Cours 2 : Suite introduction + normes

Question 1

Quelles sont les questions de bases concernant d’abord les normes, la fidélité, la validité et le développement d’un test?

Answer 1

Normes : Comment interpréter les scores ?
Fidélité: Les scores sont-ils stables ? (si je fais le test aujourd’hui et le refais demain, obtiendrais-je approximativement le même résultat?)
Validité : Qu’est-ce qu’on mesure ? Validité = capacité à mesurer équitablement un élément entre divers groupes. Objectivité. (Ex: Si un test est censé mesurer la dépression, comment peut-on savoir qu’il mesure réellement la dépression?)
Développement d’un test: Comment les tests sont développés. Aide à comprendre la fidélité, la validité et les normes.

Question 2

En général, quels sont les problèmes pratiques rencontrés?

Answer 2

Coût, temps, simplicité, flexibilité

Question 3

Explique la période du passé lointain (avant 1840) dans l’histoire de la psychologie.

Answer 3

(pas besoin de mémoriser les dates)
- Préoccupation des philosophes pour ce qui est commun: Essence de l’âme
Âme = immatérielle. Pas de psychométrie possible. Focus = sur l’âme, pas sur les différences individuelles.
- Examens oraux (méthode d’évaluation la plus courante)
- Examens pour la fonction publique (Chine)

Question 4

Explique la période de la mise en place (1840-1880) dans l’histoire de la psychologie.

Answer 4

• Préoccupation pour la maladie mentale
  (Les gens qui étaient anormaux/»bizarres», ne sont pas sous une influence démonique, mais avaient plutôt une maladie mentale)
  Approches visant à améliorer le diagnostic et le traitement de la maladie mentale. Amélioration des conditions de vie dans les prisons et les hôpitaux.
• Examens écrits
• Théorie de Darwin : Différences entre les individus
  Théorie de Darwin qui apporte la perspective différentielle. On veut mesurer les différences entre les individus, car ces différences ont une importance au niveau de la survie.
• Établissement de la psychologie expérimentale (Wilhelm Wundt): se concentre sur la standardisation des conditions et sur la précision des mesures.

Question 5

Explique la période de l’enracinement (1880-1915) de l’histoire de la psychométrie.

Answer 5

• On commence à se poser des questions concernant la fidélité de nos instruments.
  Principaux personnages:
• Galton : Hérédité et génie
  Galton a été mesurer le génie chez un enfant par ex. et aller voir le génie de son père. Si ça corrèle, ça veut dire qu’il y a une certaine contribution de l’hérédité au génie.
  Défenseur de la théorie de l’évolution en psychologie. Invente le tableau de distribution bivarié => mène Pearson plus tard à inventer le coefficient de corrélation.
• Cattell : Acuité sensorielle (fonctions mentales simples)
  Si on a une vision extrêmement perçante => probablement le reflet d’une plus grande intelligence. But = prédire succès scolaire. Problème = ça n’a pas du tout corrélé avec la réussite scolaire. Échec total. Donc Cattel a abandonné son projet de recherche, car ses suppositions ne fonctionnaient pas. Invente le terme “test mental”.
• Binet : Mesure de l’intelligence (fonctions mentales complexes)
  Le père des tests d’aptitudes intellectuelles. But = aider l’enfant. Un enfant qui a tel QI a besoin de tel outils pour l’aider. Pas dans le but d’une sélection au départ. Première utilisation des “âges mentaux”.
• Spearman : Outils statistiques
  Outils statistiques pour quantifier ses résultats. Jusque là, les théories étaient essentiellement philosophique. Première technique statistique que l’on appellera plus tard “l’analyse factorielle”.

Durant cette période, principale préoccupation = manque de fidélité des dissertations + examens oraux. Créer des tests qui sont les plus objectifs possibles (ex: choix multiples, vrai ou faux) qui sont plus fidèles.

Question 6

Explique la période le l’essor (1915-1940) dans l’histoire de la psychométrie.

Answer 6

• Publication abondante de nouveaux tests (période de croissance spectaculaire). Tests créés dans toutes les sphères de la psychométrie.
  e.g., Stanford-Binet, Otis group tests, Thurstone’s primary mental abilities, Stanford Achievement Test, Woodworth Personal Data Sheet; MMPI, Rorschach, TAT (Test d’aperception thématique) ; Strong and Kuder vocational interest measures; Attitude scales; Wechsler-Bellevue
• Émergence d’éditeurs
  (e.g. World Book Co., Cooperative Test Service, Psychological Corp.)

1914-1918 = première guerre mondiale (entrée des états-unis = 1917)
1939-1945 = 2e guerre mondiale (entrée des états-unis = 1941)
Armée a une contribution importante aux tests psychométriques. Ex: Pas une bonne idée d’envoyer des gens qui ont un score élevé pour la claustrophobie dans un sous-marin, pas une bonne idée d’envoyer quelqu’un qui a tendance à faire des crises de panique au front.
Tests de personnalité = utilisés par l’armée pour attribuer les bonnes tâches aux membres de l’armée. Pour sélectionner.

Question 7

Explique la période de la consolidation (1940-1965) dans l’histoire de la psychométrie.

Answer 7

• Plus de développement de nouveaux tests. Application: Seconde guerre mondiale (Officier vs soldat), Pratique clinique (traitement des dommages psychologiques causés par la guerre), École, Industrie
  Tests utilisés pour sélectionner des gens dans l’armée, dans les écoles, des travailleurs (dans les industries)
• Nombreuses publications (ouvrages qui résument la situation dans ce domaine).

Question 8

Explique la période du passé récent (1965-2000) dans l’histoire de la psychométrie.

Answer 8

• Activisme (Certains tests exigés par la loi, d’autres interdits)
  Remise en question de l’ensemble de la société en occident qui se fait à partir des années 60. Énormément de contestations dans la société.
  Groupes qui revendiquent leurs droits (ex: les femmes, les personnes de couleur)
• Critique publique des tests : QI et sélection
  Tests de QI accusés de contribuer à la discrimination de certains groupes (est-ce que les tests sont réellement équitables? Ciblent ils vraiment les caractéristiques voulues? ) Amène une énorme quantité de recherches sur les biais des tests.
• Influence des ordinateurs: Tests informatisés
  Plus en plus de tests qui sont informatisés. Facilite l’utilisation des tests, car l’ordinateur peut souvent les coter.

Théorie de réponse à l’item = méthodes permettant d’examiner des questions concernant entre autres la fidélité des tests.

Question 9

Explique la période actuelle (2000-présent) dans l’histoire de la psychométrie.

Answer 9

• Explosion du nombre de tests (augmentation aussi de la diversité des tests)
  On va toujours étudier une nouvelle variable. Pas le choix de créer un instrument de mesure, sinon on ne peut pas vrm faire de recherche avec ce nouveau concept là.
• Soins de santé intégrés
  Soins de santé intégré = équipes multidisciplinaires de soin. L’évaluation va être synchronisé avec les besoins de l’ensemble des autres professionnels. Pression pour faire l’évaluation de plus vite possible. Plus de valorisation pour les tests objectifs rapide plutôt qu’un test projectif qui dure longtemps (ex: 3 jours). Contrainte de temps. But = préserver et améliorer la santé de la population. Résultats des tests doivent indiquer le traitement adéquat
• Administration informatique (augmentation du nombre de tests et de résultats communiqués en ligne; logiciels limitant le jugement humain dans l’analyse des réponses au tests)

Question 10

Donne la définition d’un test.

Answer 10

• Méthode ou outil standardisé (méthode uniforme d’administration et de notation; soumis à des normes)
• Qui fournit de l’information
• Sur un échantillon
• De comportements ou de processus cognitifs
  Comportements : choses visibles
  Processus cognitifs: fonctions mentales supérieures comme la mémoire, la perception, le langage, les fonctions exécutives.
• Sous une forme quantifiée

Question 11

Pourquoi faire preuve de prudence quand on utilise des normes?

Answer 11

• Dépendamment de l’échantillon utilisées, je pourrais ou non utiliser ces normes. Faire preuve de prudence. Ex: est-ce que vous êtes anxieux? => dépend par rapport à qui. (par rapport au reste de la classe?). On ne pourrait pas utiliser les résultats d’anxiété des étudiants de psycho comme groupe de référence pour les autres étudiants en général de l’université.
• Très long faire des normes. On n’aura pas toujours des normes parfaites. Toujours garder en tête avec quel groupe je fais ma comparaison. Ex: souvent variations selon le sexe, selon l’âge, etc…

Question 12

Quel est le but des normes?

Answer 12

• Les normes débutent toujours avec un score brut (Exemples : 80% à l’examen
  Si moyenne = 50%, 80% = très bon
  Si Moyenne = 85%, 80% = moins bon)
• Les scores bruts sont difficiles à interpréter
• On peut y parvenir avec les résultats des autres
• Ces autres scores constituent les normes: Mais, dépend du groupe élaboré pour faire les normes… (Si trop de différences entre notre client et les normes utilisées => conclusion ne sera peut-être pas efficace)

Donc traduire les scores bruts en scores normés pour pouvoir les interpréter. Score brut = résultat plus ou moins immédiat d’une personne à un test. Score normalisé = score brut d’une personne comparé aux scores de personnes faisant partie du groupe de référence.

Question 13

Qu’est-ce qu’une variable?

Answer 13

3 Niveaux:
- Construit : la variable est décrite et définie verbalement. (Définition générale de la variable)
Ex: C’est quoi la dépression
- Mesure : la variable est mesurée => définition opérationnelle de la variable. (Souvent un test)
Ex: Inventaire de dépression de Beck
– Données brutes: Obtention de données brutes, scores obtenus par la mesure.
Construit = élaboration conceptuelle. Définition de la dépression. Dépression = construit, c’est un concept élaboré par un chercheur. Construit = pas mesurable directement. Mais on a un instrument de mesure qui mesure les indicateurs de la dépression, ensuite on a les données brutes qui sont les scores obtenus.
Ex: Inventaire de Beck.
Les statistiques se situent auprès des données brutes

Question 14

Quelle est la différence entre la statistique descriptive et la statistique inférentielle?

Answer 14

Statistique descriptive = aide à résumer ou à décrire les données brutes pour faciliter la compréhension des résultats.
Statistique inférentielle = aide à tirer des conclusions (inférences) sur ce qui est probablement vrai au sein de la population en fonction de ce qui a été découvert à partir de l’échantillon.

Question 15

Quels sont les différents types d’échelles?

Answer 15

• nominales: Classifie, assigne des chiffres (qui ne veulent rien dire). Ex: Quelle est notre chaine de télévision préférée => 2= radio canada, 4= tva. Pas possible de faire de statistiques comme la moyenne.
  Ex: numéros sur les chandails de Hockey. Numéro 1 attribué aux hommes et numéro 2 attribué aux femmes, etc…
• ordinales: On place en ordre nos valeurs. Mais les distances qui les séparent sur l’échelle ne sont pas nécessairement égales. Ex: Niveau d’éducation: primaire, secondaire, cégep, université. Tout à fait d’accord…. Tout à fait en désaccord. Comme ce n’est pas des intervalles égaux, devient plus compliqué de faire des analyses statistiques.
  Ex: Classement des équipes de football (impossible de supposer que la différence de performance entre l’équipe 1 et 2 est la même que celle entre l’équipe 2 et 3)
• intervalles: La différence est toujours la même. Intervalles égaux La plupart de nos échelles en psychométrie sont des échelles à intervalles.
  Ne comporte pas de zéro absolu (il y a un point zéro, mais il ne signifie pas une absence complète de la variable mesurée).
  Ex: Thermomètre gradué en Celsius
• ratio: Aussi appelée échelle de rapport. Intervalles égaux + zéro absolu. Zéro qui signifie l’absence complète de quelque chose (ex: j’ai pris 0 bières)

Échelles à intervalles et ratio = manipulations statistiques possibles.

Question 16

Explique l’organisation des données.

Answer 16

Difficile de donner un sens à un groupe de données brutes.
La distribution de fréquences permet facilement de voir certaines caractéristiques comme l’étendue des scores et leurs zones de concentration
Voir p. 8 du pwr point : Distribution de fréquences (ex: j’ai trois scores entre 150 et 159)
Fréquences cumulées : additionner les fréquences jusqu’à ce qu’on arrive à notre nombre total d’items (j’avais 100 items au départ)

Histogramme de fréquence : Axe des x = chacun des scores, y = la fréquence
On peut aussi le représenter par une ligne (polygone de fréquence)

Question 17

Qu’est-ce qu’un paramètre?

Answer 17

Paramètre = vraie valeur dans la population. Quand on ne connait pas la distribution d’une population, on va assumer qu’elle suit la distribution normale. Si notre population s’écarte trop de la normale (ex: distribution bimodale), on ne peut pas vraiment utiliser les statistiques que l’on fait avec une distribution normale. On peut faire des transformations de nos données.

Question 18

Qu’est-ce que les mesures de tendance centrale?

Answer 18

Centre autour duquel les données brutes tendent à se regrouper.
- Moyenne (Formule 3-1)
- Médiane : score qui se situe au milieu lorsque les scores sont ordonnés du plus bas au plus élevé. Divise la série de scores en deux.
- Mode: Score qui figure le plus souvent dans une distribution.
Quand on suit la courbe normale, la moyenne, la médiane et le mode sont identiques.
On utilise surtout la moyenne; La médiane et le mode = moins utilisées. Médiane est souvent plus représentative quand on a des données extrêmes/aberrantes.

Question 19

Qu’est-ce que les mesures de dispersion?

Answer 19

Deux ensembles de données peuvent avoir la même moyenne, mais dans l’un d’eux, tous les scores peuvent se retrouver à moins de deux points de la moyenne, alors que dans l’autre ensemble, les scores peuvent être très dispersés.
- Étendue : donnée max. - donnée min.
- Écart-type et variance : Formules
Variance = somme(X-M)^2/N-1
Écart-type = racine carrée de la variance
- Intervalle interquartile : distance séparant le premier quartile du troisième.
- Scores Z: définition: (X-M)/ÉT
Ex: (90%-70%)/10% = 2 (Il y a environ 2,27% de la population qui a une note plus élevée que moi et 97,9% qui a une note plus faible que moi)
Ex: (70%-90%)/10% = -2 (Il y a environ 2,27% de la population qui a une note plus basse que moi et 97,7% qui a plus haut que moi)
Ex: (60%-60%)/10% = 0 (pile poil sur la moyenne)
Dans la distribution des scores Z, M=0 et ÉT =1. Peu importe la valeur des scores bruts, quand ils sont convertis en scores Z, ils ont toujours la même moyenne et le même écart-type.
On utilise les scores Z pour tracer la courbe normale en fonction des surfaces sous la courbe.

Voir p.11 du pwr point:
16% de la population qui a un score plus élevé que moi.
Score z de 1 = percentile 84. (16% qui ont un score plus élevé que moi et 84% qui ont un score plus faible que moi) (voir table à la diapo 16)

Prend une direction dans notre hypothèse pour que ce soit une courbe one tailed (unidirectionelle)
Scores Z sont interchangeable en fonction des unités de mesure. Je suis toujours capable de ramener ça à un score Z

Question 20

Quelles sont les différentes formes de distribution?

Answer 20

• Normale: caractéristiques = plupart des scores sont autour de la moyennes et données extrêmes sont plutôt rares. Unimodale (1 seul mode), symétrique par rapport à son axe central. Les extrémités de la courbe sont asymptotiques (se prolongent à l’infini) => vrai en théorie, mais en pratique, les données cessent à un certain point. La surface sous la courbe est contenue dans plus ou moins 3 écart-types. Distribution de référence = courbe normale.

Différences de la normalité:
- Skewness/Asymétrie:
Asymétrie positive => Forte répartition des scores vers la gauche. Ex: La plupart des gens ne subiront pas d’harcèlement au travail et minorité qui va en subir bcp
Asymétrie négative => Forte répartition des scores vers la droite. Ex: Criminalité en milieu carcéral.
- Kurtosis/Voussure/Kurtose => L’allure plus ou moins pointue de la distribution.
Leptocurtique = pas bcp de dispersion, plus pointue (ex: enseignant qui met 80% à pratiquement tout le monde)
Platicurtique = pic de la moyenne moins présent, plus aplatie.
- Mode: Ex: distribution bimodale

De nombreux phénomènes survenant naturellement on tendance à avoir une distribution normale.

Question 21

Quels sont les différents types de scores bruts?

Answer 21

• Nombre de réponses correctes: Tests d’aptitudes, cognitifs etc.
• Nombre de réponses dans une certaine direction: Personnalité, attitude, non cognitif

On obtient un nombre de réponses correctes et ensuite on transforme ça en scores Z.
Transformer un score brut en un score pondéré.
On peut situer notre client par rapport à la population normale. On prend le score brut et on le transfert en score pondéré, cette pondération va varier en fonction de l’âge ou du sexe par exemple.

Question 22

Qu’est-ce que la correction pour divination?

Answer 22

Correction pour divination (moins utilisé de nos jours): Correction ou ajustement des scores bruts qui repose sur l’hypothèse qu’une personne peut obtenir quelques bonnes réponses en faisant appel au hasard. Plus dans les tests d’aptitudes ou tests cognitifs.
Ex: Questionnaire à choix de réponse. Question avec A B C et D comme choix de réponses et B = bonne réponse. Arriver par hasard à B. 1chance sur 4 d’arriver à la bonne réponse, même si on a aucune idée de la bonne réponse. Il faudrait calculer une pénalité pour les bonnes réponses que la personne aurait eu par hasard.

Question 23

Quels sont les principaux types de normes?

Answer 23

Percentiles
Scores standardisés/pondérés (ex: scores Z, échelles Weschler)
Normes développementales

Question 24

Qu’est-ce que les percentiles?

Answer 24

Percentile = une des normes les plus fréquemment utilisées pour les tests psychologiques.
- Concept de base : % de personnes dans les normes se situant sous le score du groupe. Proportion des membres du groupe de référence qui se situent sous un score donné.
Ex: Si un score de 48 se trouve à un percentile de 60, cela signifie que 60% des membres du groupe de référence ont obtenu un score égal ou inférieur à 48.
- Étendue = 1-99, 50 est la médiane.
- Forces: Facile à comprendre, Facile à calculer
- Faiblesses: Confusion avec le % (Ex: Percentile 90) => Percentile 90 = pas nécessairement bon (à une échelle de dépression, percentile 90 = pas bon).
Inégalité des unités dans l’échelle => Passer du percentile 50 au percentile 60 = pas la même chose que passer du percentile 90 au percentile 100.
Pour passer du percentile 40 à 50 puisque tout le monde est proche de la moyenne, moins dure que de passer du percentile 90 à 100. Percentiles = pas toujours des unités équivalentes entre elles.
Ex: Passer d’une note de 94% à 100% demande beaucoup plus d’effort et d’étude que de passer d’une note de 60% à 66% par exemple.
Les rangs percentiles se regroupent au centre de la distribution et s’étalent aux deux extrémités de la distribution.
Ex: Une différence de 3 points couvrira de nombreux points percentiles au centre de la distribution, mais seulement quelques-uns à chacune des extrémités.

Question 25

Donne des exemples de scores standardisés.

Answer 25

Scores standardisés = transformation des scores z en un nouveau système comportant une moyenne et un écart-type choisis de manière arbitraire.
- Scores T (très utilisés pour le MMPI)
- SAT, GRE ((Test d’aptitudes scolaires)
- Weschler
- QI de déviation : Comparaison avec QI = (Âge mental/Âge chronologique) x 100
Ex: Zelda AM = 10 ans, AC = 8 ans donc 10/8 * 100 =125.
Autre fois on utilisait le ratio âge mental/âge chronologique. Âge mental = ex: problèmes que l’enfant est capable de résoudre. Enfant de 8 ans qui est capable de résoudre des problèmes qui sont généralement résolus par des enfants de 10 ans => âge mental de 10 ans.
- Stanines (standard nine): L’armée américaine a été un très grand utilisateur de tests psychométriques (surtout pour tests d’aptitudes). Stanines = utilisées par l’armée. Répartir la population en des blocs de 9.
Équivalent percentile des stanines = plus parlant. (voir p.22 du pwr point)

Question 26

Quelles sont les forces et les faiblesses des scores standardisés?

Answer 26

Plus:
- Manipulable avec des statistiques (On obtient des scores Z
On peut toujours revenir à un score Z.)
- Évite le problème d’inégalités des unités
- Flexible
Moins:
- Difficile à expliquer
- Doit connaître la moyenne et l’écart-type
Scores Z = pas connu par l’ensemble de la population. Pas tout le monde qui comprend bien la moyenne et l’écart-type.

Question 27

Qu’est-ce que les normes développementales?

Answer 27

Plus utilisées au niveau scolaire.
- Idée de base: Trait se développant avec le temps (ex: fonctions exécutives, langage (ex: il parle comme un enfant de 1 an alors qu’il a 5 ans))
- Âge mental: Figures 3.16, 3.17
- Équivalents scolaires (permet de déterminer la performance type ou médiane de chaque niveau scolaire)

Il lit comme un enfant de 7 ans et demi
Ex: Adolescent de secondaire 3 lit comme un enfant de 6e année du primaire.

Les normes de développement n’ont de signification que si le trait mesuré se développe ou croit avec le temps dans la population visée.

Question 28

Nomme des exemples d’autres normes développementales.

Answer 28

• Théories des stages: Piaget (développement cognitif => classifier où un enfant se situe), Kolhberg (développement du jugement moral)
• Mesures anthropométriques: Taille, Poids (permet de dire si un retard de croissance ou pas)

Question 29

Quelles sont les forces et les faiblesses des normes développementales?

Answer 29

Forces:
- Interprétation naturelle: Enfant de 16 ans avec âge mental de 3 ans
- Utile pour mesurer la croissance
Faiblesses:
- Limité à des caractéristiques liées au développement: Ex: extraverti comme un enfant de 10 ans
Perdent de leur utilité a mesure que la courbe de développement s’aplanit. Lorsque la courbe devient plane, les normes de développement perdent complètement leur signification.
Les écarts-types ont tendance à augmenter systématiquement avec l’âge ou le niveau scolaire.
Ex: L’élève du niveau scolaire 1,5 dont l’équivalent de niveau scolaire est de 3,5 en lecture se situe pratiquement hors de la distribution des élèves de 1ère année, alors que l’élève du niveau scolaire 7,5 qui lit au niveau 9,5 n’est pas aussi rare.