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PSY2003 - HIV2022 > COURS 7 : STABILITÉ > Flashcards

COURS 7 : STABILITÉ Flashcards

1
Q

Comment faire pour déterminer si un individu est normal ?

A

En comparant son score avec ceux d’un groupe de référence.

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2
Q

Qu’est-ce que la variance ?

A

C’est la moyenne des carrés des écarts à la moyenne du score de tous les individus.

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3
Q

Qu’est-ce que la variance permet de déterminer ?

A

La distance moyenne (au carré) des données par rapport à la moyenne.

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4
Q

Qu’est-ce que la covariance ?

A

C’est une mesure du degré d’association entre deux variables.
(À quel point les variables sont reliées et comment elles évoluent l’une par rapport à l’autre)

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5
Q

Est-ce que la covariance prend en compte les unités de mesure ?

A

Oui.

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6
Q

Est-ce que la corrélation prend en compte les unités de mesure ?

A

Non.

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7
Q

Quelle est la différence entre la covariance et la corrélation ?

A

La corrélation est une métrique standardisée.

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8
Q

Qu’est-ce qu’une corrélation de 1,00 indique ?

A

Qu’il existe une association parfaite entre deux variables et que ces dernières évoluent proportionnellement.

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9
Q

À quel concept est associé la stabilité ?

A

À la fidélité.

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10
Q

Nommer les deux principaux objectifs de l’étape de la stabilité.

A

1- Vérifier la nature et l’ampleur de l’erreur de mesure

2- Établir la stabilité interne et temporelle

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11
Q

Nommer les moyens afin d’effectuer l’étape 4 du Modèle de la cible (5 éléments).

A 
1- Erreur type de mesure
2- Analyses d'items
3- Analyses corrélationnelles
4- Approche hypothético-déductive
5- Accord inter-juges
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12
Q

Vrai ou faux : un instrument peut être valide sans être fidèle.

A

Faux. (à vérifier)

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13
Q

Si nous pouvions départager la vraie vérité du bruit, nous obtiendrions, comme équation : _____.

A

Score observé = score vrai + erreur de mesure.

x = V + e

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14
Q

Vrai ou faux : plus nous faisons passer le test, moins il y a d’erreur de mesure.

A

Vrai.

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15
Q

À quoi pourrions-nous nous attendre si le nombre d’observation de passation d’un test devait tendre vers l’infini ?

A

Que les variations positives et négatives de l’erreur auraient tendance à s’annuler.
La moyenne de l’erreur aléatoire tendrait vers 0.

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16
Q

Par quel moyen pouvons-nous augmenter la fidélité d’un test ?

A

En augmentant le nombre de passation du test et en augmentant le nombre d’items, nous réduisons l’erreur de mesure.

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17
Q

Quel est le principe de base de la théorie classique ?

A

Le phénomène est relativement stable dans le temps.

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18
Q

Quels sont les trois moyens d’estime l’erreur de mesure ?

A

Par la stabilité temporelle, par la cohérence interne et par l’accord inter-juges, nous pouvons mesurer la fidélité et l’ampleur de l’erreur de mesure.

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19
Q

Quels sont les moyens afin de déterminer si un instrument a une bonne stabilité temporelle ?

A

Par la corrélation test-retest et par la corrélation test-retest avec formes parallèles.

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20
Q

Sur quoi dépend la qualité de l’estimation de la stabilité temporelle par la corrélation test-retest ? (2 éléments)

A

1- Sur l’intervalle de temps entre les deux passations

2- Sur les changements survenus chez les participants durant cette période

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21
Q

Nommer les inconvénients respectifs d’un grand intervalle de temps et d’un petit intervalle de temps.

A

1- Plus l’intervalle de temps est grand, plus il est probable qu’il y ait eu des changement (+/- drastiques) dans la vie des participants (ex. : un traumatisme entre T1 et T2).
2- Si l’intervalle de temps est petit, il faut considérer l’effet de mémoire.

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22
Q

Entre un petit et un grand intervalle de temps, lequel est le plus probable de réduire la corrélation de stabilité temporelle ?

A

Un grand intervalle de temps.

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23
Q

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

A

C’est une manière d’estimer la stabilité temporelle sans l’effet « néfaste » de la mémoire.

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24
Q

Sur quoi dépend la qualité de l’estimation de la stabilité temporelle par la corrélation test-retest avec formes parallèles ? (2 éléments)

A

1- De la qualité du parallélisme entre les deux versions

2- De l’intervalle de temps entre les deux passations

25
Q

Quel est l’avantage d’avoir un test avec formes parallèles ?

A

1- Permet de réduire effet de la mémoire

2- Les deux formes peuvent être administrées en même temps

26
Q

Quels sont les éléments à prendre en compte afin de considérer comme parallèles les deux formes d’un même instrument ?
(5 éléments)

A

1- Similarité entre les items
2- Le nombre d’items est le même
3- La structure dimensionnelle est la même
4- Les directives d’administration sont les mêmes
5- Les deux formes génèrent des résultats avec des moyennes et écart-types équivalents

27
Q

Quels sont les inconvénients à procéder par un test avec formes parallèles ?
(3 éléments)

A

1- Rédiger 2x + d’items
2- Effectuer la validation de « deux » test
3- S’assurer que les formes demeurent parallèles

28
Q

Quel est le postulat de la cohérence interne ?

A

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

29
Q

Quels sont les moyens employés afin de déterminer si un instrument a une bonne (ou moins bonne) cohérence interne ?

A

1- Corrélation split-half

2- Alpha de Cronbach

30
Q

Quelle est la «procédure » de la corrélation split-half ?

A

Il faut séparer le test en deux et il faut vérifier la corrélation entre les deux versions « artificielles »

31
Q

Si les réponses des participants sont stables, que devrions-nous observer au niveau de la corrélation split-half ?

A

Une corrélation élevée.

32
Q

Vrai ou faux : La corrélation splif-half peut être employée afin de mesurer la fiabilité test-retest.

A

Vrai, mais ce n’est pas recommandé.

33
Q

Si un questionnaire comporte 300 items et que nous effectuons une corrélation split-half, comment pourrions-nous éviter l’effet de fatigue ?

A

En séparant les items impairs des items pairs.

34
Q

Qu’est-ce que la méthode split-half permet réellement de mesurer ?

A

La fiabilité d’un test comportant la moitié des items.

35
Q

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

A

Elle permet de rectifier le fait qu’une partie est biaisée. Comme diviser un instrument réduit la fidélité, la correction de Spearman-Brown permet d’avoir une estimation plus juste, comme elle tient compte que la longueur du test est réduit de moitié.
À revoir.

36
Q

Qu’est-ce que la formule de la prophétie permet d’estimer ?

A

Elle permet d’estimer combien d’items il faudrait pour obtenir un « split-half » de X

37
Q

Qu’est-ce que la logique sous-jacente à la formule de prophétie suppose ?
(2 éléments)

A

1- Que les items qui sont ajoutés mesurent la même chose que les items initiaux
2- 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 )

38
Q

Qu’est-ce que l’alpha de Cronbach indique ?

A

Indique dans quelle mesure les items du test mesurent une seule chose.

39
Q

L’alpha de Cronbach varie entre quelles valeurs ?

A

Entre -infini et 1.

40
Q

Comment pourrions-nous interpréter une valeur d’alpha de Cronbach s’approchant de 1 ?

A

Plus une valeur s’approche de 1, plus la fiabilité est bonne.

41
Q

Vrai ou faux : L’alpha de Cronbach est un indice de corrélation.

A

Faux.

42
Q

Comment pourrions-nous augmenter l’alpha de Cronbach ?

Quelles sont les deux variables influençant l’alpha ?

A

Le nombre d’items et la corrélation moyenne.

43
Q

Est-il préférable de retirer un item moins bon, ou le conserver afin d’avoir un nombre d’items plus élevé ?
Élaborer.

A

Il est préférable de le retirer. Une corrélation moyenne supérieure fait augmenter plus rapidement l’alpha de Cronbach qu’un nombre d’items plus élevé.

44
Q

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

A

La variance est la moyenne des carrés des écarts à la moyenne du score de tous les individus.
Nous avons besoins des écarts à la moyenne pour obtenir une corrélation. Ainsi, nous avons besoin de la variance.

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.

45
Q

Quel est le le principe de base de la méthode d’accord inter-juges ?

A

La compréhension de ce qui est observé sera stable dans la mesure où deux juges « voient » la même chose (même information)

46
Q

Quels sont les quatre éléments à considérer afin de la méthode de l’accord inter-juges soit fiable ?

A

1- Leur formation de la grille de cotation, leurs habiletés et compétences
2- Les comportements sont définis et opérationnalisables
3- Les juges ont les mêmes opportunités d’observation
4- Les juges évaluent individuellement

47
Q

Comment pourrions-nous interpréter une corrélation r = 0,72 ?

A

Acceptable

48
Q

Comment pourrions-nous interpréter une corrélation r = 0,55 pour juger la fiabilité ?

A

Inacceptable

49
Q

Comment pourrions-nous interpréter une corrélation r = 0,94 pour juger la fiabilité ?

A

Excellente

50
Q

Comment pourrions-nous interpréter une corrélation r = 0,25 pour juger la fiabilité ?

A

Inacceptable

51
Q

Comment pourrions-nous interpréter une corrélation r = 0,87 pour juger la fiabilité ?

A

Modérée

52
Q

Comment pourrions-nous interpréter une corrélation r = 0,98 pour juger la fiabilité ?

A

Excellente, mais c’est suspect si c’est pour la cohérence interne.

53
Q

Quelles sont les variables de la formule de l’ÉTM ?

A

1- L’écart-type au text (sx)

2- La corrélation split-half (rxx)

54
Q

Qu’est-ce que l’ÉTM permet de mesurer et montrer ?

A

La fiabilité du score généré par l’instrument.
L’erreur-type de mesure permet de relativiser le score obtenu et déterminer l’intervalle de confiance autour d’un score vrai pour X.

55
Q

Compléter la phase :

« Plus l’ÉTM est grand, plus ____. »

A

Plus l’ÉTM est grand, plus IL Y A DE L’ERREUR DANS LE SCORE OBSERVÉ. »

56
Q

À quoi sert l’intervalle de mesure ?

A

L’intervalle de confiance sert à estimer dans quel intervalle se situe le score réel d’un participant.

57
Q

Quelle est la formule de l’intervalle de confiance ?

A

Score +/- ETM

58
Q

Pour quelle.s raison.s un intervalle de confiance peut s’avérer pertinent.

A

Il y a toujours de l’erreur de mesure, donc l’intervalle permet de déterminer dans quelle proportion un score observé correspond à un vrai score, selon un intervalle de données.
À revoir.

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