cours 6 Flashcards
L’analyse d’items
Définition:
Technique qui évalue la qualité des questions d’un test.
Fournit les bases pour améliorer la validité et la fiabilité des items d’un instrument psychométrique/psychologique, garantissant que les tests donnent des résultats plus cohérents
Méthode la plus utilisée :
CTT – Théorie classique des tests:
Corrélation point-bisériale (item-total) :
Comment la calculer ?:
Comment l’interpréter ?
Elle mesure la relation entre un item et l’ensemble des autres items, permettant de vérifier si cet item est bien aligné avec l’ensemble du test ou dimension.
Corrélation entre chaque item (un item à la fois) et l’ensemble des autres items de la même échelle ou dimension total (on verra un tableau tantôt).
Une corrélation élevée indique que l’item est cohérent avec les autres items du test. Une corrélation faible ou négative suggère que l’item ne contribue pas efficacement à la mesure globale.
Méthode la plus utilisée :
CTT – Théorie classique des tests:
Indice de difficulté (p-value) :
Comment la calculer ?:
Comment l’interpréter ?
Mesure la proportion de participants qui répondent correctement à un item, permettant de déterminer à quel point une question est facile ou difficile (considérant l’échantillon en question).
on divise le nombre de réponses correctes (rc = 80) par le nombre total de participants (N = 100) = 80/100 = 0,80.
Une p-value proche de 1 indique = très facile, proche de 0 = très difficile.
Idéalement, on vise une p-value autour de 0,50, mais cela dépend du type de test et de l’objectif visé.
Éléments complémentaires :
L’analyse d’items fait aussi référence aux analyses statistiques utilisées pour sélectionner les meilleurs items (inclure, retirer ou maintenir) d’un test psychologique/psychométrique. Au-delà des analyses déjà mentionnées, on ajoute :
Statistiques de tendance centrale (Item Statistics);
Corrélations inter-item (Corrélation Matrix);
Analyses congénériques (Reliability Statistics);
Entre autres statistiques complémentaires (Analyse parallèle)
Éléments complémentaires :
Les corrélations sont FONDAMENTALES en psychométrie. Pour effectuer ce genre d’analyse, un grand nombre d’items candidats doit être présenté à un large échantillon de participants issus de la population cible.
Idéalement, il devrait y avoir entre cinq et dix fois plus d’items candidats que la quantité finale «souhaitée» d’items du test (ou de la dimension).
Les chercheurs appliquent diverses procédures statistiques afin d’éliminer les items moins satisfaisants. Par exemple, selon la théorie classique des tests, les chercheurs pourraient éliminer les items si les réponses à ces items :
ne semblent pas d’accord avec le contexte exploré (éval. qualitative);
présentent des moyennes extrêmes (p.ex.: 1 ou 5), ou sans variabilité;
montrent très peu de variation (p.ex.: 1,1, 1,2 ou 4,8, 4,9);
sont fortement corrélés (> que 0,90 ou 0,95);
sont faiblement ou négativement corrélés avec les autres items.
Étant donné qu’il s’agit d’un coefficient très important en psychométrie, je vais vous expliquer, étape par étape, le calcul d’un coefficient de corrélation. Voir PowerPoint a partir de maintenant.
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