Cours 7 - La stabilité Flashcards
SUIS-JE « NORMAL.E »? Une manière d’y répondre est
de comparer une personne à d’autres d’un groupe de référence, Qui va souvent avoir une moyenne
Que veux dire ce signe
le score
Que veux dire ce signe
la moyenne
On prend le score du participant et la moyenne du groupe et l’écart entre les deux ont l’appel ________
l’écart à la moyenne
c’est quoi cette formule
l’écart à la moyenne
c’est quoi la formule (avec les symboles) de l’écart a la moyenne
c’est quoi ce symbole
la variance
c’est quoi ce symbole
écart type
c’est quoi ce symbole
la somme
c’est quoi ce symbole
le nombre de valeurs
La variance est
la moyenne des carrés des écarts à la moyenne du score de tous les individus. C’est la distance moyenne mais on l’a met au carré. Mesure qui sert à déterminer la distance moyenne (au carré) des données par rapport à la moyenne.
dans la variance, la distance qu’on cherche a avoir c’est
la distance des données par rapport à la moyenne
Écart type =
on a besoin de faire la racine carré de la variance, donc ça représente la distance moyenne
C’est quoi cette formule
variance
C’est quoi cette formule
écart type
Exemple de variance
La covariance est :
une mesure du degré d’association entre deux variables.
* À quel point une donnée occupe la même position dans deux distributions de variables différentes.
* À quel point les variables changent ensemble.
Ex de covariance
Comment la masse et la taille varie ensemble
Quel est ce symbole
la covariance
Quel est cette formule
la covariance
Est ce que la covariance pose problème
OUI
Pourquoi la covariance pose problème
Elle va poser un problème parce que on va pas savoir comment l’interpréter, si je dis 40lb x cm c’est un peu bizzard, c’est quoi? C’est beaucoup? Ça varie beaucoup ensemble? Donc on sait pas car ça reste ne fonction des échelles de chacune des variables
Exemple de covariance
Différence entre covariance et corrélation
La principale différence entre les deux : la covariance n’est pas normalisé et va dépendre des échelles de mesure des différentes variables tandis que la corrélation elle va être normaliser, elle va fournir une mesure qui est standardisé qui va représenter la relation linéaire entre les deux variables, indépendamment de leur échelle.
La corrélation exprime la même chose que la covariance, mais par ____________________
une métrique standardisée (le chiffre ne varie qu’entre -1,00 et +1,00)
Quand on a un résultat de covariance, est ce qu’on peux directement l’interpreter
non, quand on voit un résultat de covariance, on ne peux pas l’interpréter directement ca va dépendre de l’échelle de mesure
Quand on a un résultat de corrélation, est ce qu’on peux directement l’interpreter
oui, la corrélation on est capable de l’interpréter vraiment facilement, -1,00 et +1,00
Indice de corrélations va nous aider a
vérifier si un test est fidèle ou pas, si il est fiable ou pas
Quel est ce symbole
corrélation
Quel est cette formule
Corrélation
Exemple de corrélation
V ou F : La corrélation a une unité de mesure
F, La corrélation n’a pas d’unité de mesure, sans dimensions, c’est un coefficient de corrélation et c’est purement numérique de -1 a 1, quand on a 0, c’est une absence de relation
Corrélation va expliquer la _________ et la ____________ mais pas sur ____________ ni sur _______, contrairement à la covariance
force + direction linéaire
l’ampleur des valeurs elle-même ni sur l’unité
C’est quoi cette étape
LA STABILITÉ
Objectif stabilité
-Vérifier la nature et l’ampleur de l’erreur
-Établir la stabilité interne et temporelle
V ou F : Il y aura toujours du bruit, des erreurs de valeurs, on veux le minimiser
VRAI
Moyens
-Erreur-type de mesure
-Analyses d’items
-Analyses corrélationnelles
-Approche hypothético- déductive
-Accord inter-juges
- Combiner plusieurs moyens pour se positionner sur la fidélité de notre test
Savoir les erreurs de mesure nous indique :
le degré de confiance de nos résultats genre est-ce que notre étude est même fiable ou genre fuck that
Lorsqu’on se préoccupe de fiabilité, on se pose toujours la même question générale:
« Mon instrument comporte-t-il de l’erreur de mesure ? »
Plus spécifiquement, l’étape de la stabilité nécessite de répondre à la question générale:
« Combien d’erreur ai-je dans mon instrument ? »
V u F: Les résultats que nous obtenons à l’aide de nos instruments s’accompagnent d’erreur de mesure
V, La « vraie vérité » est donc mélangée avec « du bruit »
Si, par miracle, nous pouvions départager la « vraie
vérité » du « bruit » nous obtiendrions:
Score Observé = Score Vrai + erreur de mesure
Score Observé = Score Vrai + erreur de mesure
Petit rappel : le gros problème c’est _________
l’erreur aléatoire, MAISS Il y a des moyens d’estimer l’erreur (aléatoire) de mesure
Somme des erreurs observé divisé par le nombre
Les variations positives et négatives de l’erreur ont tendance à s’annuler lorsque le nombre d’observations tend vers l’infini
La moyenne des scores observé = moyenne des scores vrais + la moyenne des erreurs de mesure
La moyenne de l’erreur aléatoire tend vers ___ Si cetais des robots et il y avait pas de fatigue, ca tenderais vers _____
0, l’infini
Échantillon petit augmente ou diminue l’erreur de mesure
AUGMENTE
Méthodes et principes pour répondre à la question « Combien d’erreur ai-je dans mon instrument? »
- La vérification de la quantité d’erreur de mesure nécessite l’usage et l’interprétation d’indices chiffrés.
- Il y a plusieurs indices différents afin de circonscrire le type d’erreur en cause.
Le phénomène que l’on veut mesurer est relativement :
stable dans le temps, Ex la personnalité est stable dans le temps
TROIS MOYENS D’ESTIMER L’ERREUR DE MESURE
- Stabilité temporelle
- Cohérence interne Ou
Consistance interne - Accord interjuges
fiabilité test-retest :
Si le phénomène est stable, deux mesures prises à l’intérieur d’un délai devraient _____________
se ressembler
fiabilité test-retest moyens
- Corrélation test-retest
- Corrélation test-retest avec formes parallèles
- Corrélation test-retest
Données prise au temps un et deux
- Corrélation test-retest avec formes parallèles
Des items qui recherche la même chose mais écrit différemment/ version parrallele, 2 tests differents, écrit different mais ca test la même chose
la manière d’estimer la stabilité temporelle
corrélation test-retest
La qualité de l’estimation dépend de l’intervalle de temps entre les deux passations et des ________ survenus chez les participants durant cette période
changements, Ex on fait un big five pendant exam ou pendant ta job tranquille, yaura plus de nevrotisme, so CA L’EXISTE DES CHANGEMENT C NRML DESFOIS
- ex Une personne qui a beaucoup confiance en elle-même au temps 1 devrait avoir beaucoup confiance en elle-même au temps 2
- ex Une personne qui a peu confiance en elle-même au temps 1 devrait avoir peu confiance en elle-même au temps 2
La corrélation test-retest avec formes parallèles est la manière d’estimer la ______ sans l’effet « néfaste » de la mémoire
stabilité temporelle
c’est quoi “l’effet « néfaste » de la mémoire”
Apprentissage/ tu veux être coherent alors tu te rappelles de ce que tu as dit so faut attendre avant de le passer l’autre, comme la passation 1 et 2 c’était long le temps entre
La qualité de l’estimation dépend alors:
- de la qualité du parallélisme entre les deux versions (Faut que le parralele soit bon pour que ca marche)
- de l’intervalle de temps entre les deux passations (p. ex. des changements sont survenus chez nos participants durant cette période) (Trop court = effet de mémoire, trop long = changement dans la vie des participants)
est ce que t’as besoin d’attendre avant de donner le deuxième test parallèle
non, 2 tests differents parallele t’as pas besoin d’attendre parce que sont différent so ya pas d’effet de mémoire
On considère parallèles les deux formes d’un même instrument lorsque :
- 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 résultats avec des moyennes et écart-types équivalents.
avantages et inconvénients: PARALLÉLISME
Avantages
* Élimination de l’effet de mémoire
* Les deux formes peuvent être
administrées en même temps
Inconvénients
* 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
cohérence interne synonyme
stabilité interne ou consistance interne
Cohérence interne : Postulat : si le construit existe de manière stable, il se manifestera de la même manière (stable) à travers toutes les réponses d’un participant
Le terme « cohérence interne » fait référence à :
la logique sous-jacente à la manière dont les participants répondent aux items
2 moyens pour cohérence interne
- Corrélation « Split-half »
- Alpha de Cronbach
CORRÉLATION SPLIT-HALF Indice de :
cohérence interne
CORRÉLATION SPLIT-HALF synonymes
bissection ou corrélation moitié- moitié
CORRÉLATION SPLIT-HALF c’est quoi
- On sépare le test en deux et on vérifie la corrélation entre les deux versions « artificielles »
- Il devrait y avoir une corrélation élevée entre les deux moitiés si les réponses des participants sont stables
- Peut parfois être utilisé comme mesure artificielle de fiabilité test-retest (mais pas recommandé)
ex. - On prends item pair et impair superficielle et non
Plus un instrument contient d’items, plus le risque d’erreur aléatoire diminue ou augmente
diminue
lis
- Quand on estime la fiabilité par la méthode « Split-half » on doit couper artificiellement notre instrument en deux afin de procéder au calcul d’une corrélation
- Ne mesure pas la fiabilité du test, mais bien la fiabilité d’un test comportant la moitié moins d’items
- L’estimé est donc biaisé
LA CORRÉLATION SPLIT-HALF DE
SPEARMAN-BROWN
- La corrélation de spearman brown va permettre d’ajuster la valeur de la correlation pour la convertir, et quand on la convertis/on la corrige, la valeur va représenter ce qu’on aurait eu pour l’entièreté de notre test plutôt que de représenter ce qu’on a pour un demi test, ce qui diminue la qualité de nos indices
- Enft quand on prends la corrélation pour notre demi test, on sous-estime notre fidélité puisque qu’on prend en compte juste la moitié des items et on sait que plus qu’on a d’items, moins on a d’erreur de mesure
- Lerreur a moins dimpart quand on a beaucoup de donnée
Correction de Spearman- Brown
Correction de Spearman- Brown
Exemple de Correction de Spearman- Brown
- Spearman et Brown ont pu développer la correction utilisée dans le cas d’une corrélation « Split-half » grâce à des travaux plus pointus qui ont culminé à ce qu’on appelle la formule de la prophétie
- Cette formule permet d’estimer combien d’items il faudrait pour obtenir un « Split-half » de X
lis
FORMULE DE LA PROPHÉTIE
nombre d’items
fiabilité observée
fiabilité désirée
FORMULE DE LA PROPHÉTIE Lis bien cette exemple pcq tu le comprends
Si on prend un exemple d’un test qui va avoir six items, ca montre que le coefficient split half va representer la fideliter d’un demi test
La logique sous-jacente à la formule de prophétie suppose:
- 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 )
- Les items entre eux vont correler et la on va en ajouter et ils doivent corréler
Vous avez 6 items et vous obtenez une valeur 13,3 avec la formule de la prophétie, combien d’items devez vous ajouter pour améliorer la fidélité de votre instrument ?
A. 13 items
B. 6 items
C. 7 items
D. 8 items
D. 8 items
ALPHA DE CRONBACH Indice de :
cohérence interne
ALPHA DE CRONBACH indique :
Indique dans quelle mesure les items du test mesurent une seule chose
ALPHA DE CRONBACH C’est un chiffre qui varie entre:
C’est un chiffre qui varie entre -∞ et 1 (mais la plupart du temps il varie entre 0 et 1);
Plus il s’approche de 1, plus la fiabilité est ____
bonne, Plus on se rapproche de 1 plus que la cohérence interne est bon, si c’est négatif, CEST PAS BON’ YA UN PROB
ALPHA DE CRONBACH
V ou F: ALPHA DE CRONBACH n’est pas un indice de corrélation
V
Plusieurs formules permettent d’obtenir l’Alpha, mais une en particulier permet de comprendre ses fondements, laquelle
le nombre d’items
la moyenne des intercorrélations entre toutes les paires d’items de l’instrument (ou de la dimension)
Plus le nombre d’item est grand
et plus la corrélation moyenne
est grande, plus l’Alpha sera ______
élevé
Explique cette image avec formule
L’influence du nombre d’item et de la corrélation moyenne se représente ainsi!!
L’influence des deux variables de la formule sur l’alpha (quels deux variables)
La variance est:
la moyenne des carrés des écarts à la moyenne des scores d’une distribution.
Sans écarts à la moyenne, il n’y a pas de _________
variance
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
V ou F: Comme l’Alpha est fondé sur la moyenne de toutes les corrélations possibles entre les scores d’items, l’Alpha est aussi très affecté par la quantité de variance dans les scores d’items
V, Donc, il est important de considérer la variabilité de réponses que l’item suscite
ACCORD INTERJUGES
Si le phénomène se manifeste avec régularité, tous les juges devraient donc observer le même phénomène, Tout les juges devrait observer le même phenomène
ACCORD INTERJUGES
- Corrélations effectuées sur des cotes
- Kappas effectués sur la catégorisation ou la fréquence faite par les juges
- Corrélations effectuées sur des cotes
Si on a un travail qui est evaluer par 2 evaluateurs et que les notes sont pareil c’est une bonne fidelité interjuger, score ou cote, ou ex. dans un entrevue sur des cote sur 5
- Kappas effectués sur la catégorisation ou la fréquence faite par les juges
Catégorisation et de fréquence, on va mettre les differents propos ou les différentes personnes dans une catégorie et de juger a quel frequence a lieu un phenomene particulier
ACCORD INTERJUGES: Principe de base:
La compréhension de ce qui est observé sera stable dans la mesure où deux juges « voient » la même chose.
Les juges « verront » la même chose SI
- Si la formation est bonne
- Si les juges sont compétents
- Si les comportements à observer sont bien définis
- Si les juges ont les mêmes opportunités d’observer le comportement
Tableau recupitulatif
Technique statistique et hypothèse
Technique statistique et hypothèse
Technique statistique et hypothèse
Technique statistique et hypothèse
Barem spécifique pour juger la fiabilité
Ces critères sont généraux. Plus un instrument est utilisé pour prendre des décisions importantes, plus il faut être sévère.
Fiabilité de 0,95 et plus ?
ERREUR-TYPE DE MESURE
ERREUR-TYPE DE MESURE
L’ETM montre l’effet de la fiabilité sur un score généré par l’instrument.
Plus l’ETM est grande, plus il y a ___________
d’erreur dans le score observé
V ou F Il est possible de calculer un intervalle de confiance autour du score observé
V
Exemple de ERREUR-TYPE DE MESURE
INTERVALLE DE CONFIANCE sert a quoi
L’intervalle de confiance sert à estimer, 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.
À un niveau de certitude de 68%, on calcule l’intervalle de confiance à l’aide de cette formule:
Plus lerreur type est petite, plus on se rapproche du ________
score vrai
68% de l’échantillon se trouve sous la courbe à
+/- 1,00 ET de la moyenne.
95% de l’échantillon se trouve sous la courbe à
+/- 1,96 ET de la moyenne.
INTERVALLE DE CONFIANCE Erreur-type de mesure, juste comprends la pic
- En résumé, l’erreur-type de mesure permet de relativiser le score obtenu et déterminer l’intervalle de confiance autour d’un score vrai pour X
- On peut le calculer pour un niveau de confiance plus élevé ou plus bas
