Cours 8 - Stabilité

Question 1

Qu’est-ce que l’écart à la moyenne?

Answer 1

La distance entre le score du participant et la moyenne du groupe.

Question 2

Qu’est-ce que la variance?

Answer 2

C’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.

Question 3

Qu’est-ce que l’écart-type?

Answer 3

L’écart type est une mesure de dispersion qui indique à quel point les valeurs d’un ensemble de données sont, en moyenne, éloignées de la moyenne.
=> Formellement, c’est la racine carré de la variance.

Question 4

Est-ce la formule de la variance ou de l’écart-type ici :

Answer 4

Variance!

Question 5

Est-ce la formule de la variance ou de l’écart-type ici :

Answer 5

Écart-type!

Question 6

Quel est le symbole de la variance?

Answer 6

s²

Question 7

Quels sont les symboles de l’écart-type?

Answer 7

s ou ÉT.

Question 8

Qu’est-ce que la covariance?

Answer 8

La covariance est une mesure du degré d’association entre deux variables.
- (1) À quel point une donnée occupe la même position dans deux distributions de variables différentes.
- (2) À quel point les variables changent ensemble.

Question 9

La formule ici mesure quoi? :

Answer 9

La covariance!

Question 10

Vrai ou faux? La covariance est à la base de la corrélation, car la covariance a des failles, donc on a inventé les corrélations pour les corriger.

Answer 10

Vrai!

Question 11

Quel est le symbole de la covariance?

Answer 11

Cov

Question 12

La corrélation exprime la même chose que la covariance, mais par une __?__.

Answer 12

métrique standardisée

Question 13

Quel est la métrique standardisée de la corrélation?

Answer 13

Le chiffre ne varie qu’entre -1,00 et +1,00.

Question 14

La formule ici mesure quoi? :

Answer 14

La corrélation.

Question 15

Qu’est-ce qui différencie la covariance de la corrélation (super important+++)?

Answer 15

=> La corrélation ne dépend pas des unités de mesure!
- d’où pourquoi on peut faire des comparaisons entre p. ex., le niveau d’ensoleillement et le niveau de cornets de glace commandés, deux unités différentes).
- La covariance est dépendante des unités de mesure.

Question 16

Quelle théorie est vue en cours en lien avec la fidélité/stabilité?

Answer 16

La théorie classique.

Question 17

Quels sont les 2 objectifs de l’étape 4 de stabilité dans le modèle de la cible?

Answer 17

1. Vérifier la nature et l’ampleur de l’erreur.
2. Établir la stabilité interne et temporelle.

Question 18

Quels sont les cinq moyens de l’étape 4 de stabilité dans le modèle de la cible?

Answer 18

1. Approche hypothético-déductive
2. Erreur-type de mesure
3. Analyses d’items
4. Analyses corrélationnelles
5. Accord interjuges

Question 19

Quelle question se posons-nous lorsque nous sommes à l’étape de la fiabilité vs l’étape de la stabilité spécifiquement?

Answer 19

• Fiabilitié : “Mon instrument comporte-t-il de l’erreur de mesure?”
• Stabilité : “Combien d’erreur de mesure ai-je dans mon instrument?”

Question 20

Nomme moi quelques fondements de la théorie classique.

Answer 20

1. Les résultats que nous obtenons à l’aide de nos instruments s’accompagnent d’erreur de mesure.
2. La «vraie vérité» est donc mélangée avec «du bruit».
3. Score Observé = Score Vrai + erreur de mesure (X = V +e)
4. Le gros problème c’est l’erreur aléatoire.
5. La moyenne de l’erreur aléatoire tend vers 0.

Question 21

Vrai ou faux? Les variations positives et négatives de l’erreur ont tendance à s’annuler lorsque le nombre d’observations tend vers l’infini.

Answer 21

Vrai!

Question 22

Vrai ou faux? La vérification de la quantité d’erreur de mesure nécessite l’usage et l’interprétation d’indices chiffrés.

Answer 22

Vrai!

Question 23

Vrai ou faux? Il y a plusieurs indices différents afin de circonscrire le type d’erreur en cause.

Answer 23

Vrai!

Question 24

Nomme moi les 3 moyens d’estimer l’erreur de mesure.

Answer 24

1. Stabilité temporelle ou fiabilité test-retest.
2. Cohérence interne ou consistance interne.
3. Accord interjuges.

Question 25

Quel est le **prémisse** (la conclusion qu'on peut tirer) de la stabilité temporelle?

Answer 25

Si le phénomène est stable, deux mesures prises à l'intérieur d'un délai devraient se ressembler.

Question 26

Nomme moi les deux moyens de mesurer la stabilité temporelle.

Answer 26

1. Corrélation test-retest. 2. Corrélation test-retest avec formes parallèles.

Question 27

Qu'est-ce que la corrélation test-retest?

Answer 27

Elle évalue dans quelle mesure un même test donne des résultats similaires lorsqu’il est administré à la même personne à deux moments différents.

Question 28

La corrélation test-retest dépend de quoi?

Answer 28

Dépend de l'intervalle de temps entre les deux passations et des changements survenus chez les participants durant cette période.

Question 29

Vrai ou faux? Selon la corrélation test-retest, une personne qui a beaucoup confiance en elle-même au temps 1 devrait avoir beaucoup confiance en elle-même au temps 2.

Answer 29

Vrai!

Question 30

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

Answer 30

C'est comme la corrélation test-retest, sauf qu'on ne prend pas le même test au T2 avec les items changés de place, **mais plutôt** en créant une 2e version du test avec des items différents (peut être deux items qui disent la même chose mais dite de façon différente)!

Question 31

Quel est l'avantage de la corrélation test-retest avec formes parallèles?

Answer 31

Avec forme parallèle, on peut les passer en même temps! Donc pas nécessairement besoin d’un délai.

Question 32

On considère parallèles les deux formes d'un même instrument lorsque (5 choses) :

Answer 32

1. Les items sont très similaires (mais pas identiques) ; 2. Le nombre d’items est le même ; 3. La structure dimensionnelle est la même ; 4. Les mêmes directives d’administration sont en vigueur ; 5. Les deux formes génèrent des résultats avec des moyennes et écart-types équivalents.

Question 33

Nomme moi donc les deux avantages du parallélisme.

Answer 33

1. Élimination de l’effet de mémoire 2. Les deux formes peuvent être administrées en même temps

Question 34

Nomme moi 3 inconvénients du parallélisme.

Answer 34

1. Il faut rédiger 2 fois plus d’items 2. Il faut effectuer une validation de « deux instruments » 3. Il faut s’assurer que les formes demeurent parallèles

Question 35

Qu'est-ce le prémisse de la cohérence interne?

Answer 35

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

Question 36

Vrai ou faux? Le terme « cohérence interne » fait référence à la logique sous-jacente à la manière dont les participants répondent aux items.

Answer 36

Vrai.

Question 37

Nomme moi 2 autres noms à la cohérence interne :

Answer 37

1. Stabilité interne. 2. Consistance interne.

Question 38

Nomme moi les 2 moyens de mesurer la cohérence interne.

Answer 38

1. Corrélation split-half 2. Alpha de Cronbach

Question 39

Qu'est-ce que la corrélation split-half?

Answer 39

- On sépare le test en deux et on vérifie la corrélation entre les deux versions « artificielles ». - Il devrait y avoir une corrélation élevée entre les deux moitiés si les réponses des participants sont stables. - Peut parfois être utilisé comme mesure artificielle de fiabilité test-retest (mais pas recommandé).

Question 40

Nomme moi les deux autres noms de la corrélation split-half :

Answer 40

1. Bissection 2. Corrélation moitié-moitié

Question 41

Vrai ou faux? Le participant est au courant des deux versions artificielles dans le split-half.

Answer 41

Faux, il n'est **pas** au courant.

Question 42

Vrai ou faux? Souvent, par façon de chiffre impair-pair, car si on coupe au milieu des fois la 1ère version vont être les items plus faciles vs la 2e version qui sont les items difficiles.

Answer 42

Vrai!

Question 43

Vrai ou faux? plus un instrument contient d’items, plus le risque d’erreur aléatoire diminue.

Answer 43

Vrai!

Question 44

Selon le texte suivant : *Quand on estime la fiabilité par la méthode « Split-half » on doit couper artificiellement notre instrument en deux afin de procéder au calcul d’une corrélation. Donc, on ne mesure pas la fiabilité du test, mais bien la fiabilité d’un test comportant la moitié moins d’items. L’estimé est donc biaisé.* **Quelle corrélation vient corriger la sous-estimation de la fiabilité?**

Answer 44

**La corrélation split-half de Spearman-Brown.**

Question 45

Qu'est-ce que la formule de la prophétie de Spearman-Brown?

Answer 45

Cette formule permet d’estimer combien d’items il faudrait pour obtenir un indice « Split-half » de X.

Question 46

À quoi correspond les variables dans la formule de la prophétie ci-dessous? - **k** = ? - **ro**= ? - **rd** = ?

Answer 46

- **k** = nombre d'items - **ro**= fiabilité observée - **rd** = fiabilité désirée

Question 47

Vrai ou faux? Dans la formule de la prophétie, on arrondie à la hausse.

Answer 47

Vrai!

Question 48

Quelle est la logique sous-jacente à la formule de prophétie?

Answer 48

Les nouveaux items doivent corrélés aussi fort avec les items initiaux que les items initiaux corrélaient entre-eux au départ. **Car les nouveaux mesurent la même chose que les initiaux.**

Question 49

Vous avez 6 items et vous obtenez une valeur 13,3 avec la formule de la prophétie, combien d’items devez vous ajouter pour améliorer la fidélité de votre instrument ?

Answer 49

**8 items** (14 - 6 = 8).

Question 50

Qu'est-ce que l'alpha de Cronbach?

Answer 50

- Indique dans quelle mesure les items du test mesure une seule chose. - C'est un chiffre qui varie entre -∞ et 1 (mais la plupart du temps il varie entre 0 et 1). - Plus il s'approche de 1, plus la fiabilité est bonne. - **Ce n'est pas un indice de corrélation.**

Question 51

Quel est le symbole de l'alpha de Cronbach?

Answer 51

𝛂

Question 52

À quoi correspondent les variables suivantes dans la formule de l'alpha de Cronbach? : - **k** = ? - **r** = ?

Answer 52

- **k** = nombre d'items - **r** = moyenne des intercorrélations entre toutes les paires d'items de l'instrument (ou de la dimension).

Question 53

Vrai ou faux? Plus le nombre d’item est grand et plus la corrélation moyenne est grande, donc plus l’Alpha sera élevé.

Answer 53

Vrai!

Question 54

Vrai ou faux? L'alpha de Cronbach est très sensible au nombre d'items.

Answer 54

Vrai!

Question 55

Vrai ou faux? Sans écarts à la moyenne, il n'y a pas de variance.

Answer 55

Vrai!

Question 56

Vrai ou faux? Sans variance dans l'une ou l'autre des distributions, il n'y a pas de corrélation.

Answer 56

Vrai!

Question 57

Vrai ou faux? Comme 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.

Answer 57

Vrai!

Question 58

Vrai ou faux? Il est important de considérer la variabilité de réponses que l’item suscite.

Answer 58

Vrai!

Question 59

Vrai ou faux? Il existe **d'autres indices** de cohérence interne que l'alpha de Cronbach.

Answer 59

Vrai!

Question 60

Qu'est-ce que le prémisse de l'accord interjuges?

Answer 60

Si le phénomène se manifeste avec régularité, tous les juges devraient donc observer le même phénomène.

Question 61

Nomme moi les deux moyens pour mesurer l'accord interjuges :

Answer 61

1. Corrélations effectuées sur des cotes. 2. Kappas effectués sur la catégorisation ou la fréquence faite par les juges.

Question 62

Les juges "verront" la même chose **si**...(5 choses) :

Answer 62

- La formation est bonne - Les juges sont compétents - Les comportements à observer sont bien définis - Les juges ont les mêmes opportunités d'observer le comportement - Les juges travaillent indépendamment

Question 63

Nomme moi un exemple d'hypothèse pour la corrélation de la fiabilité test-retest.

Answer 63

La corrélation entre les résultats au temps 1 et les résultats au temps 2 sera positive et élevée.

Question 64

Nomme moi un exemple d'hypothèse pour la corrélation de la fiabilité test-retest avec formes parallèles.

Answer 64

La corrélation entre les résultats à la forme A et les résultats à la forme B sera positive et élevée.

Question 65

Nomme moi un exemple d'hypothèse du split-half dans la cohérence interne :

Answer 65

La corrélation entre le « score total » de la première moitié de l’instrument et le « score total » de la deuxième moitié de l’instrument sera positive et élevée.

Question 66

Nomme moi un exemple d'hypothèse de l'alpha de Cronbach dans la cohérence interne :

Answer 66

Plus les participants répondent logiquement (c’est ce qui doit se produire si les items ne contiennent pas d’erreur), plus les items sont inter-corrélés et plus le coefficient sera élevé.

Question 67

Nomme moi un exemple d'hypothèse dans la corrélation de l'accord interjuges.

Answer 67

La corrélation entre les résultats évalués par le juge A et les résultats évalués par le juge B sera positive et élevée.

Question 68

Nomme moi un exemple d'hypothèse dans le kappa (k) de l'accord interjuges.

Answer 68

Le pourcentage d’accord entre le juge A et le juge B sera élevé.

Question 69

Explique moi le barème #1 pour juger de la fiabilité :

Answer 69

Question 70

Vrai ou faux? Plus un instrument est utilisé pour prendre des décisions importantes, plus il faut être sévère.

Answer 70

Vrai!

Question 71

Explique moi le barème #2 pour juger de la fiabilité.

Answer 71

- Barème de Cohen (1988). - Corrélation faible : *r* ≤ 0,10  - Corrélation moyenne : *r* = 0,30 - 0,49 - Corrélation forte : *r* ≥ 0,50

Question 72

Qu'est-ce que l'erreur type de mesure?

Answer 72

L’erreur-type de mesure indique à quel point le score obtenu par une personne peut s’écarter de son vrai score à cause d’erreurs aléatoires.

Question 73

Vrai ou faux? Plus un test est fiable, plus l’erreur-type est faible. Moins il est fiable, plus l’erreur-type est grande.

Answer 73

Vrai!

Question 74

À quoi sert l'intervalle de confiance?

Answer 74

L’intervalle de confiance sert à estimer, en fonction de l’erreur-type de mesure du score observé et d’un niveau de certitude désiré, dans quel intervalle se situe le score réel (vrai) d’un participant.