Cours 3 - La fidélité Flashcards
Pour quelle raison les items sont-ils analysés?
Quels sont les deux éléments à considérer?
-Afin de déterminer les propriétés psychométriques de l’instrument
-La fidélité et la validité
Qu’est ce que la variance?
-Une mesure de la façon dont les observations sont dispersés (les scores varient peu ou bcp?)
-Indique à quel point les valeurs d’un ensemble de données varient ou s’écartent de la moyenne.
-Une variance faible = valeurs proches de la moyenne
-Variance élevée = valeurs largement dispersées autour de la moyenne
Qu’est ce que l’écart-type?
-Représente l’écart moyen entre la moyenne et chaque score observé, sur l’échelle de mesure originale, ce qui facilite l’interprétation
-Écart-type faible = valeurs proches de la moyenne et élevé = loin de la moyenne (dispersés)
Qu’est ce que la covariance?
-Représente le degré avec lequel deux variables varient ensemble
-Pas standardisé donc difficile à interpréter
Qu’est ce que la corrélation?
-Le coefficient de corrélation (r) indique la force de la relation entre deux variables (X et Y)
-Varie entre -1 et 1
*Ne pas oublier d’interpréter la signification statistique (valeur p), corrélation significative si valeur p plus petite que 0,05 (veut dire que s’il n’y avait pas vrm de corrélation entre nos deux variables, on observerait une corrélation comme ça moins de 5% du temps, donc faible chance de se tromper)
-On obtient le degré avec lequel la position des scores des personnes sur la variable X est similaire à la position de leur score sur la variable Y
À quoi sert la régression?
-Type de modèle statistique qui nous permet de comprendre la force de la relation entre deux variables et de faire des prédictions
Quelle est la formule de la régression et que signifie t’elle?
-𝑌̂=𝑎+𝑏∙𝑥+𝜀
-a = ordonnée à l’origine (y quand x vaut 0)
-b = coefficient de régression (pente)
-X = valeur de x (variable indépendante)
-𝜀 = erreur-type d’estimation
-𝑌̂=valeur prédite de Y
Ex: régression entre dépression (x) et bien-être (y), si on connait score de dépression, on peut estimer son niveau de bien-être
*Si pente est de -0,5, veut dire que pour chaque augmentation de 1 point sur mesure de dépression on a une diminution de 0,5 point sur notre mesure de bien-être
*E = pour dire qu’il y a quand même une erreur quand fait une prédiction, car régression donne un point précis
Qu’est ce que l’erreur-type d’estimation?
-Indique la dispersion typique des valeurs autour de la droite de régression
-S’agit de notre erreur de prédiction
*Une plus grande corrélation entre les variables signifie une plus petite erreur d’estimation
Définition de la fidélité:
-Quantifie la façon avec laquelle les scores d’un test sont constants et reproductibles à l’intérieur d’une certaine marge d’erreur, sans égard à ce qu’il mesure (sa validité)
-Un test qui est fidèle est un test pour lequel une même personne obtient le même résultat ou un résultat similaire lors de différentes passations, sans qu’un changement ne devrait être attendu (distinction entre changement réel et fluctuations systématique et aléatoire)
Quels sont les deux types de sources d’erreur?
- Erreur systématique: Erreur de mesure qui affecte tous les scores de la même façon. Ex: donne la réponse à une question donc tout le monde va avoir la bonne réponse
- Erreur aléatoire: Erreur de mesure affectant différemment les scores
Ex:
Erreurs lors de la cotation
Variations dans les procédures d’administration (température de la pièce)
Variation naturelle chez les répondants (stress, fatigue)
Variations dans la représentativité du contenu (pour des versions parallèles, peut être que le contenu est très différent de l’autre version)
Qu’est ce que la théorie classique des tests?
-Décompose le score observé en trois composantes:
1. Score observé (O) : score obtenu par une personne à un test tel qu’observé
2. Score vrai (V): score qu’aurait obtenu une personne à un test s’il n’y avait pas d’erreur de mesure
3. Erreur de mesure (E): Différence (positive ou négative) entre le score vrai et le score observé, composé de tous les éléments qui jouent sur le score de la personne. Négative = personne a moins de points qu’elle devrait en avoir
O = V + E
*Sur un grand ensemble de scores, on peut obtenir des moyennes pour O et V, mais E disparait
Comment peut-on estimer la fidélité à partir de l’erreur aléatoire de mesure?
-On peut exprimer la fidélité comme le ratio entre le score vrai et le score observé: V/O ou O - E/ O
-Si score vrai = score observé veut dire 0 erreur de mesure, donc fidélité de 1
-Cherche à savoir combien de mon score observé est composé de mon score vrai
Quels sont les 3 types de fidélité?
- Stabilité temporelle: degré avec lequel la mesure d’un construit reste stable dans un intervalle de temps donné
- Fidélité interjuges: Degré avec lequel des juges font la même évaluation lors de la correction d’un instrument
- Cohérence interne: degré avec lequel les items d’un instrument se tiennent bien ensemble sont cohérents (les personnes fournissent des réponses cohérentes à tous les items)
Parmi les méthodes de vérification de la fidélité, que mesure la corrélation test-retest?
-Mesure la stabilité temporelle (ou fidélité test-retest). Si, à l’intérieur d’un délai donné, le construit devait rester stable, deux mesures de ce construit à l’aide d’un instrument devraient être similaires
-le test est administré deux fois au même échantillon de personnes
-Dépend: de l’intervalle entre les deux mesures (si intervalle trop court, se peut que la personne se rappelle des bonnes réponses)
Et de la quantité de changements survenus entre les deux mesures
Avantages et inconvénients de la corrélation test-retest:
+: Évalue l’erreur due aux fluctuations naturelles des personnes sondées (ex si personne première fois se sentait pas bien)
Évalue l’erreur dans les variations de la méthode d’administration
-: Ne tient pas compte des erreurs de variation de contenu (car c’est même test 2 fois)
Difficilement réalisable pour les tests très longs (gens n’ont pas envie de le refaire)
Effet de mémoire possible
