cours 8 Flashcards
Qu’est-ce que la validité à l’étape de la congruence?
Qu’est-ce que je mesure vraiment?
À quoi servent les critères?
À créer un système hypothético-déductif, qui servira à démontrer la validité de notre instrument à l’étape 5 (congruence).
qu’est-ce qui est considéré comme une corrélation faible?
r≤0,10
Qu’est-ce qui est considéré comme une corrélation moyenne?
r=0,30- 0,49
Qu’est-ce qui est considéré comme une corrélation forte?
r≥0,50
Qu’est-ce qui est considéré comme une corrélation significative?
Si p ≤ 0,05
Qu’est-ce qui est considéré comme une corrélation non significative?
Si p > 0,05
Quel effet l’erreur de mesure a sur la validité de notre instrument?
L’erreur de mesure limite, réduit, atténue la validité de notre instrument.
Quel effet a l’erreur de mesure sur le coefficient de validité (la corrélation entre le test et le critère?
Le coefficient de validité (la corrélation) entre le test et le critère est sous-estimé à cause de l’erreur de mesure.
Qu’est-ce que signifie le coefficient de validité désatténué?
Le coefficient de validité désatténué (et donc corrigé pour l’atténuation) donne la limite supérieure théorique de la corrélation qu’il serait possible d’atteindre dans l’étude de validation si les instruments étaient sans erreur.
La formule d’atténuation #1 permet d’évaluer quoi?
d’évaluer l’impact de la fiabilité sur la validité en faisant comme si les instruments étaient exempts d’erreur de mesure.
Est-il donc possible d’estimer la validité théorique d’un instrument en éliminant une partie de l’erreur de mesure?
Oui
Vrai ou faux: les tests ont toujours au moins une part minimale d’erreur de mesure
Vrai
Comment la fiabilité de l’instrument et la fiabilité du critère affectent le coefficient de validité?
affectent négativement
La formule d’atténuation aide à comprendre quoi?
La formule d’atténuation aide à comprendre pourquoi certaines hypothèses de validité critériée ne sont pas confirmées (problème de fiabilité ou de validité également?)
Est-ce qu’il peut y avoir un problème de fiabilité même si mon hypothèse est confirmée avant l’utilisation de la formule?
Oui
Qu’est-ce qu’une analyse factorielle exploratoire (AFE)?
Technique où on fait entrer les items dans la machine et d’où on espère voir ressortir un résumé adéquat
Quand est-ce utiliser une analyse factorielle exploratoire (AFE)?
À utiliser lorsqu’on ne sait pas ce que l’on cherche ou que la structure du construit n’a jamais été testée mathématiquement.
Qu’est-ce qu’une analyse factorielle confirmatoire?
Technique de classification où on sait ce que l’on cherche a priori. On indique au logiciel combien de facteurs sont désirés et quels items se retrouvent dans chaque facteur
À quoi nous servent les résultats d’une analyse factorielle confirmatoire (AFC)?
Les résultats nous aident à déterminer si oui ou non, la structure est bien représentée par les données.
Qu’est-ce qu’une analyse factorielle?
Technique statistique issue des travaux initiaux sur l’intelligence
Qu’est-ce qui provient d’une analyse factorielle?
le facteur g
Qu’est-ce que la saturation?
la corrélation entre un item et un facteur
Les items d’une analyse factorielle qui sont supposés mesurer une dimension devraient quoi?
devraient être fortement corrélés entre eux ET moins corrélés avec les autres dimensions
Qu’est-ce qu’un facteur dans une analyse factorielle?
Chaque facteur résume de l’information provenant de plusieurs items
Quelle sont les utilités des analyses factorielles?
1.Confirmation de la structure ou de l’organisation d’un construit
-Nombre de sous-dimensions et leur organisation
- Détecter des moins bons items
Qu’est-ce qu’un construit?
un construit est un concept abstrait que l’on tente de mieux comprendre en le rendant plus concret .
Est-ce que l’interprétation des analyses factorielles donne une réponse absolue?
Non
Qu’est-ce que nécessite l’interprétation des analyses factorielles?
Nécessite une grande part d’interprétation de la part du concepteur de l’instrument.
Qu’est-ce que donne l’interprétation des analyses factorielles?
« niveau d’adéquation avec les données »
Quand est-ce recommandons nous l’analyse factorielle avec maximum de vraisemblance?
Ce type d’analyse factorielle est recommandé lorsque l’on mesure des concepts abstraits ou latents.
Les patrons de corrélations devraient indiquer quoi dans la matrice d’intercorrélations des items?
indiquer si les items appartiennent à leur dimension
Pourquoi dit-on que la matrice est difficile à interpréter et visualiser dans la matrice d’intercorrélations des items?
Il y a souvent des corrélations qui sont fortes en dehors des zones où il est logique d’en trouver
Il y a souvent plus que 18 items dans les instruments (surtout si on a créé plus d’items dans le but d’éliminer les moins bons)
Dans les résultats d’analyses factorielles, comment s’interprète une saturation?
comme une corrélation
Dans les résultats d’analyses factorielles, qu’est-ce qu’exprime une saturation?
le poids qu’a l’item dans le facteur.
Dans les résultats d’analyses factorielles, les saturations devraient être comment pour les facteurs attendus?
élevées
Dans les résultats d’analyses factorielles, les saturations devraient être comment pour les autres facteurs ?
presques nulles