Cours 5-6 (Examen #2) Flashcards
Définir la mesure en psychologie
Domaine d’étude qui concerne la théorie et la méthodologie de construction et d’utilisation d’échelles de mesure des caractéristiques mentales
Nommer des exemples de caractéristiques mentales pouvant être mesurer
Connaissances,
Trait de personnalité
Composantes de la cognition (Ex: Langage, Intelligence ou la mémoire)
Définir l’évaluation psychologique
Processus technique qui vise présenter une interprétation (Jugement de valeur bien fondé) à une personne (ou des groupes) en la comparant avec un barème péétabli
Qu’est-ce qui est important de connaître pour pouvoir faire une évaluation?
Connaître ce qu’on mesure (Unité de mesure) et les limites du phénomènes (descriptifs, validité, fidélité, erreur, etc) en question.
L’évaluation répond à une ____ initiale à l’aide d’_____ par le psychologue qui transmet ses conclusions à qui de droit.
Problématique
Outils choisis
On peut comprendre l’évaluation comme une démarche d’____ et de ____ qui soutient l’élaboration du plan d’intervention dans un cadre de soin et de rédaction d’un rapport d’expertise.
Exploration
Communication
De façon générale, mesurer en psychologie c’est :
Attribuer des chiffres aux construits psycho-sociaux selon des règles bien déterminées
Les règles qui permettent de mesurer en psychologie doivent établir une correspondance entre quoi?
Entre des comportements et des chiffres
Vrai ou faux : L’évaluation est dynamique
Vrai
Vrai ou faux : Les résultats des évaluation psychologiques ont un grand impact sur les personnes, les groupes et même la société
Vrai
Vrai ou faux: L’évaluation psychologique n’est pas réservé seulement aux psychologues
Faux : est réservé aux psychologues
Qu’est-ce qui est impliqué dans les analyse de données
La collecte et le traitement de données
L’analyse de données en psychologie est un domaine important qui permet de faire ____ les ____ et de trouver des ___ diverses à des préoccupations.
Progresser
Connaissances
Réponses
Quelles sont les 4 échelles de mesure?
Nominal
Ordinale
Intervalle égaux
Proportionnelle (À ratio)
Décrire l’échelle nominale
- Permet de ranger les individus dans des catégories
- Aucune opération arithmétique ( +, -, x, /)
- Statistique possible = Fréquences et pourcentages (mode)
- La rigueur de la discrimination dépend de la capacité d’observation de l’évaluateur
- Seulement pour science humaine
- Chaque observation se trouve dans une seule catégorie
Décrire l’échelle ordinale
- Ranger individus selon la relation ‘’ plus petit ‘’ et ‘’ plus grand que’’
- Symboles numériques attribués aux individus = Rangs
- Pas de garantis que la différence entre 1 et 2 et 3 et 4 sont égales
- Ne permet pas de savoir s’il y a l’absence total de l’attribut
- On ne peut pas dire ‘’ combien de fois plus que… ‘’
- Relation transitive entre les items (A plus grand que B et B est plus grand que C, alors A est plus grand que C)
Définir l’échelle d’intervalle égaux
- Permet d’ordonner les individus avec une distance égale entre eux.
- Pas de 0 absolue
- Peut être transformée en ordinale, mais pas l’inverse
Expliquer l’échelle Proportionnelles (ratio)
- Ordonne les individus
- prend en compte la distance
- 0 Absolue = absence de caractéristiques mesurée
Pourquoi la classification des échelles de mesure est un affaire de convention et d’utilité?
Convention : Les données relatives aux attributs psychologiques sont encore acceptée comme compatibles avec les techniques puissantes d’analyses statistiques paramétriques (hard science)
Utilité : Utilisation de logiciels statistiques avec des ressources d’analyses (estimateurs) limités. Donc les logiciels sont utiles sans être parfait..
Expliquer le problème d’échantillonnage de la classification des échelles de mesure
En psychométrie, on utilise 2 échantillons: Un d’individus et l’autre de contenu (items d’un test). Il est donc impossible de gérer les deux échantillons simultanément.
Comment pouvons-nous faire face au problème de l’échantillonnage?
De tenir compte explicitement d’un échantillon, tout en gardant à l’esprit que l’autre peut influencer négativement les résultats.
Utiliser un échantillon d’individu suffisamment grand pour que l’erreur d’échantillonnage par rapport aux individus soit peu importante.
Qu’est-ce qui doit être fait pour établir de façon plus précise la position d’une personne à l’intérieur de l’échantillon normatif?
Un score brut doit être transformé en une mesure relative (Ex centiles)
Quelles sont les 2 fonctions des mesures relatives (Ex Centiles)?
- Déterminer la position de l’individu à l’intérieur de l’échantillon normatif, en permettant de comparer sa performance à celle des autres personnes.
- Permettre de comparer directement la performance d’une même personnes à des différents tests ou moment
À quoi correspond un centile?
Au % des personnes de l’échantillon normatif dont le score est inférieur à un score brut donné
Vrai ou faux: Plus le centile est haut, plus le score de l’individu est faible
Faux: Plus le centile est bas, plus le score de l’individu est faible
Quel centile est attribué à un score brut inférieur à tout autre score obtenue dans l’échantillon normatif? Et un score supérieur?
Inférieur : C0 (Petit 0)
Supérieur : C100
Vrai ou faux : Un centile C0 signifie qu’il s’agit d’un score brut nul
Faux: C’est pour indiquer que le score brut est en dessous des l’échantillon normatif
Quels sont les avantages des centiles?
Facile à calculer
Facilement compris
Universellement applicable (Enfants et adultes)
Convient à (presque) tous les types de tests
Quel est l’inconvénient des centiles?
L’inégalité des distances entre les unités
Exemples d’échelle nominal
Sexe, couleur des cheveux, Ville habité, travail
Exemples d’échelle ordinale
- de 1 à 5 comment vas-tu aujourd’hui?
- De 1 à 5 comment te sens-tu triste?
- Échelle de satisfaction (Likert à 5 pts)
- Postes dans l’armée
- Rang de performance dans une équipe sportive
- Niveau d’éducation
Exemples d’échelle d’intervalles égaux
- Degrés Celsius
- Temps
- Revenue familiale
- Grandeur de pantalon
- Intelligence
- Test de rendement scolaire
Exemples d’échelles proportionnelle (ratio)
- Poids
- Taille
- Âge
- Nombre d’enfants
Dans le cadre de la psychométrie, à quoi fait référence l’analyse d’items?
Aux analyses statistiques utilisées pour sélectionner les meilleurs items d’un test psychologique/psychométrique
Nommer des exemples d’analyses statistique utilisé pour faire l’analyse d’items
- Moyennes et écarts-type (Item statistics)
- Analyse de corrélation inter-item (Corrélation Matrix)
- Alpha de Cronbach, Omega de McDonald’s (Reliability statistics)
- Statistiques item-total (Item-total Statistics)
- Etc
Les _____ sont fondamentales en psychométrie.
Corrélations
Pour effectuer des corrélations (pour faire l’analyse d’items) un ____ nombre d’items ____ est présenté à un ___ échantillon de participants de la population cible.
Grand
Candidats
Large
Idéalement, combien devrait-il y avoir d’items candidats que la quantité finale ‘’ souhaitée ‘’ d’items du test (ou de la dimension)?
Entre 5 à 10 fois plus
Pour quelles raisons les chercheurs pourraient éliminer les items candidats aux items finaux?
Si les réponses à ces items :
- Ne semblent pas d’accord avec le contexte exploré (Évaluation quantitative)
- Présentent des moyennes extrêmes, sans variabilité (soit trop petite ou trop grande)
- Montrent très peu de variation
- Sont fortement corrélés (plus grand que 0,9 ou 0,95)
- Sont faiblement corrélés avec la totalité des items restants
Quels sont les éléments à interprété pour une corrélation?
- La force
- Le signe
- Le niveau de signification
À quoi sert le tableau ‘’Inter-item corrélation Matrix’’?
On peut voir les corrélations entre les items et donc déterminer si on conserve un item ou on l’élimine.
Il nous permet de calculer le coefficient de détermination. (Qui nous indique le % de la variable A qui est expliqué par la variable B)
Comment calculer le coefficient de détermination?
Multiplier la valeur de la corrélation par elle même et multiplier le résultat par 100.
Qu’est-ce que nous permet d’interpréter le coefficient de détermination?
Le % de la variance de la variable A qui est expliqué par la variable B
Pourquoi l’alpha de Cronbach est pourris?
Puisqu’il considère que tous les résultats des items sont identiques (Phénomène de Tau-équivalence)
Quel type de fidélité est mieux à utilisé? (Alpha de Cronbach ou Omega) Pourquoi?
Omega, puisque c’est une mesure de fidélité congénérique
Qu’est-ce qu’une mesure fidélité congénérique?
Qui considère que chaque résultat à ses propres caractéristiques
Comment pouvons-nous déterminer si la variation (variabilité des données) est adéquate? (Critères/caractéristiques)
La valeur de l’écart-type est plus petite que la moitié de la valeur de la moyenne ET la variance est plus grande que la valeur de la moyenne. (Valeur dans le Tableau ‘’ Scale Statistics’’ )
Vrai ou faux: Un grand écart-type signifie que les gens répondent n’importe quoi, puisqu’il y a trop de variabilité
Vrai
Quelle sont les colonnes importantes dans le tableau ‘’item-total statistics’’?
- Corrected item-total correlation
- McDonald’s Omega if item deleted
À quoi sert le tableau ‘’Item-Total Statistics’’?
- Vérifier le ‘’Corrected Item-Total corrélation’’ : Trop petit ou trop grand pt qu’on l’élimine?
- Comparer le ‘’ McDonald’s Omega if item deleted’’ des trop petite ou trop grande correlation du Pts 1 avec le McDonald’s Omega (Dans le tableau Reliability statistics) : Si l’oméga augmente, on élimine l’item.
Comment je sais que mes items concernent une seule dimension?
Par le biais d’une analyse parallèle.
Qu’est-ce que permet l’analyse parallèle?
De confirmer combien de dimension intrinsèque existe dans les items
Quels sont les critères pour déterminer qu’il y a seulement une seule dimension intrinsèque dans les données?
Si le % de variance réel des données (Real-data % of variance )est plus grande que le % de variance moyenne randomisé (Mean of random % of variance) ET que le % réel des données est plus grand que le % de variance randomisé au percentile 95 (95 percentile of random % of variance)
