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Introduction à la psychométrie (PSY2003) > Cours 7 : La stabilité > Flashcards

Cours 7 : La stabilité Flashcards

1
Q

Que signifie un écart à la moyenne négative ? Positive ?

A

Négative : l’individu a un score plus faible que la moyenne
Positive : l’individu a un score plus haut que la moyenne

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2
Q

Qu’est-ce que la variance ?

A

Mesure qui sert à déterminer la distance moyenne (au carré) des données par rapport à la moyenne.
- Nous dit pas grand chose
- l’écart-type la rend plus facile à interpréter

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3
Q

Qu’est-ce que la covariance ?

A

Une mesure du degré d’association entre deux variables - comment deux variables se comportent ensembles.
Permet de voir à quel point une donnée occupe la même position dans deux distributions de variables différentes.
À quel point les variables changent ensemble
Est difficile à interpréter

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4
Q

Qu’est-ce que la corrélation ?

A

Elle exprime la même chose que la covariance, mais par une métrique standardisée (le chiffre ne varie qu’entre -1,00 et +1,00)
Elle est plus facile à interpréter

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5
Q

Que faisons-nous dans l’étape de la stabilité (4) dans la vérification?

A

Vérifier si les choix faits dans l’élaboration sont les bons choix pour minimiser l’erreur de mesure

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6
Q

Quels sont les objectifs de la stabilité ? (étape 4)

A

Vérifier la nature et l’ampleur de l’erreur
Établir la stabilité interne (dans tests) et temporelle (à travers le temps_

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7
Q

Quels sont les moyens de la stabilité (étape 4) ?

A

Erreur-type de mesure
Analyses d’items
Analyses corrélactionnelles
Approche hypothético-déductive
Accord inter-juges

  • généralement, on utilise plus qu’un moyen pour vérifier
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8
Q

Quelle question on se pose lorsqu’on se préoccupe de la fiabilité ?
Plus spécifiquement, l’étape de la stabilité nécessite de répondre à quelle question ?

A
  1. Mon instrument comporte-t-il l’erreur de mesure ?
  2. Combien d’erreur ai-je dans mon instrument ?
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9
Q

À l’étape 4, on cherche : (2 éléments)

A

1) Constance
2) Reproductibilité

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10
Q

On pourrait trouver le score vrai si ________

A

nous faisions des administrations à l’infini du test (Dans différentes conditions et avec différents tests) ce qui est impossible

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11
Q

L’erreur de mesure correspond à _______

A

l’addition de toutes les erreurs aléatoires qui s’accumulent

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12
Q

Le gros problème est _______

A

l’erreur aléatoire

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13
Q

Les variations positives et négatives de l’erreur de ont tendance à s’annuler lorsque le nombre d’observations tend _________

A

vers l’infini (ajout, retire sans cesse = tend vers 0)

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14
Q

La vérification de la quantité d’erreur de mesure nécessite l’usage et l’interprétation _____________

A

d’indices chiffrés (il y a plusieurs indices différents afin de circonscrire le type d’erreur en cause)

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15
Q

Plus il y a d’items dans l’instrument, _________ il y a risque d’erreur aléatoire.

A

moins

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16
Q

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

A
  1. Stabilité temporelle
  2. COhérence interne/externe
  3. Accord interjuges
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17
Q

Qu’est-ce que la stabilité temporelle (fiabilité test-retest) implique ? Quels sont les moyens ?

A

Si le phénomène est stable, deux mesures prises à l’intérieur d’un délai devraient se ressembler.

Moyens :
Corrélation test-retest
Corrélation test-retest avec formes parallèles

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18
Q

Dans la corrélation test-retest, la qualité de l’estimation dépend de __________ entre les deux passations et des changements survenus chez les participants durant cette période.

A

de l’intervalle de temps (délai optimale = 1 mois)

  • le contexte d’administration doit être le même (standard)
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19
Q

Qu’est-ce que la corrélation test-retest avec formes parallèles ?

A

C’est la manière d’estimer la stabilité temporelle sans l’effet “néfaste” de la mémoire - enlever l’effet de rappel des participants

20
Q

Dans la corrélation test-retest avec formes parallèles, la qualité de l’estimation dépend :

A
  • de la qualité du parallélisme entre les 2 versions (à quel point les 2 formes se ressemblent?) - à faire avant de checker stabilité test-retest
  • de l’intervalle de temps entre les deux passations (ex. des changements sont survenus chez nos participants durant cette période)
21
Q

On considère parallèles les deux formes d’un même instrument lorsque : 5 items

A
  1. Les items sont très similaires (mais pas identiques) - inverses*
  2. Le nombre d’items est le même :
  3. La structure dimensionnelle est la même
  4. Les mêmes directives d’administration sont en vigueur
  5. Les deux formes génèrent des résultats avec des moyennes et écarts-types équivalents
22
Q

Quels sont les avantages ? (de corrélation test-retest avec formes parallèles)

A

Élimination de l’effet de mémoire
Les deux formes peuvent être administrés en même temps

23
Q

Quels sont les inconvénients ? (de corrélation test-retest avec formes parallèles)

A

Il faut rédiger 2 fois plus d’items
il faut effectuer une validation de “deux instruments”
il faut s’assurer que les formes demeurent parallèles

24
Q

À quoi fait référence la cohérence interne ? (stabilité interne ou consistance interne)

A

La logique sous-jacente à la manière dont les participants répondent :

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

Les gens devraient répondre de manière cohérente - ils sont supposer être honnête

25
Q

Par rapport à la cohérence interne, si un construit a différentes sous-dimensions, les items qui mesurent les sous-dimensions devraient corréler plus fortement entre-eux.

A
26
Q

Qu’est-ce que la corrélation split-half ? (aussi appelée bisection ou corrélation moitié moitié)

A

Un indice de cohérence interne - on sépare le test en deux et on vérifie la corrélation entre les deux versions “artificielles”
- peut parfois être utilisé comme mesure artificielle de fiabiité test-retest (mais pas recommandé)

27
Q

À quoi on s’attend avec la corrélation split-half ?

A

On s’attend à une corrélation forte

les items devraient être mélangés de l’instrument
optimum serait de séparer entre item pair et impair - effet de fatigue à considérer

28
Q

Qu’est-ce qui est particulier de la corrélation split-half ?

A

Cette corrélation ne mesure pas la fiabilité du test, mais bien la fidélité d’un test comportant la moitié d’items.
L’estimé est donc biaisé.

29
Q

Qu’est-ce que la corrélation de split-half de Spearman-Brown permet de faire ?

A

Ajuste comme si le test ne comportait pas seulement la moitié moins d’items.

Permet d’ajuster pour avoir la moitié moins d’items, puisque avoir moitié moins d’items = valeur de la corrélation est sous-estimé.

30
Q

Comment s’appelle la formule de Spearman-Brown ? À quoi sert-elle ?

A

La formule de la prophétie - elle permet d’estimer combien d’items il faudrait pour obtenir un “split-half” de X - si on veut split-half excellent - il faudrait combien d’items

31
Q

Quel est la logique sous-jacente à la formule de la prophétie ?

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 (soit les items ajoutés + les items initiaux)

Plus nos items sont mauvais (mauvaise fiabilité), plus nous devrons rédiger des items)

32
Q

Qu’est-ce que l’alpha de Cronbach ? (indice de cohérence interne)

A

Indique dans quelle mesure les items du test mesurent une seule chose
C’est un chiffre qui varie entre - infini et 1 (mais la plupart du temps il varie entre 0 et 1)
Plus il s’approche de 1, plus la fiabilité est bonne
Ce n’est pas une indice de corrélation

33
Q

Que veut dire un alpha négatif ?

A

C’est mauvais signe, qu’il y a un problème interne

34
Q

Plus le nombre d’item est grande et plus la corrélation moyenne est grande, plus l’alpha sera _______

A

élevé

35
Q

Quel est le lien entre la variance et l’alpha ?

A

La variance est la moyenne des carrés des écarts à la moyenne des scores d’une distribution
Sans écart à la moyenne, il n’y a pas de variance

36
Q

Quel est le lien entre la corrélation et l’alpha ?

A

La corrélation est une covariance standardisée entre deux distributions de scores.
Sans variance dans l’une ou l’autre des distributions, il n’y a pas de corrélation

37
Q

Comme l’alpha est fondée sur la moyenne de toute les corrélations possibles entre les scores d’items, l’Alpha est aussi très affecté par ____________

A

la quantité de variance dans les scores d’items

38
Q

Qu’est-ce que l’accord interjuge ?

A

Il évalue les variations aléatoires qui dépendent des personnes qui corrigent le test
Si le phénomène se manifeste avec régularité, tous les juges devraient donc observer le même phénomène
- pour des observations/éléments qualitatifs

39
Q

Quels sont les 2 moyens de l’accord interjuges ?

A
  1. Corrélations effectuées sur des cotes (si élevée et positive = bonne corrélation interjuge)
  2. Kappas effectués sur la catégorisation ou la fréquence faite par les juges
    - Kappas prennent en compte proportion accord entre deux juges et la probabilité que cet accord soit du au hasard)
40
Q

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

A

La compréhension de ce qui est observé sera stable dans la mesure où deux juges “voient” la même chose

Ils verront la même chose si :
- la formation est bonne
- les juges sont compétents
- si les comportements à observer sont bien définis
- si les juges ont les mêmes opportunités d’observer le comportement

41
Q

Quels sont les critères pour juger de la fiabilité ?

A

0,90 et plus = excellente
0,80-0,89 = modérée
0,70-0,79 = acceptable
0,60-0,69 = inacceptable (parfois utilisé en recherche)
Moins de 0,60 = inacceptable (toujours)

42
Q

Que dit-on d’une fiabilité de 0,95 et plus ?

A

C’est suspect - (pour cohérence interne seulement)

43
Q

Que peut-on dire sur l’erreur-type de mesure ?

A

Elle montre l’effet de la fiabilité sur un score généré par l’instrument.

Il est possible de calculer un intervalle de confiance autour du score observé

44
Q

Plus l’ETM est grand, ______ il y a d’erreur dans le score observé

A

plus

45
Q

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

A

L’intervalle de confiance sert à mesurer, en fonction de l’erreur-type de mesure, du score observé et d’un niveau de certitude désiré, dans quel intervalle se situe le score réel d’un participant

46
Q

À un niveau de certitude de 68%, on calcule l’intervalle de confiance à l’aide de cette formule

A

score +/- ETM

  • 68% de l’échantillon se trouve sous al courbe +/- 1,00 ET de la moyenne
  • 95% de l’échantillon se trouve sous la courbe +/- 1,96 ET de la moyenne

Introduction à la psychométrie (PSY2003) (9 decks)

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