Cours 7

Question 1

Qu’est ce que la fidélité?

Answer 1

La fidélité, ou fiabilité, d’un test psychométrique est une mesure essentielle de la qualité du test. Elle est habituellement définit comme le degré de précision (cohérence) et de constance temporelle des scores obtenus.

Par exemple, un test doit produire des résultats très similaires lorsque les conditions de passation sont identiques à celles appliquées à l’échantillon normatif.

DEGRÉ DE PRÉCISION ET DE LA CONSTANTE TEMPORELLE

Question 2

Comment est formellement définie la fidélité?

Answer 2

La fidélité est formellement définie comme le rapport entre la variance vraie et la variance totale du test.

Question 3

Qu’est ce que l’on attend des scores d’un test?

Answer 3

On attend des scores d’un test qu’ils présentent la plus petite marge d’erreur possible, c’est-à-dire une variance d’erreur minimale.
X = t + e

Question 4

Qu’est ce que X = t + e

Answer 4

X = variable observable
t = variance vraie/réelle
e = variance d’erreur

Question 5

Variance vrai —>Variable observable<—e

Comment est considéré ce modèle?

Answer 5

Malheureusement, ce modèle est considéré
«non identifié» (unidentified).

Question 6

Qu’est ce que la variance d’erreur?

Answer 6

Essentiellement, toute condition non pertinente à l’objectif d’un test représente la “variance d’erreur”.

Si les examinateurs s’efforcent de maintenir des conditions de test uniformes en contrôlant l’environnement du test, les consignes, les limites de temps, le climat interpersonnel avec les sujets, ils réduisent ainsi l’erreur de mesure (c’est-à-dire la variance d’erreur) et rendent les scores obtenus aux tests plus fiables.

Question 7

Comment les examinateurs peuvent réduire l’erreur de mesure (c’est-à-dire la variance d’erreur) et peuvent rendent les scores obtenus aux tests plus fiables?

Answer 7

Si les examinateurs s’efforcent de maintenir des conditions de test uniformes en contrôlant l’environnement du test, les consignes, les limites de temps, le climat interpersonnel avec les sujets, ils réduisent ainsi l’erreur de mesure (c’est-à-dire la variance d’erreur) et rendent les scores obtenus aux tests plus fiables.

Question 8

Vrai ou faux, certain test sont parfaitement fidèle à 100%

Answer 8

Malgré tous les efforts, aucun test n’est parfaitement fidèle (100 %). Ainsi, tout test doit être accompagné d’un rapport sur son degré de fidélité (ou indice de fidélité), qui reflète la précision avec laquelle le test mesure un construit donné

Question 9

Qu’est ce qui fait qu’un modèle est non identifié?

Answer 9

Si j’ai plus de question que de réponse j’ai un modèle non identifié, on a donc 1 résultat et celui-là s’explique selon 2 choses
X + y = 2. On ne peut pas identifier les réponses. Donc non indentifiable. Mais si j’ai o=plus de réponse alors là c’est identifiable.

Question 10

QU’est ce que la variable observable?

Answer 10

C’est l’item

Question 11

Puisque aucun test est parfaitement valide, de quoi doivent-ils être accompagné?

Answer 11

Malgré tous les efforts, aucun test n’est parfaitement fidèle (100 %). Ainsi, tout test doit être accompagné d’un rapport sur son degré de fidélité (ou indice de fidélité), qui reflète la précision avec laquelle le test mesure un construit donné.
Cet indice de fidélité représente bien le test, à condition qu’il soit administré dans les mêmes conditions standardisées et à des personnes similaires à celles composant l’échantillon normatif (échantillon utilisé pour qu’on puisse calculer les normes).
Les caractéristiques de cet échantillon (par exemple, l’âge, le sexe, le niveau d’instruction) devraient être clairement présentées, ainsi que les types de fidélité évalués (par exemple, la fidélité test-retest, la cohérence interne, la cohérence inter-juges…).

Question 12

Selon quel condition l’indice de fidelité représente bien un test?

Answer 12

L’indice de fidélité représente bien le test, à condition qu’il soit administré dans les mêmes conditions standardisées et à des personnes similaires à celles composant l’échantillon normatif (échantillon utilisé pour qu’on puisse calculer les normes).
Les caractéristiques de cet échantillon (par exemple, l’âge, le sexe, le niveau d’instruction) devraient être clairement présentées, ainsi que les types de fidélité évalués (par exemple, la fidélité test-retest, la cohérence interne, la cohérence inter-juges…).

Question 13

Quel sont les chiffres qui nous permettent de voir si la corrélation est faible ou élevé.

Answer 13

0.05 = très faible, presque nul.
0.15 = faible
0.35 = modéré
0.55 = élevé
0.75 = Très élevé
0.85 = Colinéaire

Question 14

Vrai ou faux ? On veut que les corrélations soient colinéaires.

Answer 14

Faux on veut qu’elle soit élevée mais pas colinéaire

Question 15

Selon quoi est ce que la fidelité peut varier lors d’un test?

Answer 15

La fidélité d’un test peut varier en fonction du contexte d’administration.

Par exemple, des changements dans les conditions environnementales, les consignes données ou la population cible peuvent influencer la fiabilité des résultats.

Par conséquent, connaître le degré de fidélité permet à l’utilisateur de mieux comprendre les limites du test et de l’interpréter correctement. Une faible fidélité peut signifier que les résultats sont affectés par des erreurs de mesure, tandis qu’une fidélité élevée indique que le test produit des résultats cohérents et reproductibles.

En somme, pour garantir une interprétation valable des résultats, il est essentiel de considérer la fidélité du test dans le contexte spécifique où il est utilisé, en s’assurant que les conditions d’administration et la population cible restent proches de celles de l’échantillon normatif.

Question 16

Que permet le degré de fidélité?

Answer 16

Par conséquent, connaître le degré de fidélité permet à l’utilisateur de mieux comprendre les limites du test et de l’interpréter correctement. Une faible fidélité peut signifier que les résultats sont affectés par des erreurs de mesure, tandis qu’une fidélité élevée indique que le test produit des résultats cohérents et reproductibles.

Question 17

Que signifie une faible fidelité?

Answer 17

Une faible fidélité peut signifier que les résultats sont affectés par des erreurs de mesure tandis

Question 18

Qu’est ce qu’une fidélité élevée indique?

Answer 18

une fidélité élevée indique que le test produit des résultats cohérents et reproductibles.

Question 19

Que faut-il pour garantir une interprétation valable des résultats de la fidelité du test?

Answer 19

Il est essentiel de considérer la fidélité du test dans le contexte spécifique où il est utilisé, en s’assurant que les conditions d’administration et la population cible restent proches de celles de l’échantillon normatif.

Question 20

Qu’est-ce qui mesure dans quelles mesures un test donne des résultats cohérents et stables?

Answer 20

Un coefficient de fidélité exprime une corrélation et varie entre 0 (aucune corrélation, donc aucune fiabilité) et 1 (corrélation parfaite, donc une fiabilité parfaite). Cela mesure dans quelle mesure un test donne des résultats cohérents et stables.

0,6 pour la buisnesss
0,7 pour la recherche
0,8 pour la clinique

Question 21

Quelles sont les valeurs minimales recommandées pour le contexte clinique et de recherche?

Answer 21

Les valeurs minimales recommandées pour le contexte clinique et de recherche sont bien établies. En effet, dans le contexte clinique, un coefficient de fidélité de 0,80 ou plus est souvent requis, car les décisions cliniques nécessitent des résultats fiables et précis.

Question 22

En recherche quel est le coefficient (seuil de tolérance) qui est le plus souvent considéré comme acceptable et pourquoi?

Answer 22

Dans le contexte de la recherche, un coefficient de 0,70 ou plus est souvent considéré comme acceptable, car il peut y avoir un peu plus de tolérance pour une certaine marge d’erreur, surtout dans les études exploratoires.

Question 23

Vrai ou faux, Il est correct d’affirmer que les tests d’intelligence, comme les tests de Wechsler, tendent à avoir des coefficients de fidélité élevés (souvent entre 0,85 et 0,90).

Answer 23

Vrai, Cela est essentiel pour s’assurer que les scores mesurent de manière cohérente les aptitudes intellectuelles dans diverses populations et à travers plusieurs administrations du test

Question 24

Les valeurs indiquées sont des seuils conventionnels. En fonction de quoi peuvent ils varier?

Answer 24

Les valeurs indiquées sont des seuils conventionnels et peuvent varier en fonction du domaine, du type de test, et des exigences spécifiques à une étude.

Question 25

Pour quelles raisons on doit avoir un coefficient de fidélité plus élevé?

Answer 25

Certaines études ou champs d’application peuvent tolérer des coefficients de fidélité plus faibles, tandis que d’autres exigent des niveaux plus élevés, surtout lorsque les décisions à fort enjeu (comme en clinique) dépendent de ces mesures.

Question 26

Quels sont les 5 types de fidélité?

Answer 26

• Fidélité par test-retest;
  
  • Fidélité par versions parallèles;
  • Fidélité par bissection;
  • Fidélité par homogénéité;
  • Fidélité par équivalence inter-juges.

Question 27

Qu’est ce que la fidelité test retest?

Answer 27

La fidélité test-retest (stabilité temporelle) est une méthode couramment utilisée pour évaluer la fiabilité d’un test. Cette approche consiste à administrer le même test à deux moments distincts aux mêmes sujets.

Question 28

Qu’est ce que le coefficient de fidelité calculer (Rtr) lors d’un test-retest?

Answer 28

Le coefficient de fidélité calculé (rtr) est la corrélation entre les scores obtenus par les mêmes individus lors des deux administrations du test.

Question 29

Que reflète la fidelité test retest?

Answer 29

La fidélité test-retest reflète dans quelle mesure les scores peuvent être généralisés à travers différentes occasions de passation. Plus la fidélité test-retest est élevée, moins les scores des sujets sont susceptibles d’être affectés par des sources d’erreurs liées au temps ou aux conditions de passation.

Question 30

Vrai ou faux, Plus la fidélité test-retest est faible, moins les scores des sujets sont susceptibles d’être affectés par des sources d’erreurs liées au temps ou aux conditions de passation.

Answer 30

Faux, Plus la fidélité test-retest est élevée, moins les scores des sujets sont susceptibles d’être affectés par des sources d’erreurs liées au temps ou aux conditions de passation.

Question 31

Vrai ou faux, la fidélité test retest permet de déterminer l’Équivalence temporelle?

Answer 31

Vrai

Question 32

Qu’est ce que les sources d’erreurs dans la fidélité test retest?

Answer 32

Les sources d’erreurs dans la fidélité test-retest incluent les fluctuations aléatoires de la performance d’une session à l’autre. Ces variations peuvent être dues, en partie, à des conditions de test mal contrôlées, mais également à des changements internes chez le sujet entre les deux passations. Ainsi, plus le coefficient de corrélation test-retest est élevé, plus l’instrument démontre une bonne fidélité ou stabilité temporelle.

Question 33

Que démontre un coefficient de corrélation test retest élevé?

Answer 33

Plus le coefficient de corrélation test-retest est élevé, plus l’instrument démontre une bonne fidélité ou stabilité temporelle.

Question 34

Vrai ou faux, il a des erreurs qui sont aléatoire et d’autres que non. La fidélité s’occupe de ceux qui sont aléatoire

Answer 34

VRAI

Question 35

Pourquoi est ce que l’on aime pas les erreurs non aléatoire?

Answer 35

Les erreurs non aléatoire on les aime pas, on na pas de contrôle sur eux. Exemple tristesse durant la première passation, ma mère est morte ou j’ai eu un accident de voiture. EXEMPLE LE CHRONOMÈTRE N’A PAS PARTI On vas accepter davantage les erreurs aléatoires.

Question 36

Quels sont les avantages de la méthode test-retest?

Answer 36

Évaluation directe de la stabilité temporelle : Un coefficient élevé indique que l’instrument produit des résultats stables et cohérents dans le temps.

Appropriée pour les traits stables : La fiabilité test-retest est particulièrement utile pour évaluer des traits ou des caractéristiques stables dans le temps, comme les traits de personnalité, les compétences ou les habiletés intellectuelles. Si les résultats ne changent pas significativement d’une session à l’autre, cela reflète une bonne stabilité de la mesure.

Facile à interpréter : Le coefficient de corrélation obtenu est facile à interpréter : une valeur proche de 1 indique une grande stabilité, tandis qu’une valeur proche de 0 indique une grande variabilité entre les sessions.

Question 37

Qu’est qu’un coefficient élevé?

Answer 37

Indique que l’instrument produit des résultats stables et cohérents dans le temps

Question 38

La fiabilité test-retest est particulièrement utile pour?

Answer 38

Pour évaluer des traits ou des caractéristiques stables dans le temps, comme les traits de personnalité, les compétences ou les habiletés intellectuelles.

Si les résultats ne changent pas significativement d’une session à l’autre, cela reflète une bonne stabilité de la mesure.

Question 39

Comment on interprète le coefficient de corrélation?

Answer 39

Le coefficient de corrélation obtenu est facile à interpréter : une valeur proche de 1 indique une grande stabilité, tandis qu’une valeur proche de 0 indique une grande variabilité entre les sessions.

Question 40

Quels sont les inconvénients de la fiabilité test-retest?

Answer 40

Effet de mémoire : Les participants peuvent se souvenir des réponses qu’ils ont données lors de la première session, ce qui peut influencer leurs réponses lors de la deuxième session. Ce biais de rappel peut entraîner une surestimation de la fiabilité, car les réponses ne reflètent pas nécessairement la constance du trait mesuré, mais plutôt la mémoire des réponses.

Variations internes et externes entre les sessions : Les changements internes chez les participants (fatigue, humeur, motivation) ou les facteurs environnementaux (bruit, conditions de test) peuvent influencer les résultats entre les deux sessions, même si l’instrument est fiable. Ces fluctuations peuvent entraîner une sous-estimation de la fiabilité.

Difficulté à définir l’intervalle de temps optimal entre les tests : Déterminer un intervalle de temps approprié entre les deux administrations du test est délicat. Un intervalle trop court peut augmenter l’effet de mémoire, tandis qu’un intervalle trop long peut entraîner des changements réels chez les participants, ce qui rend difficile l’évaluation de la stabilité du test.

Temps et coûts supplémentaires : La méthode test-retest nécessite deux administrations du test, ce qui peut être coûteux en termes de temps et de ressources. Elle demande également que les participants soient disponibles deux fois, ce qui peut parfois être un défi logistique.

Pas toujours appropriée pour les traits de personnalité (Confiance en soi situationnelle) ou états émotionnels variables (anxiété) : Cette méthode n’est pas adaptée pour les traits ou états changeants dans le temps. Dans ces cas, les variations dans les résultats reflètent des changements réels dans l’état du participant plutôt qu’un manque de fiabilité.

Question 41

Que peut provoquer un biais de rappel?

Answer 41

Ce biais de rappel peut entraîner une surestimation de la fiabilité, car les réponses ne reflètent pas nécessairement la constance du trait mesuré, mais plutôt la mémoire des réponses.

Question 42

Qui peut provoquer un intervalle trop court lors d’un test retest?
et Trop long?

Answer 42

Un intervalle trop court peut augmenter l’effet de mémoire, tandis qu’un intervalle trop long peut entraîner des changements réels chez les participants, ce qui rend difficile l’évaluation de la stabilité du test.

Question 43

Qu’est-ce que la fidélité par version parallèle?

Answer 43

La fidélité par versions parallèles, ou méthode d’équivalence, évalue la fiabilité d’un test en administrant deux versions différentes mais équivalentes à un même groupe de sujets. Ces versions doivent mesurer le même construit de manière similaire, mais avec des items différents. Le coefficient de fidélité est calculé en corrélant les scores obtenus lors des deux passations. Une forte corrélation indique que les versions sont cohérentes et mesurent de manière fiable le même concept, malgré les différences d’items.

Question 44

Qu’est-ce que signifie une forte corrélation lors d’un test de fidélité par version parallèle?

Answer 44

Une forte corrélation indique que les versions sont cohérentes et mesurent de manière fiable le même concept, malgré les différences d’items.

J’utilise un instrument pour mesurer et j’utilise un autre instrument pour mesurer la même chose

Exemple un test de raisonnement mathématique (ex: 4+3=7)
LA version parallèle serait (5 + 2 = 7)
Deux questions qui évaluent la même chose, ce sont des versions parallèles
3 versions d’examen A B C
Le coefficient de fidélité
LA SEUL CHOSE QUI CHANGE C’EST L’ITEM

Question 45

Lors de la création ou de l’utilisation de versions parallèles, il est essentiel d’assurer un parallélisme «rigoureux», expliquer(4 éléments)

Answer 45

1 - Les versions doivent couvrir le même contenu et avoir une structure équivalente, même si le nombre d’items diffère légèrement.

2 - Le niveau de difficulté des items doit être statistiquement similaire (plus proche possible) (p < 0,05).

3 - Les consignes, le temps alloué, les exemples et le format de présentation doivent être identiques entre les versions.

4 - Il est important de vérifier que les interprétations des scores (même interprétation) restent cohérentes et comparables entre les différentes versions, pour garantir l’équité des résultats.

Question 46

Quels sont les avantages de la fidélité par version parallèle?

Answer 46

1- Évaluation de la constance du construit(c’est le concept évalué ou mesuré) :
En utilisant deux versions différentes mais équivalentes d’un test, cette méthode permet de vérifier si le construit mesuré est cohérent, même avec des items différents. Cela montre la robustesse de l’instrument à travers diverses formes.

2- Réduction de l’effet de mémoire :
Contrairement à la méthode test-retest, où les sujets peuvent se souvenir de leurs réponses précédentes, les versions parallèles minimisent cet effet, car les items sont différents dans chaque version. Cela permet de mieux isoler la fiabilité réelle du test.

3 - Utilisation dans des contextes variés :
Les versions parallèles sont particulièrement utiles dans des contextes où le test est administré plusieurs fois, ou dans des études longitudinales. Elles permettent de réévaluer le même construit sans réexposer les sujets aux mêmes items.

4 - Mesure de plusieurs facettes d’un même concept :
Les versions parallèles permettent d’explorer différentes facettes d’un même construit, en variant légèrement la formulation des items. Cela renforce la compréhension globale du construit et peut élargir l’utilité de l’instrument dans des contextes différents tout en conservant la cohérence des résultats.

Question 47

Quelles méthodes permet de vérifier s’il est construit mesuré et cohérent, même avec des items différents. Cela montre la robustesse de l’instrument à travers diverses formes.

Answer 47

La fidélité par version parallèle

Question 48

Quel effet est minimisé dans le test de fidelité par versions parallèles?

Answer 48

Contrairement à la méthode test-retest, où les sujets peuvent se souvenir de leurs réponses précédentes, les versions parallèles minimisent cet effet, car les items sont différents dans chaque version. Cela permet de mieux isoler la fiabilité réelle du test.

Question 49

Dans quelles circonstances les versions parallèles sont particulièrement utiles?

Answer 49

Les versions parallèles sont particulièrement utiles dans des contextes où le test est administré plusieurs fois, ou dans des études longitudinales. Elles permettent de réévaluer le même construit sans réexposer les sujets aux mêmes items.

Question 50

Quels sont les inconvénients de la fidélité par version parallèle?

Answer 50

1 - Difficulté de créer des versions «vraiment équivalentes» :
Il est souvent difficile de créer deux versions qui soient parfaitement parallèles en termes de contenu, de difficulté et de structure. Même de légères différences peuvent introduire des variations dans les scores qui ne sont pas liées au construit mesuré.

2 - Coût en temps et en ressources :
Concevoir plusieurs versions parallèles demande beaucoup de temps et de ressources. Il faut développer, tester, puis valider chaque version pour s’assurer qu’elles mesurent exactement la même chose avec une difficulté comparable.

3 - Complexité des analyses statistiques :
Comparer deux versions parallèles demande des analyses statistiques pour vérifier que les items des deux versions sont bien équivalents en termes de difficulté et de structure. Cela peut être un processus complexe et nécessite souvent l’utilisation de méthodes comme l’analyse factorielle confirmatoire.

4 - Biais potentiel si les versions ne sont pas vraiment parallèles :
Si les versions ne sont pas rigoureusement parallèles, les résultats peuvent être biaisés. Par exemple, une version pourrait être légèrement plus difficile que l’autre, ce qui affecterait la comparabilité des scores et fausserait l’estimation de la fiabilité.

Question 51

Vrai ou faux, Il est souvent difficile de créer deux versions qui soient parfaitement parallèles en termes de contenu, de difficulté et de structure. Même de légères différences peuvent introduire des variations dans les scores qui ne sont pas liées au construit mesuré.

Answer 51

Vrai

Question 52

Qu’est ce que la fidélité par bissection?

Answer 52

La fidélité par bissection (split-half), consiste à diviser les items du test en deux moitiés équivalentes et à calculer la corrélation entre les scores obtenus pour chaque moitié. Cette méthode permet de mesurer la cohérence interne du test, c’est-à-dire :

dans quelle mesure les deux moitiés évaluent la même caractéristique psychologique.

Afin d’obtenir une estimation plus précise de la fiabilité, il est courant d’utiliser la formule de Spearman-Brown, qui ajuste le coefficient de corrélation pour refléter la fiabilité du test complet.

Question 53

Qu’est ce que la formule de Spearman-Brown?

Answer 53

Afin d’obtenir une estimation plus précise de la fiabilité, il est courant d’utiliser la formule de Spearman-Brown, qui ajuste le coefficient de corrélation pour refléter la fiabilité du test complet.

Question 54

Quels sont les 4 avantages de la fidélité par bissection?

Answer 54

1 - Facilité d’application :
La méthode est simple à mettre en œuvre et ne nécessite qu’une seule administration du test, ce qui la rend rapide et efficace. JUSTE UNE PASSATION

2 - Évaluation de la cohérence interne :
Elle permet de vérifier si les deux moitiés sont cohérents. JE SUIS À L’INTÉRIEUR DE LA STRUCTURE.

3 - Réduction de l’effet de fatigue :
Puisqu’il s’agit d’une seule administration, les erreurs liées à la fatigue sont minimisées comparées aux méthodes nécessitant plusieurs passations. C’est une fois, pas deux fois

4 - Utilisation efficace des données :
Elle permet de maximiser l’utilisation des données disponibles sans nécessiter une collecte de données supplémentaire.

Question 55

Quels sont les inconvénients de la fidélité par bissection?

Answer 55

Problème de division :
Il peut être difficile de diviser le test en deux moitiés absolument équivalentes, ce qui peut biaiser les résultats de la corrélation. Touche la problématique de la division, quel 5 items est ce que l’on met de coté.

Fiabilité sous-estimée :
La méthode peut parfois sous-estimer la fiabilité réelle du test, surtout si la division des items n’est pas optimale ou équitable.

Sensibilité à la méthode de division :
Le coefficient de fiabilité peut varier selon la façon dont le test est divisé, ce qui limite la précision de la mesure si la division n’est pas aléatoire ou bien équilibrée.

Question 56

Qu’est-ce que la fidélité par homogénéité?

Answer 56

La fidélité par homogénéité, ou cohérence interne, examine à quel point les items d’un instrument ou d’une échelle (dimension) sont étroitement liés et mesurent «un construit» (ou variable latente) de façon cohérente.

Un bon niveau de cohérence indique que les items reflètent de manière cohérente le concept psychologique étudié. L’indice de fidélité est souvent mesuré par des coefficients comme l’alpha ordinal, Omega ou fidélité composite.

Des résultats élevés suggèrent que les items sont internements, tandis qu’un résultat faible indique un manque de cohésion entre les items.

Question 57

L’indice de fidélité par homogénéité utilise quelles coefficient de mesures?

Answer 57

L’indice de fidélité est souvent mesuré par des coefficients comme l’alpha ordinal, Omega ou fidélité composite.

Question 58

Que suggèrent des résultats élevés lors d’un test de fidélité par homogénéité?

Answer 58

Des résultats élevés suggèrent que les items sont internements, tandis qu’un résultat faible indique un manque de cohésion entre les items.

Question 59

Que veut dire homogénéité?

Answer 59

HOMOGÉNITÉ cela veut dire que les items se corrèle bien entre eux

Oui je mesure 10 ou 20 éléments qui vont expliquer la dépression mais ça mesure des choses un petit peu différentes

Question 60

Que veut dire contrôler les items

Answer 60

Corrélation d’un item 1 avec l’item 2 en contrôlant les résultat des autres relations car les autres corrélations peuvent affecter celle que je calcul c’est une corrélation partielle.

Contrôler = considère que les autres sont à 0

Question 61

Qu’est-ce que la fidelité composite?

Answer 61

C’est la moyenne de toutes ces corrélations. C’est lorsqu’on teste tous les items avec tous les items

Question 62

Quels sont les avantages et la fidélité par homogénéité?

Answer 62

1 - Facilité de calcul :
Les indices sont faciles à calculer à partir des données d’une seule administration.

2 - Évaluation directe de la cohésion :
Permet de vérifier si tous les items sont cohérant.

3 - Adapté aux tests unidimensionnels :
particulièrement utile pour des instruments évaluant une seule dimension.

4 - Économie de temps :
une seule passation est nécessaire, économisant temps et ressources.

Question 63

Quels sont les inconvénients de la fidélité par homogénéité?

Answer 63

1 - Ne détecte pas l’hétérogénéité :
Si le test mesure plusieurs dimensions, la cohérence interne peut être trompeuse car elle n’évalue que la cohésion des items sans vérifier la validité multidimensionnelle.

2 - Sensibilité à la longueur du test:
Les tests plus longs ont tendance à produire des résultats plus élevés, ce qui peut donner l’impression d’une cohérence interne élevée même si les items ne sont pas tout à fait cohérents. (GROS PROBLÈME CAR AVEC 50 ITEMS, LE N DE ITEM JOUE UN RÔLE IMPORTANT)

3 - Influencé par la redondance des items :
Si les items sont trop similaires ou redondants, cela peut artificiellement augmenter la cohérence interne sans réellement améliorer la qualité du test.

Question 64

Qu’est-ce que la fidélité par intercorrecteur?

Answer 64

La fidélité inter-correcteur (inter-juges) mesure le degré d’accord entre deux ou plusieurs évaluateurs qui jugent indépendamment le même ensemble d’items. Cette méthode est particulièrement utile lorsque les évaluations sont subjectives, comme des symptômes cliniques en psychologie. Elle est souvent calculée à l’aide de mesures statistiques comme le coefficient de corrélation intra-classe (CCI), le kappa de Cohen, ou d’autres indices d’accord inter-juges comme le CVC (coefficient de validité de contenu) Un accord élevé entre les juges indique que l’évaluation est fiable et cohérente entre les correcteurs.

Question 65

Avec quel coefficients de corrélation est calculer ou mesurer la fidélité par Intercorrecteur.?

Answer 65

Elle est souvent calculée à l’aide de mesures statistiques comme le coefficient de corrélation intra-classe (CCI), le kappa de Cohen, ou d’autres indices d’accord inter-juges comme le CVC (coefficient de validité de contenu)

Question 66

Que démontre un accord élevé entre les juges lors de la fidélité par Intercorrecteur

Answer 66

Un accord élevé entre les juges indique que l’évaluation est fiable et cohérente entre les correcteurs.

Question 67

Quels sont les avantages de la fidélité par Intercorrecteur?

Answer 67

1 - Évaluation de la subjectivité :
Comme celles des performances ou des symptômes cliniques, en s’assurant qu’elles ne varient pas trop d’un évaluateur à l’autre.

2 - Identification des biais d’évaluation :
Permettant «corriger» juges pour garantir des évaluations plus objectives.

3 - Application dans plusieurs domaines :
Comme le travail, l’éducation et la psychologie, où les évaluations qualitatives ou subjectives sont fréquentes.

4 - Mesure de la cohérence entre les juges :
Un accord élevé entre correcteurs montre que les juges utilisent des critères similaires, ce qui améliore la validité des résultats obtenus.

Question 68

Quels sont les inconvénients de la fidélité par Inter-correcteur

Answer 68

1 - Dépendance aux compétences des évaluateurs :
Résultats peuvent être influencés par les compétences des juges. Des évaluateurs moins qualifiés peuvent diminuer la fiabilité inter-juges. Cette personne arrive à suivre un manuel ou pas

2 - Coûts en temps et en ressources :
Nécessite plusieurs évaluateurs et des analyses statistiques supplémentaires, ce qui peut être coûteux en temps et en ressources.

3 - Variabilité dans les critères :
Même avec un bon accord, les juges peuvent avoir des critères légèrement différents d’interprétation.

4 - Complexité des analyses :
Bonne compréhension des statistiques pour assurer bonne interprétation.

Question 69

Qu’est-ce que la fidélité des tests de vitesse

Answer 69

Les tests de vitesse sont des évaluations où le temps est un facteur clé. Ils consistent à mesurer la capacité d’un individu à effectuer le plus grand nombre possible d’items ou de tâches dans un laps de temps limité. La fidélité dans ce type de test est souvent évaluée en fonction de la constance des performances sous contrainte de temps.

Question 70

Quelles sont les caractéristiques des tests de vitesse?

Answer 70

Les tests de vitesse incluent des items généralement simples, que la plupart des individus peuvent accomplir. Ce qui est mesuré, c’est la rapidité avec laquelle les tâches peuvent être terminées.

Question 71

Comment est-ce qu’on évalue la fidélité des tests de vitesse?

Answer 71

La fidélité des tests de vitesse est souvent mesurée par des méthodes telles que la fidélité test-retest ou la méthode de bissection, en s’assurant que les résultats sont cohérents à travers différentes administrations ou parties du test.

Question 72

Pour quoi sont conçus les tests de vitesse et les tests de puissance

Answer 72

Les tests de vitesse et les tests de puissance sont conçus pour éviter les scores parfaits, et cela pour plusieurs raisons liées à la discrimination psychométrique, qui est unes des qualités importantes des tests :

Question 73

Qu’est-ce que la discrimination psychométrique

Answer 73

La discrimination est la capacité d’un test à différencier les individus sur la base de leurs compétences ou capacités. Un test qui permet des scores parfaits (c’est-à-dire que tous les participants atteignent le score maximal) n’a plus cette capacité de discrimination, car il ne différencie plus les participants en fonction de leurs aptitudes.

Par exemple, si un test est trop facile et que tout le monde obtient le score maximal, il devient impossible de savoir qui est réellement plus performant, puisque les résultats n’offrent aucune distinction entre les participants. Un test perd ainsi son pouvoir de discrimination.

Question 74

Quel est le problème d’un score parfait?

Answer 74

Un score parfait empêche d’évaluer les compétences réelles d’un individu. Il devient impossible de savoir si la personne aurait pu obtenir un meilleur score avec des items plus difficiles ou un test plus long, créant ainsi une limite artificielle à l’évaluation.

Question 75

Qu’est ce qu’un test de vitesse?

Answer 75

Dans les tests de vitesse, la performance est limitée par le temps et non la difficulté. Si un participant termine toutes les tâches, cela pourrait indiquer qu’il aurait pu en faire plus avec plus de temps. Empêcher un score parfait permet de mieux estimer la capacité réelle..

Question 76

Qu’est-ce qu’un test de puissance?

Answer 76

Dans les tests de puissance, la difficulté varie. Si tous les participants réussissent 1a tous les items, il devient difficile de différencier les niveaux de compétence. Éviter un score parfait permet aux items de rester discriminants et de mieux évaluer les capacités individuelles.

Question 77

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

Answer 77

L’erreur standard de mesure (ESM) ou l’erreur type de mesure (ETM) est une mesure essentielle en psychométrie. Elle quantifie l’ampleur des erreurs aléatoires dans un test et aide à estimer dans quelle mesure un score observé peut diverger du score vrai.

Question 78

De quoi est composé un score observé ou manifesté

Answer 78

Score vrai : Représente les capacités réelles de l’individu.

Erreur de mesure : Facteurs aléatoires qui influencent le score (fatigue, stress, etc.).

Question 79

Comment se calcule l’erreur type de mesure?

Answer 79

L’erreur type de mesure se calcule grâce à l’écart-type des scores et à la fidélité du test. La formule est :

𝐸𝑇𝑀=𝜎√(1−𝑟)

Où :
𝜎 = écart-type des scores observés;
r = coefficient de fidélité du test (généralement mesuré par des méthodes comme l’Alpha ordinal, Omega ou le méthode test-retest, entre autres).

Question 80

Que permet d’évaluer l’erreur type de mesure?

Answer 80

L’ETM permet d’évaluer la précision d’un score en tenant compte des erreurs aléatoires présentes dans un test.

Question 81

Qu’est-ce qu’un faible erreur type de mesure

Answer 81

Faible ETM : Moins de 5 % du score total de la personne. Cela indique que l’incertitude liée aux erreurs aléatoires est faible, ce qui signifie que le score observé est proche du score vrai

Question 82

Qu’est-ce que un erreur type de mesure modérée?

Answer 82

ETM modérée : Entre 5 % et 10 %. Une ETM modérée montre une certaine incertitude. Le score observé peut s’écarter du score vrai de manière importante ou significative, mais reste dans une marge acceptable.

Question 83

Qu’est-ce qu’une erreur type de mesure élevée?

Answer 83

ETM élevée : Supérieure à 10 %. Cela reflète une plus grande imprécision dans les résultats, ce qui signifie que le score observé est probablement très éloigné du score vrai en raison d’une plus forte présence d’erreurs aléatoires.

Question 84

Donnez un exemple d’interprétation de l’erreur type de mesure.

Supposons qu’un test de QI ait un écart-type de 15 points et une fidélité de 0,90.

Answer 84

L’ETM serait calculé comme suit :

𝐸𝑇𝑀 =𝜎√(1−𝑟) = 15 x 0,32 = 4.8 (arrondi à 5)

Cela signifie que si une personne obtient un score observé de 110, son score vrai se situe probablement entre 105 et 115 (±5 points autour du score observé).

En nous basant sur l’interprétation de l’ETM (ETM ÷ Score = 5 ÷ 110 ≈ 4,5%), cet exemple montre qu’une ETM d’environ 4,5 % est considérée comme une faible erreur. Cela signifie que le score observé est assez proche du score vrai, avec une faible marge d’incertitude liée aux erreurs aléatoires.

A noter que 110, c’est ma moyenne à moi. J’ai fait 100 passation test de dépression. C’est la moyenne de mon niveau de dépression.

Question 85

Vrai ou faux? Plus un test est fidèle et plus l’erreur type de mesure est faible

Answer 85

Vrai

Question 86

Comment est l’erreur type de mesure si la fidélité est élevée?

Answer 86

Fidélité élevée = faible ETM, signifiant que le test est précis.

Question 87

Comment est l’erreur type de mesure si la fidélité est faible?

Answer 87

Fidélité faible = ETM élevée, ce qui indique plus d’incertitude dans les résultats observés.

Question 88

L’ETM a des applications concrètes lesquels?

Answer 88

1 - Évaluer la précision des scores individuels : Calcul d’un intervalle de confiance autour d’un score.

2 - Comparer la précision des tests : Un test avec une faible ETM est plus précis.

3 - Prendre des décisions : Dans des contextes cliniques ou professionnels, l’ETM aide à estimer la marge d’erreur d’un score.

Question 89

Donner un exemple pour bien comprendre l’erreur type de mesure.
QI de Marcos

Answer 89

Si on teste 100 fois le QI de Marcos, les résultats varient à cause d’erreurs aléatoires. La moyenne de ces résultats est une estimation de son vrai QI. L’Erreur Type de Mesure (ETM) montre à quel point les scores s’éloignent du vrai score. Environ 68 % des scores de Marcos seront situés entre -1 et +1 ETM, ce qui signifie qu’il y a 2 chances sur 3 que ses résultats soient proches de son vrai QI.

L’Erreur Type de Mesure (ETM) du QI est calculée à partir de l’écart-type des scores (ici 15) et du coefficient de fidélité (ici 0,89). On utilise la formule suivante :
ETM = 15 × √(1 - 0,89) = 15 × 0,33 = 5. Cela signifie que la marge d’erreur autour du score observé est de 5 points.

Ainsi, si le QI observé de Marcos est de 110, on peut estimer qu’environ 68 % du temps, son vrai QI se situe entre 105 et 115, en tenant compte des erreurs possibles dans la mesure.

Question 90

Quelles sont les limites de l’erreur type de mesure?

Answer 90

L’ETM ne peut pas capturer tous les types d’erreurs. Elle ne prend en compte que les erreurs aléatoires (comme la fatigue, le stress), mais elle ne mesure pas les erreurs systématiques (erreurs dues à un biais dans le test, par exemple).

Question 91

Qu’est-ce que l’intervalle de confiance avec l’erreur type de mesure?

Answer 91

L’intervalle de confiance avec l’ETM :
Utilisation pratique : Un intervalle de confiance autour d’un score observé peut être calculé avec l’ETM. Par exemple, si un individu obtient un score observé de 110 dans un test, et que l’ETM est de 5, un intervalle de confiance à 68 % se situera entre 105 et 115.

Question 92

Quelle est la relation entre l’erreur type de mesure et l’objectif du test?

Answer 92

Plus l’objectif du test est important (sélection professionnelle, diagnostic clinique), plus il est crucial de minimiser l’ETM. Un test à fort impact doit avoir une faible ETM pour garantir des décisions justes et fiables.

Question 93

En conclusion, qu’est-ce que l’erreur type de mesure?

Answer 93

L’ETM est une mesure clé pour évaluer la précision d’un test, mais elle a ses limites. Bien qu’elle permette de calculer un intervalle de confiance et de comprendre l’incertitude autour d’un score observé, elle n’élimine pas les erreurs systématiques et nécessite des conditions standardisées pour rester fiable. Un faible ETM est essentiel dans les tests à fort enjeu pour garantir des résultats justes.