Cours 8 - Congruence

Question 1

Quel est l’objectif de l’étape 5 ?

Answer 1

Vérifier les quantifications et/ou l’organisation des concepts

Question 2

Quels sont les moyens utilisés pour l’étape 5 ?

Answer 2

o Analyses corrélationnelles
o Analyses factorielles
o Équations structurelles (Modèle avec analyses corrélationnelles et factorielles)
o Approche hypothético-déductive

Question 3

Qu’est-ce que la congruence ?

Answer 3

o Dans notre instrument on va mesurer des choses qui ne sont pas dans notre construit et il y a des éléments du construit qu’on ne va pas mesurer
o La congruence est la partie de notre construit qu’on mesure

Question 4

Nomme ce concept : ensemble d’hypothèses dont les confirmations permettront de déduire que notre instrument est valide

Answer 4

système hypothético-déductif

Question 5

V ou F : la confirmation de seulement une hypothèse du système hypothético-déductif n’est pas assez pour dire s’il y a de la validité

Answer 5

V : la confirmation d’une hypothèse démontre de la validité, mais on veut plusieurs hypothèses confirmées pour se positionner sur la validité d’un instrument

Question 6

Quelles sont les trois explications possibles pour les hypothèses non confirmées ?

Answer 6

1. L’hypothèse de recherche n’était pas bonne
   Vérification dans la littérature
2. Le critère n’est pas bon
   Vérification des propriétés psychométriques du critère
   Vérification dans la littérature
   On peut vérifier aussi la corrélation entre les critères
3. Le nouvel instrument n’est pas bon

Question 7

Quelles sont les étapes de l’arbre décisionnel pour dire si une hypothèse est confirmée ou infirmée ?

Answer 7

1. significatif (p < 0,05) ? sinon infirmée
2. bonne direction ? sinon infirmée
3. force (+/- 0,1) ? sinon partiellement confirmée, si oui confirmée

Question 8

Quel est l’impact de l’erreur de mesure sur le coefficient de validité ?

Answer 8

atténue la validité de l’instrument –> sous-estimation du coefficient de validité

Question 9

Que représente le coefficient de validité désatténué (si on utilise la formule #1) ?

Answer 9

la limite supérieure théorique de la corrélation qu’il serait possible d’atteindre dans l’étude de validation si les instruments étaient sans erreur.

Question 10

Pourquoi la formule d’atténuation #2 est plus adaptée ?

Answer 10

Parce qu’elle enlève seulement une partie de l’erreur, ce qui est plus réaliste car les tests ont toujours au moins une part minimale d’erreur

Question 11

Que représente les symboles suivants dans la formule d’atténuation ?

1. Rxy
2. R’xx
3. R’yy
4. Rxx
5. Ryy
6. R’xy

Answer 11

1. Rxy = Coefficient de validité observé
2. R’xx = Coefficient de fiabilité désiré (split-half) du test
3. R’yy = Coefficient de fiabilité désiré (split-half) du critère
4. Rxx = Coefficient de fiabilité observé (split-half) du test
5. Ryy = Coefficient de fiabilité observé (split-half) du critère
6. R’xy = Coefficient de validité désatténué

Question 12

Quel type de coefficient de fiabilité peuvent être utilisés dans la formule d’atténuation ?

Answer 12

split-half, corrélation test-retest, mais pas alpha! Le même type doit être utilisé partout

Question 13

Qu’est-ce que la méthode des groupes contrastés ?

Answer 13

Calcul la différence entre les moyennes de deux groupes

Question 14

Dans la méthode des groupes contrastés, qu’est-ce qu’on regarde pour voir s’il y a une différenciation ?

Answer 14

le p (doit être statistiquement significatif) et la taille d’effet (plus la différenciation est grande, plus le test est valide)

Question 15

Identifie le type d’analyse factorielle :

Technique où on fait entrer les items dans la machine et d’où on espère voir ressortir un résumé adéquat

Answer 15

Analyse factorielle exploratoire

Question 16

Identifie le type d’analyse factorielle :
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

Answer 16

• Analyse factorielle confirmatoire

Question 17

À quoi sert les analyses factorielles exploratoires ?

Answer 17

À utiliser lorsqu’on ne sait pas ce que l’on cherche ou que la structure du construit n’a jamais été testée mathématiquement.
peut indiquer le nombre de sous-dimensions

Question 18

À quoi sert les analyses factorielles confirmatoires ?

Answer 18

o Les résultats nous aident à déterminer si oui ou non, la structure est bien représentée par les données et permet de détecter les moins bons items

Question 19

Nomme le concept : corrélation entre un item et un facteur

Answer 19

saturation

Question 20

V ou F :
L’interprétation des analyses factorielles nécessite une grande part d’interprétation de la part du concepteur de l’instrument

Answer 20

V

Question 21

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

Answer 21

l’analyse factorielle avec maximum de vraisemblance

Question 22

Quelle est la première étape à une analyse factorielle ?

Answer 22

la matrice d’intercorrélation des items

Question 23

Quels sont les inconvénients à utiliser une matrice d’intercorrélation ?

Answer 23

La matrice est difficile à interpréter et à visualiser

• 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

Question 24

À quoi réfère les X dans une analyse factorielle ?

Answer 24

À une saturation élevée du facteur

Question 25

Quel est le seuil pour omettre une saturation dans les analyses factorielles exploratoires ?

Answer 25

plus petit ou égal à 0,2 mais certains préfèrent 0,4

Question 26

Dans une analyse factorielle confirmatoire on s’attend à ce que les saturations soient ___1___ pour les facteurs attendus et ___2___ pour les autres

Answer 26

1 : élevées

2 : presque nulles

Question 27

V ou F : Dans les analyses factorielles exploratoire la majorité des items « saturent » sur plus d’un facteur

Answer 27

V