Cours 7 - Introduction à la fidélité Flashcards
La fidélité d’un test psychométrique, aussi appelée fiabilité, est une mesure de la qualité du test. Elle est définie comment?
Elle est définie comme le degré de précision et de constance des scores obtenus par un test.
La fidélité d’un test est importante.
Le test doit donner des résultats très similaires, si, et seulement si, les conditions de passation sont aussi très similaires aux conditions appliquées à l’échantillon normatif. Vrai ou faux?
Faux
on s’attends que le test puisse donner des résultats similaires quel que soit le jour et les circonstances de sa passation.
La fidélité est formellement définie comme :
Le rapport de la variance vraie à la variance totale du test.
Les critères de fidélité d’un test psychométrique sont liés à quoi?
- Sa précision et sa constance (au temps)
On espère que les scores d’un test doivent présenter quoi?
la plus petite marge d’erreur (variance d’erreur) possible.
Quel est le calcul du modèle non identifié?
X = t + e
X = variable observable
t = variance vraie
e = variance d’erreur
La variance vraie explique quoi?
le comportement observable
Qu’est-ce que la variance vraie?
La variance vraie est la part de la variabilité des scores d’un test qui est due à la différence réelle entre les individus dans la caractéristique mesurée (la variable observable). C’est la variabilité que l’on souhaite capturer, car elle reflète les différences authentiques entre les participants.
Qu’est-ce que la variance d’erreur?
La variance d’erreur représente la part de la variabilité des scores d’un test qui est due à des facteurs aléatoires, des erreurs de mesure ou d’autres influences non systématiques. Elle est à l’opposé de la fidélité, car elle introduit de l’incertitude dans les scores.
Qu’est-ce que la variance unique?
La variance unique est la portion de la variance totale qui ne se chevauche pas avec la variance d’autres variables mesurées dans une analyse.
Elle est spécifique à une variable particulière et ne contribue pas à expliquer les corrélations entre différentes variables. Cela contraste avec l’analyse factorielle, qui tente d’expliquer les corrélations entre plusieurs variables, tandis que l’analyse à composante principale inclut la variance bivariée, ce qui explique pourquoi elle peut expliquer davantage de variance.
Un modèle est dit non identifié lorsque …?
Un modèle est dit non identifié lorsque le nombre de paramètres inconnus à estimer est plus élevé que le nombre d’informations disponibles.
Qu’est-ce que la variance d’erreur?
Essentiellement, toute condition non pertinente à l’objectif d’un test représente « la variance d’erreur ».
L’examinateur peut exercer un influence sur les résultats. Que doit-il faire pour réduire les erreurs de mesure ?
il doit maintenir des conditions uniformes, en contrôlant :
- L’environnement du testage,
- Les consignes,
- Les limites de temps,
- Le climat interpersonnel (avec les sujets), etc.
Si les examinateurs s’efforcent de maintenir des conditions de testage uniformes, en contrôlant :
- L’environnement du testage,
- Les consignes,
- Les limites de temps,
- Le climat interpersonnel (avec les sujets), etc.
Ils réduisent l’erreur de mesure (moins de variance d’erreur) et …
et rendent ainsi plus fidèles les scores aux tests.
Malgré tous les efforts, aucun test n’est parfaitement (100%) fidèle! Vrai ou faux?
Vrai
