cours 5 Flashcards
Pourquoi utiliser les centiles ?
Les centiles permettent de déterminer la position relative d’un individu par rapport à un échantillon de normalisation en terme de pourcentage d’individus.
On les utilise pour faciliter la communication des résultats à des non spécialistes puisque les scores standards peuvent être complexes pour les gens sans formation en psychométrie.
Qu’est-ce qu’un centile?
Pourcentage de personnes dont le score est égal ou inférieur à un score standard donné
Un centile de 80 signifie que 80% des individus ont un score plus bas ou égal au score observé
Quel est le problème avec les centiles ?
La distance entre les scores n’est pas égale le long du continuum parce que la plus grande partie de la population est autour de la moyenne.
Qu’est-ce qu’une corrélation ?
Exprime le degré de correspondance (corrélation) entre deux séries de scores.
À quoi ressemble visuellement une corrélation ?
Un axe Y, un axe x et des points au centre. Plus la corrélation se rapproche de r=1, plus les points forment une ligne ensemble. Plus la corrélation se rapproche de 0, plus les points n’ont pas de forme précise.
Que veut dire une corrélation élevée positive (prêt de 1) ?
Une corrélation élevé positive (prêt de 1) signifie que les individus qui ont des scores élevés à une échelle A tendent aussi a avoir des scores élevés à l’échelle B, au même titre que ceux avec des scores faibles sur l’échelle A tendent aussi à avoir des scores faibles sur l’échelle B
Que veut dire une corrélation faible (prêt de 0) ?
Une corrélation faible (prêt de 0) signifie que les individus ne sont pas dans le même ordre relatif (entre deux échelles, deux temps de mesure, etc.), pas plus que le niveau attendu au hasard.
r est un indice de position relative ou informe sur la moyenne ?
Attention: r est un indice de la position relative, n’informe pas sur la moyenne. Ex : ordre relatif entre deux temps de mesure.
Qu’est-ce que le niveau de signification ?
Pour le niveau de signification, on teste si la corrélation observée est différente de 0.
Pourquoi existe-t-il différents types de corrélations ?
Il y en a pour mesurer la position relative entre 2 variables continues, deux variables ordinales, une variable continue et l’autre dichotomique, deux variables dichotomiques.
Qu’est-ce que la fidélité?
Fidélité concerne la précision de notre mesure, ou dit autrement, le niveau d’erreur de mesure qu’elle génère
Que signifie fidélité sur le plan clinique ?
Sur le plan clinique, avant de prendre des décisions importantes, on veut savoir dans quelle mesure les variations des résultats (entre différents individus, ou entre différents moments de mesure) résultent de différences réelles ou plutôt d’imprécisions (erreurs) de l’instrument de mesure qu’on utilise
Autrement dit, on veut savoir à quel point le score «vrai» est estimé avec justesse
Quelle est la théorie du score vrai ?
Score observé= score vrai + erreur de mesure
Est-ce qu’il y a toujours de l’erreur de mesure ? Dans tous les instruments?
Qu’on le veuille ou non, il y a toujours de l’erreur de mesure, dans tous les instruments !!!
Quelles sont les solutions face à l’erreur de mesure ?
Les chercheurs tentent de construire des instruments qui vont la limiter le plus possible.
Les praticiens doivent bien connaître la fidélité des instruments qu’ils utilisent, pour faire une interprétation rigoureuse et pondérée
Quels sont les 2 types d’erreurs de mesure ?
Aléatoires et systématiques (ou biais).
De quel type d’erreurs de mesure s’agit-il ? Fluctuations statistiques non reproductibles; toujours présentes pour tous les instruments.
Aléatoires
De quel type d’erreurs de mesure s’agit-il ? On les minimise avec de plus grands échantillons. Plus de moments de mesure.
Aléatoires
De quels type d’erreurs de mesure s’agit-il ? La cause peut être les imperfections de l’instrument.
Systématiques
De quels types d’erreurs de mesure s’agit-il ? La cause est la variation dans l’échantillonnage
Aléatoires
De quels types d’erreurs de mesure s’agit-il ? Elles sont distribuées normalement.
Aléatoires
De quels types d’erreurs de mesure s’agit-il ? Elles sont difficiles à détecter, souvent ne sont pas connues.
Systématiques
De quels types d’erreurs de mesure s’agit-il ? Peuvent être autant au-dessus qu’en dessous de la moyenne.
Aléatoires
De quels types d’erreurs de mesure s’agit-il ? Surestimation ou sous-estimation constante des paramètres (e.g., la moyenne).
Systématiques
Quels sont les différents types de fidélité ?
Stabilité temporelle (test-retest)
Formes parallèles (équivalence)
Moitié-moitié (bissection)
Cohérence interne
Fidélité inter-juges (ou accord inter-juges)
Sur quoi sont basées les différents types de fidélité ?
Sur le fait de recueillir des données représentatives d’une population.
Est-ce que l’évaluateur doit utiliser différentes formes de fidélité ?
De façon idéale, oui. Mais ce n’est pas toujours possible. Il faut alors l’inscrire dans le rapport.
De quel type de fidélité parle-t-on ici ? On divise au hasard les items d’une échelle et on estime les corrélations entre ces deux parties.
Moitié-moitié
De quel type de fidélité parle-t-on ici ? On construit deux structures équivalentes du même instrument et on vérifie la correspondance entre les deux pour les mêmes individus
Formes parallèles
De quels type de fidélité parle-t-on ici ? Des informateurs différents évaluent les mêmes individus
Accord inter-juges
On vérifie l’homogénéité des items d’une échelle. De quel type de fidélité s’agit-il ?
Cohérence interne
Dans la stabilité temporelle, s’il y a un écart entre les résultats, quelles peuvent en être les raisons ?
Intervalle de temps? changement réel chez l’individu? erreurs de mesure? etc.
DE quel type de fidélité s’agit-il ? On calcule un corrélation entre 2 temps de mesure.
Stabilité temporelle
Lorsqu’on utilise la stabilité temporelle, que pourrait vouloir dire une corrélation plus grande ou égale à 0,95 ?
Pourrait être dû à un effet d’apprentissage
Pourquoi il ne faut pas s’attendre à des corrélations très élevées pour la stabilité temporelle ?
Parce que certaines dimensions comportementales sont assez «plastiques», ou changeantes dans le temps
e. g., problèmes intériorisés changent plus facilement et rapidement que problèmes extériorisés
e. g., Emotivité change plus qu’Extraversion
Qu’est-ce quoi fait pour pouvoir interpréter avec confiance les formes parallèles ?
De l’échantillonnage de contenu.
Qu’est-ce que de l’échantillonnage de contenu ?
On va prendre des items qui mesurent des sous-domaines d’un construit. Par exemple, pour l’impulsivité, on va prendre des items de l’impulsivité comportementale, de l’impulsivité émotionnelle, de l’impulsivité affective. Ils doivent être équitablement représentés dans chacune des échelles.
Dans les formes parallèles, que signifie une corrélation élevée ?
Bonne fidélité, peu d’erreurs de mesure.
De quelle façon on divise les items dans le moitié-moitié ?
Sélection quasi-aléatoire : Échantillonnage de contenu (on s’assure tout de même qu’il y a un nombre égal d’items dans chaque sous-domaine).
Quel est le problème méthodologique avec le moitié-moitié ?
Avec moins d’items, les corrélations vont toujours être moins fortes, nonobstant le niveau de fidélité
Comment contrer le problème méthodologique du moitié-moitié ?
On peut appliquer la transformation de Spearman-Brown pour déterminer quelle serait la corrélation avec plus d’items
Qu’est-ce que la prophétie de Spearman ?
«Prophétie de Spearman»: plus il y a d’items, plus la fidélité est élevée
Quel type de fidélité est le plus simple à utiliser et doit donc être utilisé systématiquement, si possible ?
La cohérence interne
Combien y a-t-il d’indice de cohérence interne par échelle ?
Un par échelle.
Que veut dire l’homogénéité ?
Il s’agit d’un indice statistique quantifiant l’ensemble des intercorrélations entre tous les items d’une échelle. En d’autres mots, ça nous dit à quel point les gens répondent de la même façon à tel groupe d’items, à tel groupe d’items.
Que nous dit l’indice de cohérence interne ?
Est-ce que les items d’une échelle forment un tout, sont assez fortement corrélés – et donc, génèrent peu d’erreurs de mesure
Quels sont les 2 indices de cohérence interne normalement utilisés ?
Indice Alpha de Cronbach (pour items continus) et de Kuder-Richardson-21 (KR-21; pour items dichotomiques)
Comment une application calcule-t-elle le coefficient Alpha de Cronbach ?
Calcule le résumé de toutes les paires de corrélations
Les coefficients de cohérence interne varient entre quoi et quoi ?
0 et 1
Que signifie un coefficient de cohérence interne proche de 0 ?
Si proche de 0, les items ne sont pas homogènes, l’échelle n’est pas précise ou fiable … elle génère beaucoup d’erreurs de mesure
Suggère que les questions de l’échelle sont mutuellement indépendantes, ne vont pas ensemble
Que signifie un coefficient de cohérence interne proche de 1 ?
Si proche de 1, suggère que l’échelle est fiable, génère peu d’erreurs de mesure
Dans la pratique clinique, on préfère des indices de ?
0,80 et plus
Que faire dans la pratique clinique si on utilise un instrument dont la fidélité (erreur de mesure) mesurée par la cohérence interne nous donne un indice sous le 0,80.
L’erreur de mesure est grave. On l’écrit donc dans le rapport et on fait attention en prenant nos décisions cliniques.
Dans la cohérence interne, que veut dire un indice plus élevé que 0,95 ?
Des indices plus élevés que 0,95 sont parfois considérés moins intéressants parce que ceci suggère qu’il y a potentiellement redondance, certaines questions mesurent la même chose
Que faire si notre instrument obtient un indice de cohérence interne plus élevé que 0,95 ?
Principe de parcimonie: On pourrait enlever certaines questions
En observation, quel type de fidélité est crucial ?
Accord inter-juge
Quel type de fidélité obtient généralement des corrélations beaucoup plus faibles que pour les autres types de fidélité ?
Accord inter-juge
Pourquoi on obtient généralement des corrélations beaucoup plus faibles que pour les autres types de fidélité avec l’accord inter-juge?
Différents informateurs provenant de différents contextes peuvent procurer de l’information indépendante et différente à propos d’un individu
Alors pourquoi utiliser l’accord inter-juge ?
Parce qu’en dépit d’un accord plus faible, ils procureraient un profil comportemental plus valide de l’individu que s’il n’est pas utilisé.
Selon la méta-analyse de Achenbach et al. ces différentes corrélations obtiennent en moyenne quel score ?
Corrélation entre informateurs similaires (e.g., deux parents)
Corrélation entre différents informateurs (e.g., un parent et un enseignant)
Corrélation impliquant l’enfant et un autre informateur
Corrélation entre informateurs similaires (e.g., deux parents) est en moyenne de 0,60
Corrélation entre différents informateurs (e.g., un parent et un enseignant) est de 0,28
Corrélation impliquant l’enfant et un autre informateur est de 0,22
Pourquoi y a-t-il des corrélations plus fortes pour les problèmes extériorisés que les problèmes intériorisés ?
Parce qu’on les remarque plus (les comportements)
On maximise l’accord si les évaluateurs…
Connaissent bien l’enfant (familiarité avec l’enfant, temps passé avec lui/elle assez élevé)
Proviennent d’un même contexte d’observation (e.g., deux enseignants, deux parents)
Qu’est-ce que l’erreur standard de mesure (ESM) ?
Donne une indication du degré d’erreur de mesure associée aux scores d’une échelle
En termes de score standard, il s’agit de l’écart-type de la distribution des erreurs
Pourquoi utilise-t-on l’erreur standard de mesure ?
Parce que le score vrai est théorique, on tente de l’estimer
Comment est estimée l’ESM ?
L’ESM est souvent estimée à l’aide d’un coefficient de fidélité (alpha de Cronbach, ou autre)
Explique : L’ESM est donc inversement liée à la fidélité
Plus la fidélité est élevée, moins l’erreur de mesure est grande, et vis versa
Dans la pratique en évaluation, les ESM servent à quoi ?
À construire un intervalle de confiance autour du score observé
Un intervalle de confiance est un……..
estimé probabiliste
Probabilité que le score vrai se situe dans tel écart.
À quoi sert l’intervalle de confiance ?
Permet de situer le score observé à l’intérieur d’une étendue de scores donnée (scores vrais possibles). Est-ce que le score observé est proche du score vrai ?
Permet donc une interprétation plus rigoureuse qui tient compte de l’erreur de mesure
Est-ce que le score-T va changer si on calcule l’intervalle de confiance ?
Non.
Que signifie un intervalle de confiance à 68 % dont les limites sont 57 et 63 et dont le score-T est 60? Quel est l’ESM?
Il y a 68% de chances que mon score-T (score observé) se situe entre 57 et 63. l’ESM est de 3.
Selon l;es instruments, on peut parfois avoir des intervalles à 68 % (1 ESM) et à…….
95% (2 ESM)
