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Psychométrie > Cours 8 > Flashcards

Cours 8 Flashcards

1
Q

Vrai ou faux?
Ce sont les interprétations issues de l’instrument dans un contexte précis qui sont valides et non l’instrument en tant que tel

A

Vrai

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Q

Qu’est-ce que la congruence?

A

C’est la jonction entre ce qu’on veut mesurer et ce qu’on mesure vraiment avec le test

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3
Q

Quel est l’objectif à l’étape 5?

A

Vérifier les quantifications et/ou l’organisation des concepts

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4
Q

Quels sont les moyens qu’il est possible de prendre à l’étape 5?

A

Analyses corrélationnelles
Analyses factorielles
Équations structurelles
Approche hypothético-déductive

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5
Q

Fill in the blanks de la définition de système hypothético-déductif
Ensemble d’hypothèses dont les —- permettront de déduire que notre instrument est —-

A

Confirmations

Valide

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6
Q

Vrai ou faux?

Une seule hypothèse confirmée permet de démontrer la validité

A

Faux, cela prend plus d’une hypothèse pour démontrer la validité d’un instrument

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7
Q

Dans un système hypothético-déductif, qu’est-ce qu’une hypothèse non-confirmée signifie?

A

Cela jette des doutes sur la validité de l’instrument

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8
Q

Vrai ou faux?

La validité de contenu et d’apparence se vérifie par des indices statistiques

A

Faux, ce sont surtout des jugements subjectifs faits par des experts

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8
Q

Vrai ou faux?

La validité de contenu et d’apparence se vérifie par des indices statistiques

A

Faux, ce sont surtout des jugements subjectifs faits par des experts

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9
Q

Vrai ou faux?

Dans tous les cas, il faut qu’une corrélation soit significative pour confirmer une hypothèse

A

Faux, la corrélation peut prouver une hypothèse et être non-significative si l’hypothèse est qu’il n’y a aucun lien entre le construit et le critère

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10
Q

À quoi correspond une corrélation de 0,39 selon le Barème de Cohen?

A

À une corrélation moyenne

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11
Q

Comment rapporte-t-on les corrélations entre plusieurs mesures?

A

Dans un tableau croisé

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12
Q

Quelles sont les 3 explications possibles à une hypothèse non-confirmée?

A

L’hypothèse de recherche n’était pas la bonne
Le critère n’est pas bon
Le nouvel instrument n’est pas bon

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13
Q

Qu’est-ce qu’il faut faire lorsque le critère n’est pas bon lors de la vérification d’hypothèses?

A

Il faut vérifier les propriétés psychométriques du critère

Il faut vérifier dans la littérature les liens entre les critères

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14
Q

Quelles sont les 2 manières pour qu’une hypothèse soit complètement infirmée?

A

Si la corrélation est non-significative

Si la relation va dans la direction opposée

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15
Q

Dans quel cas une hypothèse serait partiellement confirmée?

A

Si la relation est significative et va dans la direction qu’on s’attend, mais que la force n’est pas la bonne

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16
Q

Pourquoi on ne peut pas s’attendre à une corrélation parfaite entre l’instrument et le critère et qu’on se donne un intervalle?

A

Parce que les 2 comportent de l’erreur de mesure, ce qui réduit le coefficient de validité (corrélation)

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17
Q

Vrai ou faux?

L’erreur de mesure atténue la validité de l’instrument

A

Vrai

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18
Q

Qu’est-ce que la formule 1 de désatténuation indique?

A

Cela indique la limite supérieure théorique de la corrélation qu’il serait possible d’atteindre si les instruments étaient sans erreur de mesure

19
Q

Qu’est-ce que le coefficient de validité désatténué permet de faire?

A

Il permet de voir si les hypothèses qui sont partiellement confirmées le sont à cause d’un problème de fidélité, de validité ou des 2

20
Q

Pourquoi vouloir estimer la validité théorique d’un instrument en éliminant seulement une partie de l’erreur de mesure?

A

Parce que les instruments de mesure ont toujours une part minimale d’erreur de mesure

21
Q

Quelles sont les 2 variables ajoutées dans la formule 2 de l’effet d’atténuation par rapport à la 1?

A

Le coefficient de fiabilité désiré du test et celui du critère

22
Q

Vrai ou faux?

Il peut quand même y avoir un problème de fidélité même si une hypothèse est confirmée avant l’utilisation de la formule

A

Vrai

23
Q

Vrai ou faux?

On peut utiliser différents types de coefficients dans une formule d’atténuation

A

Faux, c’est important d’utiliser le même type de coefficient partout

24
Q

Vrai ou faux?

Comme les formules sur l’effet de l’atténuation utilisent des corrélations, on ne peut pas utiliser l’alpha de Cronbach

A

Vrai

25
Q

Quelles sont les techniques statistiques principales pour vérifier les groupes contrastés?

A

L’ANOVA ou le test t

26
Q

Vrai ou faux?

Plus la différence de moyenne entre les groupes est grande, plus le test est valide pour les groupes contrastés

A

Vrai

27
Q

Quels sont les 2 indices statistiques à vérifier dans les groupes contrastés?

A

La signification statistique

La taille d’effet

28
Q

Vrai ou faux?

L’analyse factorielle exploratoire est une technique de classification où on sait ce que l’on cherche a priori

A

Faux, dans l’AFE, on fait entrer les items dans la machine et on espère voir ressortir un résumé adéquat

29
Q

Qu’est-ce qu’on indique au logiciel dans une analyse factorielle confirmatoire?

A

On indique combien de facteurs sont désirés et quels items se retrouvent dans chaque facteur

30
Q

Pourquoi utiliser une analyse factorielle exploratoire?

A

Parce qu’on ne sait pas ce que l’on cherche ou que la structure du construit n’a jamais été testée mathématiquement

31
Q

Vrai ou faux?

Dans une analyse factorielle exploratoire, on nomme les facteurs après selon ce qu’on voit que les items ont en commun

A

Vrai

32
Q

Vrai ou faux?

Une analyse factorielle et un alpha de Cronbach sont la même chose

A

Faux, un alpha de Cronbach correspond à la cohérence interne et est plutôt un prélude à l’analyse factorielle

33
Q

Qu’est-ce que la saturation?

A

C’est la corrélation entre un item et un facteur

34
Q

Qu’est-ce qui détermine si un item fait partie d’un facteur?

A

L’item devrait être fortement corrélé avec les autres items (et le facteur) et moins corrélé avec les autres facteurs

35
Q

Quelles sont les 2 utilités des analyses factorielles?

A

Confirmer la structure ou l’organisation d’un construit

Détecter les moins bons items

36
Q

Quel type d’analyse factorielle est recommandée lorsque l’on mesure des concepts abstraits ou latents?

A

L’analyse factorielle avec maximum de vraisemblance

37
Q

Vrai ou faux?

Les analyses factorielles offrent une réponse absolue qui est objective

A

Faux, la réponse n’est pas absolue et nécessite une grande interprétation subjective de la part du concepteur

38
Q

Dans la validité de construit, qu’est-ce qu’Il faut vérifier sur la structure à l’étape 5?

A

Si les items appartiennent à leur dimension

Si les dimensions appartiennent au construit global

39
Q

Quel est le point de départ d’une analyse factorielle?

A

Faire une matrice d’intercorrélations des items

40
Q

Vrai ou faux?

La matrice d’intercorrélations peut servir pour la fidélité et la validité

A

Vrai

41
Q

Vrai ou faux?

La matrice d’intercorrélations est une façon simple d’interpréter et de visualiser les corrélations

A

Faux, il y a souvent beaucoup d’items dans la matrice et les items corrèlent souvent en dehors des zones où il est logique de trouver des corrélations

42
Q

Vrai ou faux?
Une saturation exprime le poids qu’à l’item dans le facteur et devrait donc être nulle pour les autres facteurs et élevée pour le sien

A

Vrai

43
Q

Vrai ou faux?

On effectue une analyse factorielle confirmatoire sur SPSS

A

Faux, ces analyses sont trop complexes pour SPSS

44
Q

Vrai ou faux?
Dans une analyse factorielle confirmatoire, la structure qu’on impose au logiciel est celle de la conceptualisation avec le même nombre de facteurs que de dimensions et les items dans les mêmes facteurs/dimensions

A

Vrai

45
Q

Vrai ou faux?
Dans une analyse factorielle confirmatoire, la structure qu’on impose au logiciel est celle de la conceptualisation avec le même nombre de facteurs que de dimensions et les items dans les mêmes facteurs/dimensions

A

Vrai

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