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Psychométrie > Cours 7 > Flashcards

Cours 7 Flashcards

1
Q

À quoi fait référence cette définition?

La moyenne des carrés des écarts à la moyenne du score de tous les individus

A

Variance

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Q

Qu’est-ce qu’un manque de variance peut indiquer sur le phénomène?

A

Que le phénomène n’est pas couvert complétement si tout le monde répond la même chose

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Q

Vrai ou faux?

La covariance est une mesure standardisée du degré d’association entre 2 variables

A

Faux, c’est une mesure non-standardisée qui est sur une échelle qui n’est pas interprétable

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4
Q

Quelle est la relation entre la corrélation et la covariance?

A

La corrélation est la standardisation de la covariance

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5
Q

Par quoi divise-t-on la covariance pour la standardiser?

A

Par la multiplication des deux écart-types (multiplié avec le nombre d’observations déjà présent)

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6
Q

Quelle est la façon simple de calculer la covariance?

A

En multipliant les écarts-types

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7
Q

Quels sont les moyens employés durant l’étape de la stabilité?

A 
Erreur-type de la mesure
Analyse d'items
Analyses corrélationnelles
Approche hypothético-déductive
Accord inter-juges
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8
Q

Quels sont les objectifs de l’étape de la stabilité?

A

Vérifier la nature et l’ampleur de l’erreur

Établir la stabilité interne et temporelle

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9
Q

Vrai ou faux?

Il est préférable d’utiliser plusieurs méthodes pour établir la fidélité de l’instrument

A

Vrai

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10
Q

Pourquoi évalue-t-on la fidélité avant la validité?

A

Un test valide est nécessairement fidèle, mais le contraire n’est pas vrai

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11
Q

Vrai ou faux?

La fidélité concerne la reproduction des résultats dans une certaine marge de manœuvre

A

Vrai

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12
Q

À quoi correspond le score observé selon la théorie classique?

A

À l’addition du score vrai avec l’erreur de mesure

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13
Q

À quoi correspond le score observé selon la théorie classique?

A

À l’addition du score vrai avec l’erreur de mesure

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14
Q

Vrai ou faux?

L’erreur de mesure dans la théorie classique concerne l’erreur systématique

A

Faux, elle concerne l’erreur aléatoire (causée par le contexte d’administration, les répondants, le contenu et la cotation)

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15
Q

Selon la théorie classique, comment fait-on pour annuler l’erreur de mesure pour s’approcher du score vrai d’un seul individu?

A

Le nombre de mesures doit tendre vers l’infini et celles-ci doivent être prises différentes heures et différents contextes

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16
Q

Pourquoi la théorie classique est-elle rarement mise en pratique pour obtenir le score vrai?

A

Parce qu’il est peu faisable de faire passer un même test à plusieurs reprises à une même personne

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17
Q

Pourquoi la moyenne de l’erreur aléatoire tend-t-elle vers 0 dans les grands groupes avec beaucoup d’observations?

A

Parce que les erreurs positives et négatives s’annulent

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18
Q

Vrai ou faux?

La vérification de la quantité d’erreur de mesure nécessite des indices qualitatifs

A

Faux, cela nécessite des indices chiffrés qui seront ensuite interprétés

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19
Q

Quel est le principe de base de la psychométrie lié à la fidélité?

A

Le phénomène que l’on veut mesurer est relativement stable dans le temps

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20
Q

Quels sont les 3 moyens pour estimer l’erreur de mesure?

A

Stabilité temporelle
Cohérence interne
Accord inter-juges

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21
Q

Quels sont les 3 moyens pour estimer l’erreur de mesure?

A

Stabilité temporelle ou fiabilité test-retest
Cohérence interne
Accord inter-juges

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22
Q

Quels sont les 2 moyens pour mesurer la stabilité temporelle?

A

Corrélation test-retest

Corrélation test-retest avec formes parallèles

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23
Q

Quelle est la supposition sur laquelle se base la stabilité temporelle?

A

Si le phénomène mesuré est stable, 2 mesures prises dans un délai assez court devraient se ressembler

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24
Q

Pourquoi un délai entre 2 mesures ne doit être ni trop long, ni trop court?

A

Si le délai est trop long, des changements mineurs sur ce qui est mesuré peuvent survenir
Si le délai est trop court, des effets de mémoire peuvent se produire pour la deuxième passation, ce qui influence ses résultats

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25
Q

De quoi dépend la qualité de l’estimation de l’erreur de mesure par la corrélation test-retest?

A

De l’intervalle entre les deux passations et des changements survenus chez les participants durant cette période

26
Q

À quoi fait référence cette définition?

La manière d’estimer la stabilité temporelle sans l’effet néfaste de la mémoire

A

Corrélation test-retest avec formes parallèles ou méthode par forme équivalente

27
Q

De quoi dépend la qualité de l’estimation pour la méthode par forme équivalente?

A

La qualité du parallélisme entre les deux versions

L’intervalle de temps entre les deux passations (changements peuvent survenir)

28
Q

Quels sont les 5 critères pour affirmer de la qualité du parallélisme?

A

Les items sont très similaires (mais pas identiques)
Le nombre d’items est le même
La structure dimensionnelle est la même
Les mêmes directives d’administration sont en vigueur
Les deux formes génèrent des moyennes et des écarts-types équivalents

29
Q

Quels sont les avantages de la méthode par formes équivalentes?

A

Élimination de l’effet de mémoire

Les deux formes peuvent être administrées en même temps

30
Q

Quels sont les inconvénients de la méthode par formes équivalentes?

A

Il faut rédiger 2x plus d’items
Il faut effectuer une validation de 2 instruments
Il faut s’assurer que les formes demeurent parallèles

31
Q

Quel est le postulat derrière la stabilité interne?

A

Si le construit existe de manière stable, il se manifestera de la même manière à travers toutes les réponses d’un participant

32
Q

Quels sont les moyens pour mesurer la cohérence interne?

A

Corrélation split-half

Alpha de Cronbach

33
Q

Vrai ou faux?

Pour la corrélation split-half, on sépare le test entre première moitié et deuxième moitié

A

Faux, cette méthode est sujette à un effet de fatigue pour la deuxième moitié, alors il est préférable de séparer entre nombres pair et impair

34
Q

Vrai ou faux?
La bissection peut être utilisée comme mesure artificielle de la fiabilité test-retest, mais cela n’est pas recommandé, car il n’y a pas 2 temps de passations

A

Vrai

35
Q

À quel type de corrélation on s’attend entre les 2 moitiés d’une corrélation split-half?

A

À une corrélation élevée et positive

36
Q

Vrai ou faux?

Plus un instrument comporte d’items, plus l’erreur aléatoire diminue et la fidélité augmente

A

Vrai

37
Q

Pourquoi doit-on corriger l’estimé de la cohérence interne faite à partir de la corrélation split-half?

A

Comme la corrélation split-half est faite à partir d’un test comportant la moitié moins d’items, l’estimation est donc diminuée, car avoir moins d’items diminue la fidélité d’un test

38
Q

Comment se nomme la correction pour la bissection?

A

Correction de Spearman-Brown

39
Q

Quelle est l’utilité de la formule de la prophétie?

A

Elle permet d’estimer combien d’items seraient nécessaires afin d’avoir une fidélité de x à partir de mesures de cohérence interne ou de fidélité temporelle

40
Q

Vrai ou faux?

La formule de la prophétie prend pour acquis que les nouveaux items seront de qualité variable

A

Faux, la formule assume que la qualité des nouveaux items sera la même que ceux précédents (si les items précédents étaient mauvais, il en faudra plus que s’Ils étaient bons)

41
Q

Pour la formule de la prophétie, quelle est la logique sous-jacente?

A

Que les items qui sont ajoutés mesurent la même chose que les items initiaux
Que la moyenne des intercorrélations entre les items initiaux soit égale à la moyenne des intercorrélations du total des items

42
Q

Vrai ou faux?

L’alpha de Cronbach n’est pas une corrélation

A

Vrai

43
Q

Qu’est-ce que signifie un alpha de Cronbach négatif?

A

Comme c’est désastreux, ce n’est probablement pas un problème de fidélité de l’instrument, mais bien un problème de manipulation (comme oublier d’inverser les scores d’un item)

44
Q

Quels sont les seuils de variations de l’alpha de Cronbach?

A

Plus l’indice tend vers 1 et plus les items sont corrélés ensemble, donc un indice de 0,9 est excellent et c’est acceptable à partir de 0,7

45
Q

Vrai ou faux?

L’alpha de Cronbach varie entre -1 et 1

A

Faux, il varie entre -infini et 1

46
Q

Qu’est-ce qui fait augmenter la valeur de l’alpha de Cronbach?

A

De nombreux items

Une grande intercorrélation entre les items

47
Q

Dans l’alpha de Cronbach, quelle est la variable qui a le plus d’effet sur la formule et la conséquence de cela?

A

C’est l’intercorrélation moyenne entre les items, alors il est préférable d’enlever un item moins corrélé et d’avoir moins d’items que de sacrifier les intercorrélations

48
Q

Vrai ou faux?

La variance n’a pas d’effet sur l’alpha de Cronbach

A

Faux, comme l’alpha est basé sur des corrélations qui sont affectées par la variance, la variabilité dans les réponses peut affecter l’indice

49
Q

Quel est le principe de base de l’accord interjuges?

A

Si le phénomène se manifeste avec régularité, tous les juges devraient donc observer le même phénomène

50
Q

Quels sont les moyens pour évaluer l’accord interjuges?

A

Corrélations effectuées sur des cotes

Kappas effectués sur la catégorisation ou la fréquence faite par les juges

51
Q

Qu’est-ce que les kappas?

A

Des indices d’accord interjuges où le degré d’accord entre 2 juges est calculé en corrigeant pour le hasard

52
Q

Qu’est-ce qui garantit que les juges vont observer la même chose?

A

Une bonne formation pour administrer et coter de façon standardisée
Des juges avec des compétences appropriées
Les comportements à observer sont bien définis
Les juges ont les mêmes opportunités d’observer le comportement

53
Q

Vrai ou faux?

Dans les accords interjuges, c’est important que les juges travaillent séparément pour ne pas s’influencer mutuellement

A

Vrai

54
Q

Vrai ou faux?

Pour la cohérence interne, un indice de 0,95 et plus peut représenter une sous-représentation du construit

A

Vrai

55
Q

Vrai ou faux?

Un score de fidélité de moins de 0,60 peut parfois être utilisé en recherche

A

Faux, un tel score est toujours inacceptable, même en recherche

56
Q

Pourquoi les indices de fidélité en recherche peuvent-ils être plus bas?

A

Parce qu’on s’intéresse aux moyennes de groupes nombreux, ce qui tend à diminuer l’erreur aléatoire dans le score

57
Q

Vrai ou faux?
Lorsque la décision à prendre avec l’instrument est importante, il faut que les critères de stabilité soient plus sévères

A

Vrai

58
Q

Qu’est-ce que l’erreur-type de mesure démontre?

A

L’effet de la fiabilité sur un score généré par l’instrument, car plus l’ETM est grand, plus l’intervalle généré autour du score observé sera grand

59
Q

À quoi sert l’intervalle de confiance calculé à partir de l’ETM?

A

Estimer en fonction de l’ETM, du score observé et d’un niveau de certitude donné le score réel d’un participant

60
Q

Vrai ou faux?

68% de chance que le score vrai d’un participant se trouve à 1 erreur-type du score observé

A

Vrai

61
Q

Pourquoi choisir un niveau de certitude de 95% au lieu de 68% dans un intervalle de confiance?

A

Parce la décision à prendre avec le score est plus importante

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