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Psychométrie > Cours 5 > Flashcards

Cours 5 Flashcards

1
Q

Qu’est-ce que la fidélité?

A

La précision de notre mesure, le niveau d’erreur de mesure qu’elle génère

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Q

Avant de prendre une décision importante on doit…

A

savoir à quel point les variations des scores résultent de différences réelles dans le construit qui nous intéresse

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3
Q

Formule de la théorie psychométrique classique

A

Score observé = score vrai + erreur de mesure

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4
Q

Vrai ou faux, qu’on le veille ou non, il y a toujours de l’erreur de mesure, dans tous les instruments?

A

Vrai, on se doit donc de connaître la fidélité des instruments

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5
Q

2 grands types d’erreur de mesure

A
  • Aléatoires
  • Systématiques
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6
Q

Erreur de mesure aléatoire

A

fluctuations statistiques non reproductibles toujours présentes pour tous les instruments

  • distribué normalement
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7
Q

Cause de l’erreur de mesure aléatoire

A

variation dans l’échantillonnage

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8
Q

Comment minimiser l’erreur de mesure aléatoire?

A
  • Plus grand échantillons
  • Plus de moments de mesure
  • Peuvent être plus facilement estimées/contrôlées statistiquement
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9
Q

Erreur de mesure systématiques (ou biais)

A

fluctuations constantes non reproductibles qui sont toujours dans la même direction. PAS DANS TOUS LES INSTRUMENTS

  • pas distribué normalement
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10
Q

Causes de l’erreur de mesure systématique

A
  • Mauvaise utilisation de l’instrument
  • Conditions d’administration inadéquates
  • Imperfection de l’instrument
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11
Q

Comment minimiser l’erreur de mesure systématique

A
  • Difficiles à détecter, souvent ne sont pas connues
  • Plus difficile à quantifier statistiquement
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12
Q

4 types de fidélité en fonction des scores d’erreur de mesure possibles

A
  • Erreur d’échantillonnage de contenu
  • Erreur d’échantillonnage dans le temps

-Incohérence interne ou inter-items

  • Incohérence inter-informateurs
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13
Q

Erreur d’échantillonnage de contenu

  • Type d’instrument
  • Indice de fidélité
A
  • Type d’instrument: instruments où on souhaite des résultats cohérents au sens large
  • Indice de fidélité: coefficient de fidélité des formes parallèles
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14
Q

Erreur d’échantillonnage dans le temps

  • Type d’instrument
  • Indice de fidélité
A
  • Type d’instrument: instruments de mesure de traits ou cmpts relativement stables
  • Indice de fidélité: coefficient de fidélité test-retest
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15
Q

Incohérence interne ou inter-items

  • Type d’instrument
  • Indice de fidélité
A
  • Type d’instrument: instruments qui requièrent une grande cohérence interne ou inter-item
  • Indice de fidélité: coefficient de fidélité moitié-moitié, coefficient de cohérence interne
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16
Q

Incohérence inter-informateurs

  • Type d’instrument
  • Indice de fidélité
A
  • Type d’instrument: instruments qui impliquent un degré relativement élevé de subjectivité
  • Indice de fidélité: coefficient de fidélité inter-juges (ou accord inter-juges)
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17
Q

Qu’est-ce qu’on doit faire pour évaluer le degré de fidélité d’un instrument de mesure?

A

Il faut collecter les données d’un échantillon d’individu

Avec des données (donc la variance), la fidélité selon la théorie du score vrai devient représentée de cette façon…

rx = varvraie/varerreur

coefficient fidélité s’approche de 1.0

variance erreur s’approche de 0

18
Q

Fidélité des formes parallèles

A

Développe 2 formes équivalentes du même instrument et estime la corrélation des scores entre les 2 formes par les mêmes individus

*instruments tout à fait similaires conceptuellement, mais avec des items légèrement différents

19
Q

Dans la fidélité des formes parallèles, est-ce qu’on peut simplement choisir des items au hasard dans une grande banque d’items?

A

NON!!! Il faut faire une sélection quasi-aléatoire

20
Q

Après la collecte de données, qu’est-ce que suggère une corrélation élevée?

A

Une bonne précision, peu d’erreurs de mesure

  • pas de coefficient minimum puisque la corrélation dépend du contenu et des facteurs personnels des individues évalués
21
Q

Attention, s’il y a un écart entre les résultats, donc une corrélation faible, est-ce qu’il est difficile de déterminer les raisons?

A

Oui, il est difficile!

De façon générale, il ne faut pas s’attendre à des corrélations très élevées pour la fidélité test-retest car certains construits sont assez “plastiques” ou changement dans le temps

22
Q

Lorsque les chercheurs créent des échelles, ils tentent de regrouper des items qui forment un tout cohérent, autant sur le plan…
a)
b)

A

a) conceptuel
b) empirique

23
Q

2 stratégies souvent utilisées pour évaluer la cohérence interne

A
  1. coefficient fidélité moitié-moitié
  2. coefficient cohérence interne
24
Q

Coefficient fidélité moitié-moitié

A

chercheurs divisent en 2 les items d’une échelle et on estime ensuite les corrélations entre ces 2 moitiés

Après collecte de données: corrélation élevée entre 2 moitiés indique une bonne fidélité, peu d’erreurs de mesure

*Problème méthodologique: avec moins d’items, les corrélations vont toujours être moins fortes, malgré le niveau de fidélité

25
Q

Coefficient cohérence interne

A

chercheurs estiment l’homogénéité de tous les items d’une échelle

Il s’agit d’un estimé statistique quantifiant l’ensemble des inter-corrélations entre tous les items d’une échelle

26
Q

3 types de coefficients

A
  • Alpha de Cronbach
  • Kuder-Richardson-20
  • Omega de McDonald
27
Q

Alpha de Cronbach

A

*Pour les items continus

  • On assume (mais ne teste pas) que les items mesurent une même variable latente et qu’ils sont reliés de la même façon
  • Statistiquement, le coefficient Alpha de Cronbach est l’équivalent de la moyenne de toutes les moitié-moitié possibles (toutes les combinaisons possibles)

Plus il y a d’items, plus alpha sera élevé. Donc les corrélations entre les items doivent être élevées pour donner une valeur alpha élevée

28
Q

Kuder-Richardson-20

A

*Pour les items dichotomiques (vrai ou faux)

  • On assume (mais ne teste pas) que les items mesurent une même variable latente et qu’ils sont reliés de la même façon
  • Statistiquement, le coefficient est l’équivalent de la moyenne de toutes les moitié-moitié possibles (toutes les combinaisons possibles)

Plus il y a d’items, plus le coefficient sera élevé. Donc les corrélations entre les items doivent être élevées pour donner une valeur alpha élevée

29
Q

Omega de McDonald

A
  • On teste explicitement que les items mesurent une même variable latente en utilisant l’analyse factorielle
  • Les saturations factorielles peuvent être différentes
  • Omega a tendance à procurer un estimé de la fidélité d’une échelle plus près de la réalité
30
Q

Les coefficients de cohérence interne varient tous entre 0 et 1

en recherche on accepte des coefficients de…

en pratique les indices de cohérence interne doivent être au minimum de…

A
  • En recherche: 0,60
  • En clinique: 0,80
31
Q

Principe de parcimonie

A

Les auteurs peuvent enlever certaines questions

32
Q

Qu’est-ce qu’on peut appliquer pour connaitre la fidélité de l’échelle si elle a davantage d’items?

A

La transformation de Spearman-Brown

33
Q

Fidélité inter-juges vs Accord inter-juges

A

Fidélité inter-juges: degré de cohérence (corrélation) entre différents informateurs avec des mesures continues, on compare la variabilité (variance) entre les informateurs

Accord inter-juges: mesure de degré auquel des informateurs sont en accord exactement/souvent avec des mesures catégorielle, considère pas variance

34
Q

Pour les instruments dimensionnels, on obtient généralement des corrélations significativement plus FAIBLES OU ÉLEVÉS que celles attendues pour les autres types de fidélité?

A

FAIBLES!

35
Q

Vrai ou faux, les cmpts des individus diffèrent ainsi que la provenance des informateurs, une fidélité inter-juges plutôt faible n’est pas nécessairement “mauvais”

A

Vrai!

36
Q

Corrélation entre juges similaires: moyenne…

Corrélation entre différents juges:…

Corrélation enfant/ado:…

A

Corrélation entre juges similaires: moyenne 0,60

Corrélation entre différents juges: 0,28

Corrélation enfant/ado: 0,22

37
Q

Erreur standard de mesure ou erreur type de mesure

A

Donne indication de quantité ou degré d’erreur mesure associée aux scores d’une échelle

En termes de score standardisé, il s’agit de l’écart-type de la distribution des erreurs

38
Q

Vrai ou faux, l’erreur standard de mesure est inversement liée à la fidélité?

A

Vrai, plus la fidélité est élevée, moins l’erreur standard de mesure est grande, et vice versa

39
Q

Dans la pratique, à quoi sert l’erreur standard de mesure?

A
  • Construire un intervalle de confiance autour du score observé

et

  • Identifier un critère empirique qui permet de déterminer s’il existe une différence significative entre les scores de 2 échelles
40
Q

Qu’est-ce qu’un intervalle de confiance?

A

Un estimé probabiliste permettant de situer le score observé à l’intérieur d’une étendue de scores

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