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Mesure, évaln, déonto > Cours 5 - Concepts de base en mesure et en évaluation > Flashcards

Cours 5 - Concepts de base en mesure et en évaluation Flashcards

1
Q

les domaines où la mesure est présente + exemples (6)

A
  • physique : énergie, masse, force, poids
  • biologie : rythme cardiaque, pouls, tx métabolisme
  • économie : produit national brut, tx chômage
  • loisir : performance sportive, cote d’un film
  • éducation : notes
  • psychologie
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2
Q

rôles (4) des mesures en psychologie

A
  • définir certaines carac du cpt
  • décrire/prédire des diff au niveau du cpt
  • prédire des changements au niveau du cpt
  • expliquer les pourquoi/comment de ces changements
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3
Q

de quoi dépend la qualité des déf, descriptions, prédictions, explications (rôles)?

A

la qualité de la mesure (validité, fidélité, normes, sensibilité, etc)

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4
Q

définition générale d’une mesure

A

ensemble de méthodes utilisées pour donner une description caractéristique d’un phénomène

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5
Q

définition spécifique d’une mesure

A

opération qui consiste à associer, selon certaines règles, des symboles (souvent numériques) à des objets/événements/individus, de façon à évaluer le degré auquel ils présentent certains attributs

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6
Q

que faut-il pour que les symboles numériques soient représentatifs?

A

être accompagnés d’une unité de mesure

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7
Q

quelle mesure d’attributs possède une erreur d’association petite?

A

le mesure des attributs physiques

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8
Q

quelle mesure d’attributs est complexe (car l’erreur d’association est grande)?

A

la mesure des attributs psychologiques

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9
Q

pourquoi la mesure des attributs psychologiques est plus complexe?

A

car il y a plus de variables à définir et à contrôler pour obtenir un résultat réaliste (valide et fidèle)

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10
Q

les procédés d’obtention d’une mesure doivent être…

A

…explicites (claires)

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11
Q

les procédés d’obtention d’une mesure = explicites, donc il existe…

A

… des règles précises qui régissent le processus de mesure (méthode)

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12
Q

à quoi contribue la formulation rigoureuse des règles (celles qui régissent le processus de mesure)?

A

à ce que les résultats obtenus soient reproductibles (trouver À PEU PRÈS les mêmes résultats)

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13
Q

V/F la mesure permet une qualification

A

F, quantification

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14
Q

V/F la mesure donne une description + subjective

A

F, objective

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15
Q

quelle évaluation est plus économique en tps et $? subjective ou objective?

A

objective

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16
Q

définition de l’évaluation

A

opération qui consiste à porter un jugement de valeur ou à accorder une valeur à un objet ou à une personne en la comparant avec un critère donné

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17
Q

l’expression 2,14 m est…

A

… le résultat d’une mesure (une règle précise a été appliquée)

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18
Q

exemple d’évaluation avec une personne qui mesure 2,14 m

A

la personne de 2,14 m est souvent évaluée “très grande”

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19
Q

évaluation est objective ou subjective?

A

subjective (dépend de la perception des personnes)

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20
Q

il est très fréquent que l’on ignore quoi?

A

l’unité de mesure et les limites du phénomène en Q (très grand=/=unité)

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21
Q

que faut-il connaitre pour porter un jugement de valeur?

A

l’unité de mesure et les limites du phénomène

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22
Q

quelles sont les types d’échelles de mesure?

A
  • nominale
  • ordinale
  • à intervalles égaux
  • des proportions
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23
Q

quelle échelle est la forme la plus simple de classification?

A

échelle nominale

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24
Q

quel genre d’ordre y a-t-il pour l’échelle nominale?

A

pas d’ordre inhérent à la mesure, n-ordonnées, n-ordonnable, pas de chose + grande que l’autre

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25
Q

quelle opération arithmétique peut être faite dans l’échelle nominale?

A

aucune

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26
Q

quelles statistiques sont possibles pour l’échelle nominale?

A

fréquences et pourcentages (mode)

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27
Q

exemples d’échelle nominale

A
  • sexe
  • couleur des yeux
  • lieu de naissance
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28
Q

de quoi dépend la rigueur de la discrimination de l’échelle nominale?

A

la capacité d’observation de l’évaluateur

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29
Q

l’utilisation de l’échelle nominale est limitée à quoi? pourquoi?

A

aux sciences humaines, car ne fournit pas d’indications sur l’amplitude des attributs (pas de +/- petits ou whatever)

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30
Q

échelle nominale : catégories inclusives ou exclusives?

A

exclusives

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31
Q

comment est l’ordre de l’échelle ordinale?

A

ordre relatif, ordre inhérent (il y a un + et un -)

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32
Q

à quoi correspondent les symboles numériques de l’échelle ordinale?

A

aux rangs!!

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33
Q

la différence (distance) entre 1, 2, 3, 4 dans l’échelle ordinale?

A

pas de garantie que la différence soit la même en 1 et 2 et 3 et 4

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34
Q

est-ce que l’échelle ordinale permet de savoir l’absence totale d’attribut?

A

NON, pas de zéro absolu, pas absence de phénomène

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35
Q

peut-on mettre JAMAIS, PAS DU TOUT D’ACCORD dans une échelle de Likert? comment s’appelle cette erreur?

A

NOPE, c’est une erreur structurale

36
Q

dans une échelle ordinale, peut-on dire combien de fois + que?

A

NOPE, c’est qualitatif, pas quantitatif

37
Q

quelle logique faut-il pour calculer une moyenne?

A

logique quantitative

38
Q

peut-on calculer la moyenne dans une échelle ordinale?

A

non, mais par convention… oui (seulement pour Likert)

39
Q

quelle est la relation entre les observations de l’échelle ordinale?

A

transitive (A>B, B>C, donc A>C)

40
Q

exemples d’échelle ordinale

A
  • échelle de satisfaction
  • poste armée
  • postes dans une entreprise
41
Q

comment est la distance entre les objets, individus dans l’échelle à intervalles égaux?

A

également distant,

distance = unité linéaire de mesure

42
Q

est-ce que l’échelle d’intervalles permet le zéro absolu?

A

NON, zéro arbitraire

43
Q

V/F échelle d’intervalles peut être transformée en une échelle ordinale, et vice-versa

A

FAUX, pas vice-versa

44
Q

exemples d’échelle d’intervalles

A
  • température en Celsius
  • localisation (latitude et longitude)
  • heure de la journée
45
Q

quelle est la première caractéristique de l’échelle des proportions?

A

la possibilité de connaitre la distance entre le zéro absolu et la position 1 d’un objet/individu sur un continuum défini selon un attribut donné

46
Q

exemples d’échelle des proportions

A
  • âge
  • température en Kelvin
  • nombre d’enfants
47
Q

la classification d’une échelle est une affaire de…

A

convention et utilité

48
Q

par convention et utilité, les techniques puissantes d’analyses statistiques sont…

A

compatibles avec les données relatives aux attributs humains (incluant les attributs psychologiques) (car on ne peut pas utiliser logique quantitative dans les attributs psychologiques)

49
Q

quels sont les 2 types d’échantillon?

A
  • échantillon de personnes

- échantillon de contenu (items d’un test)

50
Q

quel est le problème d’échantillonnage (très présent)?

A

on utilise 2 genres d’échan, et il est impossible de gérer 2 échan de nature diff simultanément (pas de formule math qui gère ça)

51
Q

quel est la solution au problème d’échantillonnage?

A
  • atténuer, gérer (pas régler) : tenir compte explicitement d’un échan, en gardant à l’esprit que l’autre peut éventuellemetn infl les résultats
  • traiter 1 et atténuer erreur d’échan de 2
52
Q

quelle est l’approche préconisée (soln prob échantillonage)?

A

avoir un échantillon d’individus suff grand, pour que l’erreur d’échan aux ind soit peu importante. le prob de la représentativité de l’échan des sujets étant ainsi minimisé (pas réglé), la représentativité de l’échan du contenu du test devient alors la préoccupation centrale

53
Q

résumé de l’approche préconisée

A

minimiser l’erreur d’échantillonnage des personnes pour focus sur l’erreur d’échantillonnage de contenu des items

54
Q

la précision d’un test est indépendant de quoi et dépendant de quoi

A

indép du nombre de sujets de l’échantillon et directement relié au contenu du test (nombre d’items)

55
Q

les scores des tests psychologiques sont généralement interprétés en se référant à quoi?

A

des normes qui représentent la performance au test d’un échantillon de normalisation (échantillon normatif)

56
Q

on établit des normes de façon … en observant ds quelle mesure …

A
  • empirique

- les membres d’un gr représentatif répondent effectivement le test en Q

57
Q

quelles sont les normes les + courantes?

A
  • moyenne

- écart-type

58
Q

de façon à préciser sa position relative au sein de ce gr, il suffit de situer le score brut de tout individu à …

A

… l’intérieur de la distribution des scores des membres de l’échantillon de normalisation

59
Q

quelles questions faut-il se poser pour situer le score brut?

A
  • le score coïncide-t-il avec la perfo moy du gr normatif?
  • est-il légèrement inf à cette moy?
  • se situe-t-il près de l’extrémité sup de la distribution?
60
Q

que faut-il faire pour établir de façon précise la position exacte d’une pers à l’int de l’échan normatif?

A

transformer le score brut en mesure relative

61
Q

quelles fonctions remplissent les mesures relatives?

A

1- dét la position relative de l’ind à l’int de l’échan normatif et permettent de comparer sa perfo à celle d’autres pers
2- permettent de comparer directement la perfo d’une même pers à diff tests

62
Q

quel est 1 des principaux objectifs de la méthode statistique?

A

organiser et systématiser des données quantitatives de façon à en faciliter l’interprétation

63
Q

quelle est la première étape pour ordonner les scores?

A

regrouper les scores sous forme d’une distribution de fréquences

64
Q

quelle est la deuxième étape (après la distribution de fréquences)?

A

avec l’info fournie par la distribution de fréquences, peut représenter graphiquement sous la forme d’une courbe

65
Q

que permet et indique une courbe?

A
  • permet une base pour plrs sortes d’analyse
  • indique que la majorité des sujets se regroupent autour de la partie centrale de l’étendue et que leur nb dim progressivement de chaque côté
66
Q

que peut-on faire avec une distribution de fréquences?

A

une courbe, polygone

67
Q

on peut également décrire un groupe de scores à l’aide de quoi?

A

de mesures de tendance centrale, de variabilité, de distribution

68
Q

exemples de mesures de tendance centrale (3)

A
  • moyenne
  • mode
  • médiane
69
Q

exemples de variabilité (2)

A
  • étendue

- écart-type

70
Q

différentes formes de distribution

A
  • normal = mésocurtique
  • pointue = leptocurtique
  • plat = platicurtique
71
Q

que représente le point central d’une distribution?

A
  • moyenne
  • mode
  • écart-type
72
Q

l’interprétation de l’écart-type est particulièrement claire lorsqu’elle s’applique à …

A

une distribution normale ou quasi-normale

73
Q

dans une distribution normale, il existe une relation directe entre …

A

l’écart-type et pourcentage de sujet

74
Q

dans quel contexte la relation directe entre l’écart-type et pourcentage de sujets est particulièrement pertinente?

A

lors de l’interprétation des scores et de centiles

75
Q

presque tous les tests psychométriques sont maintenant accompagnés d’une forme quelconque …

A

de normes intragroupes

76
Q

que permettent les normes intragroupes?

A

situer la performance d’un individu en fonction de celle du groupe normatif (même âge/même niveau scolaire)

77
Q

exemple de normes intragroupes (le + utilisé)

A

centile

78
Q

à quoi correspond un centile?

A

le % des pers de l’échantillon de normalisation dont le score est inférieur à un score brut donné

79
Q

exemple d’interprétation d’un centile

A

28% des pers réussissent 15 problèmes dans un test de raisonnement arithmétique, un score brut de 15 correspond ainsi au 28e centile

80
Q

quel centile correspond à un score brut inférieur à tout autre score obtenu dans l’échantillon de normalisation?

A

centile de zéro (C0)

81
Q

quel centile correspond à un score brut supérieur à tout autre score obtenu dans l’échantillon de normalisation?

A

centile de 100 (C100)

82
Q

est-ce qu’un centile de zéro est un score brut nul? est-ce qu’un centile de 100 est un score brut parfait?

A

pas nécessairement!

83
Q

quels sont les avantages d’un centile (4)?

A
  • facile à calculer
  • facilement compris
  • universellement applicable (enfants ou adultes)
  • conviennent à tous les types de tests (aptitudes ou personnalité)
84
Q

quels sont les inconvénients d’un centile (1)?

A

-inégalité des distances entre les unités (2-16 =/= 16-50)

85
Q

un centile est quantitatif ou qualitatif? ordinal ou intervalle? (théories auteurs)

A 
prof = qualitatif ordinal
aussi = quantitatif intervalle
86
Q

si les scores ont les mêmes distances, est-ce quantitatif ou qualitatif? (+exemples)

A
  • quantitatif

- écart-type, scores z, moyenne

87
Q

si les scores n’ont pas les mêmes distances, est-ce quantitatif ou qualitatif? (+exemples)

A
  • qualitatif

- centile

Mesure, évaln, déonto (10 decks)

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