Cours 3 - La fidélité

Question 1

Vrai ou faux : on se sert uniquement de la corrélation et de la prédiction/régression pour la validité.

Answer 1

Faux, on s’en sert aussi pour la fidélité

Question 2

Vrai ou faux : une régression simple et une corrélation sont en fait la même chose

Answer 2

Vrai

Question 3

Quels sont les synonymes de la fidélité ?

Answer 3

Consistance, stabilité

Question 4

Vrai ou faux : le changement réel d’un trait relève de la fidélité

Answer 4

Faux

quand la mesure est fidèle c’est que le trait n’est pas supposé changer p.ex. estime de soi 8/10, période en examen reçoit D- et repasse échelle estime de soi 2/10 ; ce n’est pas le questionnaire qui manque de fidélité, mais c’est dû à un changement réel du trait

Question 5

Qu’est-ce qu’une erreur non systématique ?

Answer 5

Circonstancielles p.ex. avoir le rhume, le bruit de la construction, etc.

Question 6

Vrai ou faux : la fidélité s’intéresse aux erreurs non systématiques

Answer 6

Vrai

Question 7

Qu’est-ce qu’une erreur systématique ?

Answer 7

biais (en lien avec la validité), vous allez sous-estimer constamment la performance de votre participant, le test sous-estime la vrai performance,

p.ex. test joueurs hockey – ne tient pas compte des non-amateurs de hockey = présence d’un biais, car tous les non-amateurs sont systématiquement pénalisés

Question 8

Quelles sont les mesures bivariée ?

Answer 8

Travaille avec 2 variables
- nuage de points
- diagramme de dispersion

Question 9

Est-ce qu’on peut transformer un test t en coefficient de variance ?

Answer 9

oui, n’importe quelle statistique peut être transformé en pourcentage de variance

Question 10

Quel est un avantage de la corrélation ?

Answer 10

La corrélation permet de gérer la variation entre les unités de mesure

Question 11

Vrai ou faux : plus coefficient de corrélation est élevé, plus les points sont proches de la droite

Answer 11

Vrai

Question 12

Plus la pente est forte, plus …

Answer 12

droite de régression est distincte de la grande moyenne

Question 13

Si la droite de régression est nulle …

Answer 13

la corrélation va être égale à la grande moyenne

Question 14

Si on double les participants en leur donnant les mêmes scores, la corrélation restera …

Answer 14

la corrélation reste pareil mais le seuil de signification devient plus significatif

Question 15

Qu’est-ce que l’ordonné à l’origine ?

Answer 15

quelle est la valeur de y quand x = 0

Question 16

Qu’elle est l’utilité du Y’ ?

Answer 16

Y’ informe sur la force de la corrélation et ce que tu prédis

Représente souvent la valeur prédite d’une variable dépendante dans un modèle de régression. Par exemple, si vous avez un modèle qui prédit Y en fonction de certaines variables indépendantes X, alors Y’
est la valeur que le modèle prédit pour Y en utilisant les valeurs de X.

Question 17

Vrai ou faux : l’erreur de prédiction est normalement distribuée

Answer 17

Vrai : les exceptions sont rares

Question 18

Vrai ou faux : on prédit toujours Y parfaitement

Answer 18

Faux

Quand on prédit y, on ne prédit jamais y parfaitement et on a toujours un peu d’erreur de prédiction et celle-ci est normalement distribuée : la plupart du temps nos erreurs de prédiction devraient suivre la courbe normale, des grandes erreurs devraient être exceptionnelles/plus rares

Question 19

Que fait-ton si on a vraiment peur de s’être tromper en faisant notre prédiction ?

Answer 19

On retest

si les scores Z sont très différents ; qq chose cloche

quand on fait x vs y, on a un coefficient de corrélation, mais si on fait le test souvent, peut probable de tomber 3x de suite sur des valeurs z exceptionnelles

Question 20

Quels sont les facteurs affectant le r ?

Answer 20

Linéarité (Fig 4.4) quand x augmente, y augmente / curvilinéarité

Hétéroscédasticité (Fig 4.5) : votre erreur de prédiction n’est pas constante à travers différents niveaux de x

Hétérogénéité du groupe (Fig 4.7) : homogénéité et la restriction de la variance

Question 20

Qu’est-ce que la relation curvilinéaire ?

Answer 20

On pourrait avoir une meilleure droite de régression si on faisait une courbe p.ex. relation entre le stress et la performance

Question 20

Est-ce que la relation curvilinéaire affecte le coefficient de corrélation ?

Answer 20

Oui, affecte le coefficient avec droite de régression, affaiblit négativement notre coefficient de corrélation

Question 20

Qu’est-ce que l’hétéroscédasticité ?

Answer 20

L’inverse de l’homoscédasticité

Test de Levene regarde l’égalité des variances : les variances sont-elles constantes à tous les niveaux de x?

Très peu de distance entre les points et la droite, mais à des niveaux élevés de x et y, la distance entre les points de la droite est bcp plus grande, votre erreur de prédiction n’est pas constante à travers différents niveaux de x

Question 21

Quel est le problème de l’hétéroscédasticité ?

Answer 21

prédit presque parfaitement à certains niveaux et très mal à d’autres

Question 22

Quel est l’avantage de prendre un échantillon très diversifié ?

Answer 22

Si toutes les valeurs possibles de x et de y ; coefficient de corrélation va augmenter – vaut la peine d’avoir une variance sans trop de restriction

Si échantillon trop restreint, corrélation faible et puissance faible – donc prendre échantillon avec plus de variance

pas automatique

Question 23

Quelles sont les principales sources affectant négativement la fidélité ?

Answer 23

Correction du test : est-ce que deux correcteurs arrivent au même résultat ?

Contenu du test : la forme A et la forme B sont-elle réellement équivalentes ?

Conditions d’administration du test : p.ex. le temps est respecté ou pas

Conditions personnelles : état psychologique et physiologique du participant

Question 24

Qu’est-ce que la correction du test comme principales sources affectant négativement la fidélité ?

Answer 24

o Prof nice vs prof death
o Comment est-ce qu’on corrige : est-ce que 2 correcteurs arrivent au même résultat

Question 25

Qu’est-ce que le contenu du test comme principales sources affectant négativement la fidélité ?

Answer 25

o Supposons forme a et forme b : la forme a est supposée être équivalente à la forme b
o Examens différents mais équivalents : sont-ils vraiment équivalents ?
o Est-ce que si tu tombes sur la forme b, t’as un plus mauvais résultat que si tu avais fait la forme a

Question 26

Qu’est-ce que les conditions d’administration du test comme principales sources affectant négativement la fidélité ?

Answer 26

o Pas supposer de trop changer
o Supposons test chronométré de 30 min, est-ce que je donne 2 min de plus à certains participants ou non ?

Question 27

Qu’est-ce que les conditions personnelles du test comme principales sources affectant négativement la fidélité ?

Answer 27

o État du participant : physique et psychologique

Question 28

Qu’est-ce que le vrai score (T) ?

Answer 28

Ce qu’on veut savoir ; quel est ton score si aucun facteur venait le contaminer – ne le connait jamais, toujours un estimer selon le score observé

Question 29

Qu’est-ce que le score observé (O) ?

Answer 29

Le résultat

p.ex. 82 -83 -81

Le score observé est probablement proche du vrai score, la différence entre 82-83 serait de l’erreur p.ex. commence à développer un rhume

Question 30

Quelles sont les relations entre les variables de la théorie du vrai score ?

Answer 30

o T = O ± E : erreur qui monte ton score ou le réduit
o O = T ± E : à la fois le reflet du vrai score et de l’erreur

Question 31

Vrai ou faux : plus la fidélité du test est faible, plus la différence entre le score observé et le score vrai va être présumée importante

Answer 31

Vrai

Question 32

Quelles sont les caractéristiques du test-retest ?

Answer 32

Fonctionnement : un questionnaire aujourd’hui puis je vous le fait repasser de 2 à 4 semaines plus tard, on présume que la personne ne devrait pas se souvenir de ses réponses, mais qu’elle garde le trait

o Couverture : Condition personnelle sujets : est-ce que leur score change en fonction de…
* Physique
* Mentale

Forces et limites :
- Difficilement applicable qu’une personne veule répondre 2 fois au questionnaire, difficile d’obtenir leur accord
- Effet du premier test sur la réponse
- Délai discutable

Question 33

Quelles sont les caractéristiques de la méthode inter-juges ?

Answer 33

Fonctionnement
- Système des entrevues où on observe une caractéristique – regarde si la caractéristique observé par l’observateur 1 est repéré par l’observateur 2
- Doit avoir la même définition p.ex. qu’est-ce que jouer agressivement ?
- Doit avoir une grille comportemental que de faire des affirmations subjectives, cibler des comportements plutôt que des traits de personnalité

o Couverture
- Correction du test : est-ce que deux copies avec même réponse, mais corrigées par deux personnes différentes aurait le même score ?
- Plus les juges sont d’accord entre eux, plus la mesure est fidèle.

Question 34

Quelles sont les caractéristiques de la méthode forme parallèle ?

Answer 34

o Fonctionnement : forme a vs forme b - différentes et équivalentes

o Couverture
- Très peu répandu : rare d’avoir 2 versions d’un test

Question 35

Qu’est-ce que l’alpha de Cronbach ?

Answer 35

Alpha de Cronbach permet d’évaluer la cohérence interne : quand tu test pour cohérence interne – est-ce que tes items sont inter-corrélés entre-eux,

p.ex. score élevé à je m’inquiète souvent/je m’inquiète beaucoup ;

plus on a des items qui disent la même chose, plus notre mesure est consistante.

Question 36

De quoi dépend l’alpha de Cronbach ?

Answer 36

Nombre d’items

Corrélation entre les items

Question 37

Qu’est-ce que l’erreur type de mesure ?

Answer 37

o Attribuable à un manque de fidélité

L’ETM indique à quel point un score mesuré peut s’écarter du « vrai » score. Elle est calculée à partir de la fiabilité du test et de l’écart-type des scores

Question 38

Qu’est-ce que l’erreur type de la moyenne ?

Answer 38

Prendre plusieurs échantillons (statistique inférentielle) augmenter le nombre de participant, lorsque j’avais un échantillon, objectif de généraliser à la population, possible de tomber sur des échantillons atypiques par hasard – en réalité pas une vraie différence

Question 39

Qu’est-ce que l’erreur type d’estimation ?

Answer 39

Erreur de prédiction de Y par X (validité)
 Page 77
 Y = a +b(x) + e
 Y n’est jamais égale à Y’ sauf si corrélation parfaite
 Y est prédit pas X qui est notre deuxième variable

Question 40

Vrai ou faux : plus tes items sont fortement corrélés entre eux (plus la personne répond dans le même sens), plus j’ai une cohérence interne élevée.

Answer 40

Vrai

Question 41

Vrai ou faux : plus le coefficient de Cronbach est élevé, moins les items sont redondants

Answer 41

Faux ; Plus le coefficient de Cronbach est élevée, plus tes items sont redondants

Question 42

Quel est le piège de retirer un item pour augmenter l’alpha de Cronbach ?

Answer 42

on ne mesure peut être plus l’entièreté du construit

Question 43

Vrai ou faux : si moins d’items redondants, l’alpha de Cronbach va diminuer

Answer 43

Vrai

Question 44

Que se passe-t-il quand on enlève la partie inférieure de la droite en matière de variance ?

Answer 44

quand on enlève la partie inférieure de la droite, va affecter ma corrélation. Dans le cas présent, pour calculer le coefficient de corrélation, si on diminue la variance, on affecte la force de la variance et on affecte indirectement l’alpha de Cronbach.

Question 45

Quel est le problème d’un item qui ne varie pas ?

Answer 45

C’est difficile de le faire corréler avec d’autres items

Ça l’affecte la consistance interne