Cours 4 Flashcards
Qu’est-ce que la fidélité?
La précision de notre mesure, ou dit autrement, le niveau d’erreur de mesure qu’elle génère.
Est-ce que l’appellation “un test fiable” concerne le test ou bien les résultats de test?
L’appellation “un test fiable” s’applique aux scores qu’ils génère.
Affirmer qu’un test est fiable sous-entend que la fidélité a été établie de façon permanente, pour toutes les utilisaitions possibles, avec tous les utilisateurs possibles.
Pourquoi la fidélité est-elle cruciale en psychoéducation?
Sur le plan clinique, avant de prendre des décisions importantes, on veut savoir à quel point les variations des scores – entre différents individus, ou entre différents moments de mesure – résultent de différences réelles dans le construit qui nous intéresse ou plutôt d’imprécisions (erreurs) de l’instrument de mesure qu’on utilise.
*Vrai ou faux, la fidélité est un concept dichotomique.
Faux tout est question de degré.
*Qu’elle est la formule de la théorie du score vrai?
Score observé = score vrai + erreur de mesure
*Vrai ou faux, certains instruments de mesure ne contiennent pas d’erreur.
Faux, il y a toujours de l’erreur de mesure dans tous les isntruments.
Pourquoi doit-on bien connaitre la fidélité des instruments?
Afin d’interpréter de manière rigoureuse et prudente les scores.
Vrai ou faux : La fidélité a un impact sur la corrélation entre deux variables.
Vrai, La corrélation va dépendre de l’erreur de mesure (α = ). Plus il y a d’erreur, plus la corrélation pourrait s’éloigner de la corrélation réelle.
La corrélation entre deux mesures est déterminée par deux facteurs. Quels sont ils?
1- La corrélation entre les score vrais
2- La fidélité des mesures.
Quels sont les deux grands types d’erreurs de mesure?
Aléatoires et systématiques ( biais)
Qu’est-ce qu’une erreur aléatoire?
- Fluctuations statistiques non reproductibles, toujours présentes pour tous les instruments.
- Autant au-dessus qu’en dessous de la moyenne
- Distribuées normalement
Qu’est-ce qu’une erreur de biais/systématique?
- Fluctuations constantes et reproductibles, qui sont toujours dans la même direction. Pas dans tous les instruments.
- Surestimation ou sous-estimation constante des paramètres
- Pas distribuées normalement
Quelle est la cause possible d’une erreur aléatoire?
Une variation dans l’échantillonnage
Qu’elles sont les causes possibles d’erreurs systématiques?
- Une mauvaise utilisation de l’instrument
- Conditions d’administration inadéquates.
- Imperfections de l’instrument
Comment réduire les erreurs aléatoires?
- Plus grands échantillons
- Plus de moments de mesure.
Vrai ou faux : les erreurs systématiques sont facilement détectables.
Faux. Elles sont difficiles à détecter, car elles sont souvent inconnues.
Quels sont les 4 types de sources d’erreur de mesure?
- Erreur d’échantillonnage de contenu
- Erreur d’échantillonnage dans le temps
- Incohérence interne, ou inter-items
- Incohérence inter-informateurs
Quel est l’indice de fidélité utilisé pour estimer une erreur d’échantillonnage de contenu?
Coefficient de fidélité des formes parallèles
Quel est l’indice de fidélité utilisé pour estimer une erreur d’échantillonnage dans le temps?
Coefficient de fidélité test-retest
Quel est l’indice de fidélité utilisé pour estimer une erreur d’incohérence inter-items?
Coefficient de fidélité moitié-moitié et coefficient de cohérence interne
Quel est l’indice de fidélité utilisé pour estimer une erreur d’incohérence inter-informateurs?
Coefficient de fidélité inter-juges.
Vrai ou faux: On peut évaluer la fidélité d’un instrument de mesure avec l’évaluation d’une seule personne.
Faux
Vrai ou faux: Plus la variance vraie est grande, plus le coefficient de fidélité s’approche de 0.
Faux, Plus la part de variance vraie sera grande, plus le coefficient de fidélité s’approchera de 1.0, alors que plus la part de variance erreur sera grande, plus le coefficient s’approchera de 0
Quel type de sélection faut-il utiliser pour la fidélité de formes parallèles?
Sélection quasi-aléatoire.
Qu’est-ce qui est crucial pour l’évaluation de la fidélité des formes parallèles?
L’échantillonnage de contenu
À quel coefficient devrait-on s’attendre au minimum pour la fidélité des formes parallèles ?
On s’attend à un coefficient de 0,70 minimum.
Pour estimer la fidélité test-retest, l’intervalle de temps doit être assez _____
Court
Vrai ou faux : Une corrélation élevée suggère une bonne précision. Donc, peu d’erreurs de mesure.
Vrai
Vrai ou faux, il est difficile d’établir les raisons d’un écart entre les résultats dans un test-retest.
Vrai.
Vrai ou faux, Si nous effectuons un test-retest pour les problèmes intériorisés, on peut s’attendre à avoir corrélation élevée.
Faux, les problèmes intériorisés changent plus facilement dans de courts laps de temps.
J’ai un coefficient moitié-moitié très élevé. Comment ai-je fait pour l’avoir et que cela signifie-t-il pour moi?
J’ai divisé mes items en deux groupes de manière quasi-aléatoire et ai estimé les corrélations de ces deux groupes. Une corrélation élevé entre mes deux moitiés signifie que j’ai peu d’erreurs de mesure et que les items que j’avais choisi forment un tout cohérent.
Un chercheur m’indique que son outil de mesure est tellement bon que s’il retire des items de son échelle, sa fidélité restera la même. A-t-il raison? Appuie ta réponse à l’aide d’un concept vu en classe.
Le chercheur n’a pas raison. Selon la Prophécie de Spearman, un loi psychométrique ultra importante🤡, plus il y a d’items dans une échelle, plus sa fidélité sera élevée. La fidélité de toute échelle diminuera donc si nous enlevons des items.
Quel indice de cohérence interne aurais-je si je prenais la moyenne de toutes les moitiés-moitiés possibles d’un test?
L’alpha de Cronbach
Vrai ou faux, le nombre d’items n’a pas d’impact sur le coefficient alpha.
Faux, plus il y a d’item, plus le alpha sera élevé.
Quel indice de cohérence interne me permet de tester que les items mesurent une même variable latente et ce, en utilisant l’analyse factorielle?
L’omega de McDonald
Que signifie un coefficient de cohérence interne se situant près de 1?
Cela suggère que les items d’une échelle sont très cohérents, donc peu d’erreurs de mesure.
Que signifie un coefficient de cohérence interne se situant près de 0?
Les items ne sont pas homogènes, les questions de l’échelle sont trop indépendantes, l’échelle n’est pas précise.
Un chercheur me dit qu’il a obtenu un coefficient de cohérence interne de 0,2. Il estime donc que son échelle génère peu d’erreurs. A-t-il raison?
Non
Un chercheur indique qu’il a obtenu un coefficient de cohérence interne de 0,95. Il estime que son échelle est ultra trop bonne. Cependant son ami ne pense pas la même chose que lui. Pourquoi? Appuie ta réponse sur un concept vu en classe.
Un coefficient de cohérence interne de 0,95 suggère qu’il y a potentiellement redondance dans le contenu (ex: que certaines questions mesurent la même chose). Le chercheur pourrait appliquer le principe de parcimonie en enlevant certaines questions à son test
Mon échelle contient 4 items. J’obtiens un coefficient de cohérence interne de 0,3. Cela n’est pas très élevé et je suis déçue. Quelle transformation pourrais-je effectuée pour connaître la fidélité de mon échelle si j’ajoutais d’avantage d’items?
La transformation de Spearman-Brown.
Quelle est la différence entre la fidélité inter-juge et l’accord inter-juge?
La fidélité indique le degré de cohérence entre les différents informateurs en comparant la variabilité alors que l’accord renvoie au degré d’accord exact et ne prend pas en compte la variabilité de leurs réponses.
L’estimation de _______ inter-juge est cruciale en observation.
l’accord
Vrai ou faux, J’obtiendrai des corrélations inter-juge significativement plus élevés pour les instruments dimensionnels.
Faux les corrélations seront significativement plus faibles.
Nomme 2 raisons selon lesquelles les instruments dimensionnels donnent généralement des corrélations significativement plus faibles que d’autres types de fidélité.
- Les individus manifeste des compts différents dans différents contextes parce que les attentes sont différentes.
- Les informateurs proviennent de différents contextes et peuvent donc percevoir l’information de manière différente et avoir différentes méthodes pour se les procurer.
*Qu’est-ce que l’erreur standard de mesure?
Elle donne une indication de la quantité ou du degré d’erreur de mesure associée aux scores d’une échelle. En termes de score standardisé, il s’agit de l’écart-type de la distribution des erreurs.
Quel autre nom est donné à l’erreur standard de mesure
Erreur type de mesure
À quoi servent les ESM?
Servent à construire un intervalle de confiance autour du score observé.
Qu’est-ce qu’un intervalle de confiance?
Un estimé probabiliste qui permet de situer le score observé à l’intérieur d’une étendue de score donnée
