Cours 7 Normale Flashcards
SUIS-JE NORMAL?
Une manière d’y répondre est de comparer une personne à d’autres d’un groupe de référence
LA VARIANCE
La variance est la moyenne des carrés des écarts à la moyenne du score de tous les individus.
Mesure qui sert à déterminer la distance moyenne (au carré) des données par rapport à la moyenne.
Écart type = distance moyenne
LA COVARIANCE
La covariance est une mesure du degré d’association entre deux variables. (ex. masse et taille)
- À quel point une donnée occupe la même position dans deux distributions de variables différentes.
- À quel point les variables changent ensemble.
Difficile à interprété: 40 quoi? On va aller voir la corrélation (car standardisé)
DE LA COVARIANCE À LA CORRÉLATION
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)
La théorie classique
ÉTAPE 4: LA STABILITÉ
Objectifs
l Vérifier la nature et l’ampleur de l’erreur
l Établir la stabilité interne et temporelle
Moyens
l Erreur-type de mesure
l Analyses d’items
l Analyses corrélationnelles
l Approche hypothético-déductive
l Accord inter-juges
CIBLE, FIABILITÉ ET STABILITÉ
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? »
Constance à travers l’instrument et dans le temps (fiabilité test-retest)
Il faut que mon test soit fidèle pour être valide
ERREUR DE MESURE
Fondements de la théorie classique
- Les résultats que nous obtenons à l’aide de nos instruments s’accompagnent d’erreur de mesure
- 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
On peut isoler une variable
Score vrai: score moyen si on faisait un nombre illimité au test
La somme de tout l’erreur aléatoire de mon test = la différence entre score vrai et score observé
- Petit rappel : le gros problème c’est l’erreur aléatoire
- Il y a des moyens d’estimer l’erreur (aléatoire) de mesure
Les variations positives et négatives de l’erreur ont tendance à s’annuler lorsque le nombre d’observations tend vers l’infini
Le problème = erreur aléatoire. On peut maintenant la calculer
N = le nombre d’observation (?)
Plus il contient des items, plus on réduit les erreurs aléatoires
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.
PRINCIPE DE BASE
de la psychométrie
Le phénomène qu’on veut mesurer est relativement stable dans le temps (une balance: je me pese le matin et 1h après = pomal la meme chose)
TROIS MOYENS D’ESTIMER L’ERREUR DE MESURE
-Stabilité temporelle
- Cohérence interne/consistance interne
- Accord interjuges
La stabilité
STABILITÉ TEMPORELLE
Ou fiabilité test-retest
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
Corrélation test-retest
- La corrélation test-retest est la manière d’estimer la stabilité temporelle
- La qualité de l’estimation dépend de l’intervalle de temps entre les deux passations et des changements survenus chez les participants durant cette période (on veut un temps assez longue pour effacer la mémoire mais pas trop longue pour qu’il y ai eu des changements)
o Une personne qui a beaucoup confiance en elle-même au temps 1 devrait avoir beaucoup confiance en elle-même au temps 2
o Une personne qui a peu confiance en elle-même au temps 1 devrait avoir peu confiance en elle-même au temps 2
CORRÉLATION TEST-RETEST AVEC FORMES PARALLÈLES
La qualité de l’estimation dépend…
- La corrélation test-retest avec formes parallèles est la manière d’estimer la stabilité temporelle sans l’effet «néfaste» de la mémoire (on fait passer deux tests équivalents mais différents ex. deux versions d’examen)
- La qualité de l’estimation dépend alors:
o de la qualité du parallélisme entre les deux versions (à quel point mes tests sont équivalents)
o de l’intervalle de temps entre les deux passations (p. ex. des changements sont survenus chez nos participants durant cette période)
QUALITÉ DU PARALLÉLISME
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
- 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
Deux stabilités temporelle et interne (?)
On peut avoir une stabilité temporelle juste après une passation
Stabilité temporelle 1 et 2 car on a besoin de valider l’instrument
Donc on fait les deux (??)
COHÉRENCE INTERNE (/stabilité 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
Le participant est honnête dans ses réponses
Moyens de le mesurer
- Corrélation « Split-half»
- Alpha de Cronbach (pas une corrélation)
