Congruence

Question 1

Quest-ce que la congruence ?

Answer 1

la différence entre ce que je veux mesurer et ce que je mesure vraiment

Question 2

Quel est le but de l’étape de la congruence ?

Answer 2

On chercher à valider nos hypothèses et la définition.
Voir si ce qu’on trouve dans la littérature se réitaire dans nos données.

Objectifs
Vérifier les quantifications et/ou l’organisation des concepts

Question 3

Quel sont les moyens utilisés ?

Answer 3

• Analyses corrélationnelles
• Analyses factorielles
• Équations structurelles
• Approche hypothético-déductive

Question 4

À quoi sert le système hypothético-déductif ?

Answer 4

vérification des hypothèses

Question 5

Qu’est-ce que le système hypothético-déductif ?

Answer 5

ensemble d’hypothèses dont les confirmations permettront de déduire que notre instrument est valide

Il faut faire confirmer plusieurs hypothèse (plus il y a d’hypothèse confirmer = appuie de plus pour la validité)

• La confirmation d’une de ces hypothèses est une démonstration de la validité
• La confirmation de plusieurs de ces hypothèses est une démonstration plus solide de la validité
• La non-confirmation d’hypothèses soulève des doutes sur la validité

Question 6

vrai ou faux, Lorsqu’une hypothèse n’est pas confirmer = ca veut dire qu’il y a aucune validité?

Answer 6

ca ne veut pas dire qu’il n’y a aucune validité  il y a plusieurs sources d’information d’une hypothèse.

Question 7

Quels sont les explications possibles pour une hypothèse non conformer ?

Answer 7

-hypothèse de recherche n’etait pas bonne
- le critère n’est pas bon (propriétés psychométriques du critère ou dans la littérature il y a des résultats contradictoires)
- le nouvel instrument nest pas bon

Question 8

Quelles sont les 3 étapes pour infirmer ou confirmer une hypothèses avec le tableau croisé ?

Answer 8

Étape 1 : est-ce que c’est significatif ?
Étape 2 : direction ? (Infirmer ou confirmée)
Étape 3 : Force ? ( partiellement confirmée ou confirmée

Question 9

A cause de l’intervalle de confiance, pour pouvoir valider ou infirmer notre hypothèse on a un buffer de combien ?

Answer 9

+ ou - 0,1

Question 10

Par quelle équation voit on que la fidélité affecte la validité ?

Answer 10

Par l’atténuation, car le coefficient de fiabilité est inclus dans la formule de l’effet d’attenuation = influence sur la validité

Question 11

Que dit l’atténuation par rapport à la validité ?

Answer 11

Le coefficient de validité (lacorrélation) entre le test et le critère est sous-estimé à cause de l’erreur de mesure

Question 12

Dans la formule d,atténuation qu’est-ce que le rxx ?

Answer 12

Le coefficient de fiabilité du test étant validé

Question 13

Dans la formule d’attenuation, que veut dire rxy ?

Answer 13

Coefficient de validité entre le nouveau test et le critère c-a-d le coefficient de validité observé dans l’étude

Question 14

Le résultat de la formule d’atténuation donne quoi ?

Answer 14

Le coefficient de la validité désatténué (et donc corrigé) donne la limite supérieure théorique de la corrélation qu’il serait possible d’attendre dans l’étude de validation si les instruments étaient sans erreur.

On veut savoir si nos hypothèses ne sont pas confirmées à cause de la validité critériée ou à cause du poids de l’erreur de mesure dans l’instruments.

Si la validité critériée est bonne, alors nos hypothèses seraient confirmées si on enlève le poids de l’erreur de mesure

Question 15

Si malgré qu’on retire tout l’effet de l’erreur de mesure , on n’arrive pas non plus a confirmer nos hypothèse, ca veut dire quoi ?

Answer 15

Qu’il y a un problème de validité et plus du problème de fidélité

Question 16

Quelles sont les conclusions sur l’atténation ?

Answer 16

La fiabilité de l’instrument et la fiabilité du critère affectent négativement le coefficient de validité
La formule d’atténuation aide à comprendre pourquoi certaines hypothèses de validité critériée ne sont pas confirmées (problème de fiabilité ou de validité également?)

Les formules #1 et #2 ne fonctionnent qu’avec des corrélations comme coefficients de fiabilité
L’alpha de Cronbach ne doit pas être utilisé  CAR CE N’EST PAS UNE CORRÉLATION
Le même type de coefficient doit être utilisé partout dans la formule (split-half ou test-retest) – si on utilise une façon pour la fidélité de notre instrument alors on doit aussi utiliser cette formule pour le critère.

Question 17

si mon hypothèse est confirmée avant l’utilisation de la formule, peut-il quand même y avoir un problème de fidélité ?

Answer 17

oui, car il peut y avoir une bonne validité, mais pas de fidélité

Question 18

Quest-ce qu’un e Analyse factorielle exploratoire (AFE) ?

Answer 18

Technique où on fait entrer les items dans la machine et d’où on espère voir ressortir un résumé adéquat

À utiliser lorsqu’on ne sait pas ce que l’on cherche ou que la structure du construit n’a jamais été testée mathématiquement.

Ex. Comment mes 11 items se regroupent-ils? Quelle est la structure de mon questionnaire?
Ex de réponse : L’analyse montre que mes items se regroupent en trois facteurs distincts.

Les saturations ≤ 0,200 sont omises , mais certains auteurs recommandent d’omettre celles en dessous de 0,400 (Stevens, 2002)

S’il y avait vraiment 3 facteurs, les résultats de l’Analyse Factorielle Exploratoire auraient été 3 facteurs

Difficile de comprendre «le résumé»

La majorité des items «saturent» sur plus d’un facteur

Difficile de nommer les facteurs

Question 19

qu’est-ce qu’une Analyse factorielle confirmatoire (AFC) ?

Answer 19

Technique de classification où on sait ce que l’on cherche a priori

On indique au logiciel combien de facteurs sont désirés et quels items se retrouvent dans chaque facteur

Les résultats nous aident à déterminer si oui ou non, la structure est bien représentée par les données

P. ex. Les items se regroupent-ils dans les deux facteurs suivants?
Ex de réponse : L’analyse montre que mes items se regroupent en trois facteurs distincts.

Forcer le nombre de facteurs au nombre de dimensions conceptualisées en créant un modèle.

On regarde une série d’indices nous permettant de dire si ce qu’on a mis fonctionne ou pas.

Ces analyses sont complexes et ne s’effectuent pas sur SPSS.

Question 20

Qu’est-ce que la saturation ?

Answer 20

On nomme saturation la corrélation entre un item et un facteur

Le facteur «g» = une analyse factorielle
Chaque facteur résume de l’information provenant de plusieurs items

Une saturation s’interprète comme une corrélation.

Une saturation exprime le poids qu’a l’item dans le facteur.

Question 21

Quelle est l’utilité des analyses factorielles ?

Answer 21

Confirmation de la structure ou de l’organisation d’un construit
Nombre de sous-dimensions et leur organisation

2. Détecter des moins bons items  de la variance non reliée au construit.