscédasticité.

49
Q

Quel degré de fiabilité vise-t-on pour les tests qui nous font passer des décisions importantes et pourquoi?

A

0,90 et 0,95, pour protéger le public.

50
Q

En recherche, quel est le niveau d’acceptation correct en termes de fiabilité?

A

0,80

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