Cours 7 Flashcards
Qu’est ce que la fidélité?
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
Comment est formellement définie la fidélité?
La fidélité est formellement définie comme le rapport entre la variance vraie et la variance totale du test.
Qu’est ce que l’on attend des scores d’un test?
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
Qu’est ce que X = t + e
X = variable observable
t = variance vraie/réelle
e = variance d’erreur
Variance vrai —>Variable observable<—e
Comment est considéré ce modèle?
Malheureusement, ce modèle est considéré
«non identifié» (unidentified).
Qu’est ce que la variance d’erreur?
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.
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?
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.
Vrai ou faux, certain test sont parfaitement fidèle à 100%
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
Qu’est ce qui fait qu’un modèle est non identifié?
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.
QU’est ce que la variable observable?
C’est l’item
Puisque aucun test est parfaitement valide, de quoi doivent-ils être accompagné?
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…).
Selon quel condition l’indice de fidelité représente bien un test?
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…).
Quel sont les chiffres qui nous permettent de voir si la corrélation est faible ou élevé.
0.05 = très faible, presque nul.
0.15 = faible
0.35 = modéré
0.55 = élevé
0.75 = Très élevé
0.85 = Colinéaire
Vrai ou faux ? On veut que les corrélations soient colinéaires.
Faux on veut qu’elle soit élevée mais pas colinéaire
Selon quoi est ce que la fidelité peut varier lors d’un test?
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.
Que permet le degré de fidélité?
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.
Que signifie une faible fidelité?
Une faible fidélité peut signifier que les résultats sont affectés par des erreurs de mesure tandis
Qu’est ce qu’une fidélité élevée indique?
une fidélité élevée indique que le test produit des résultats cohérents et reproductibles.
Que faut-il pour garantir une interprétation valable des résultats de la fidelité du test?
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.
Qu’est-ce qui mesure dans quelles mesures un test donne des résultats cohérents et stables?
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
Quelles sont les valeurs minimales recommandées pour le contexte clinique et de recherche?
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.
En recherche quel est le coefficient (seuil de tolérance) qui est le plus souvent considéré comme acceptable et pourquoi?
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.
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).
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
Les valeurs indiquées sont des seuils conventionnels. En fonction de quoi peuvent ils varier?
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.
Pour quelles raisons on doit avoir un coefficient de fidélité plus élevé?
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.
Quels sont les 5 types de fidélité?
- Fidélité par test-retest;
- Fidélité par versions parallèles;
- Fidélité par bissection;
- Fidélité par homogénéité;
- Fidélité par équivalence inter-juges.
Qu’est ce que la fidelité test retest?
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.
Qu’est ce que le coefficient de fidelité calculer (Rtr) lors d’un test-retest?
Le coefficient de fidélité calculé (rtr) est la corrélation entre les scores obtenus par les mêmes individus lors des deux administrations du test.
Que reflète la fidelité test retest?
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.
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.
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.
Vrai ou faux, la fidélité test retest permet de déterminer l’Équivalence temporelle?
Vrai
Qu’est ce que les sources d’erreurs dans la fidélité test retest?
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.
Que démontre un coefficient de corrélation test retest élevé?
Plus le coefficient de corrélation test-retest est élevé, plus l’instrument démontre une bonne fidélité ou stabilité temporelle.
Vrai ou faux, il a des erreurs qui sont aléatoire et d’autres que non. La fidélité s’occupe de ceux qui sont aléatoire
VRAI
Pourquoi est ce que l’on aime pas les erreurs non aléatoire?
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.
Quels sont les avantages de la méthode test-retest?
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.
Qu’est qu’un coefficient élevé?
Indique que l’instrument produit des résultats stables et cohérents dans le temps
La fiabilité test-retest est particulièrement utile pour?
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.
Comment on interprète le coefficient de corrélation?
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.
Quels sont les inconvénients de la fiabilité test-retest?
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.
Que peut provoquer un biais de rappel?
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.
Qui peut provoquer un intervalle trop court lors d’un test retest?
et Trop long?
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.
Qu’est-ce que la fidélité par version parallèle?
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.
Qu’est-ce que signifie une forte corrélation lors d’un test de fidélité par version parallèle?
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
Lors de la création ou de l’utilisation de versions parallèles, il est essentiel d’assurer un parallélisme «rigoureux», expliquer(4 éléments)
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.
Quels sont les avantages de la fidélité par version parallèle?
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.
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.
La fidélité par version parallèle
Quel effet est minimisé dans le test de fidelité par versions parallèles?
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.
Dans quelles circonstances les versions parallèles sont particulièrement utiles?
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.
Quels sont les inconvénients de la fidélité par version parallèle?
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.
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.
Vrai
Qu’est ce que la fidélité par bissection?
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.
Qu’est ce que la formule de Spearman-Brown?
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.
Quels sont les 4 avantages de la fidélité par bissection?
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.
Quels sont les inconvénients de la fidélité par bissection?
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.
Qu’est-ce que la fidélité par homogénéité?
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.
L’indice de fidélité par homogénéité utilise quelles coefficient de mesures?
L’indice de fidélité est souvent mesuré par des coefficients comme l’alpha ordinal, Omega ou fidélité composite.
Que suggèrent des résultats élevés lors d’un test de fidélité par homogénéité?
Des résultats élevés suggèrent que les items sont internements, tandis qu’un résultat faible indique un manque de cohésion entre les items.
Que veut dire homogénéité?
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
Que veut dire contrôler les items
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
Qu’est-ce que la fidelité composite?
C’est la moyenne de toutes ces corrélations. C’est lorsqu’on teste tous les items avec tous les items
Quels sont les avantages et la fidélité par homogénéité?
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.
Quels sont les inconvénients de la fidélité par homogénéité?
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.
Qu’est-ce que la fidélité par intercorrecteur?
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.
Avec quel coefficients de corrélation est calculer ou mesurer la fidélité par Intercorrecteur.?
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)
Que démontre un accord élevé entre les juges lors de la fidélité par Intercorrecteur
Un accord élevé entre les juges indique que l’évaluation est fiable et cohérente entre les correcteurs.
Quels sont les avantages de la fidélité par Intercorrecteur?
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.
Quels sont les inconvénients de la fidélité par Inter-correcteur
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.
Qu’est-ce que la fidélité des tests de vitesse
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.
Quelles sont les caractéristiques des tests de vitesse?
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.
Comment est-ce qu’on évalue la fidélité des tests de vitesse?
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.
Pour quoi sont conçus les tests de vitesse et les tests de puissance
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 :
Qu’est-ce que la discrimination psychométrique
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.
Quel est le problème d’un score parfait?
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.
Qu’est ce qu’un test de vitesse?
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..
Qu’est-ce qu’un test de puissance?
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.
Qu’est-ce que l’erreur type de mesure?
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.
De quoi est composé un score observé ou manifesté
Score vrai : Représente les capacités réelles de l’individu.
Erreur de mesure : Facteurs aléatoires qui influencent le score (fatigue, stress, etc.).
Comment se calcule l’erreur type de mesure?
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).
Que permet d’évaluer l’erreur type de mesure?
L’ETM permet d’évaluer la précision d’un score en tenant compte des erreurs aléatoires présentes dans un test.
Qu’est-ce qu’un faible erreur type de mesure
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
Qu’est-ce que un erreur type de mesure modérée?
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.
Qu’est-ce qu’une erreur type de mesure élevée?
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.
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.
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.
Vrai ou faux? Plus un test est fidèle et plus l’erreur type de mesure est faible
Vrai
Comment est l’erreur type de mesure si la fidélité est élevée?
Fidélité élevée = faible ETM, signifiant que le test est précis.
Comment est l’erreur type de mesure si la fidélité est faible?
Fidélité faible = ETM élevée, ce qui indique plus d’incertitude dans les résultats observés.
L’ETM a des applications concrètes lesquels?
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.
Donner un exemple pour bien comprendre l’erreur type de mesure.
QI de Marcos
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.
Quelles sont les limites de l’erreur type de mesure?
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).
Qu’est-ce que l’intervalle de confiance avec l’erreur type de mesure?
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.
Quelle est la relation entre l’erreur type de mesure et l’objectif du test?
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.
En conclusion, qu’est-ce que l’erreur type de mesure?
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.
