Cours 9 Flashcards
La validité basée sur la structure interne :
1-Représente le type de validité la plus importante
2-Fait référence à la manière dont les différents éléments d’un test ou d’une échelle se comportent ensemble pour mesurer le construit théorique visé (Balbinotti, 2005, 2023, 2024).
3-Anciennement appelée validité de construit
La validité basée sur la structure interne examine quoi
Elle examine la cohérence interne et la correspondance entre la structure théorique d’un instrument et la structure observée dans les données empiriques
Qu’est-ce que la cohérence interne
Permet de determiner dans quelle mesure les items d’un test mesurent un même construit latent (si ce n’est pas le cas, les analyses ne vont pas fonctionner ou ne seront pas pertinentes)
En psychologie, on cherche souvent à étudier des construits latents qui résultent de quoi
D’une élaboration psychosociale et / ou théorique (p. ex., intelligence, personnalité, dépression, motivation, etc.)
Ces construits latents ne sont toutefois pas directement mesurables !
Ces construits représentent également des « mini-théories » qui expliquent
les relations entre différents concepts évalués par les items (comportements mesurables).
Cela représente les dimensions (ou facteurs) !
Les deux façons robustes de calculer la validité de construit représentent
l’analyse factorielle et l’analyse multitrait-multiméthode.
Validité convergente
Tester la force de l’association entre les résultats des items de l’échelle cible et les autres qui mesurent le même construit. En ce sens, les résultats de l’outil devrait corréler avec les autres outils qui évaluent le même construit.
Validité divergente
Vérifier à quel point les résultats des items de l’échelle cible s’écarte d’autres mesures de construits différents. En ce sens, l’outil ne devrait pas corréler de façon importante avec ces autres construits.
Le rationnel de l’analyse factorielle est d’avoir au moins 3 (ou plus) variables observées (comportements mesurables) qui sont quoi
corrélées entre elles sur une nouvelle variable (construit latent) qui retient l’essentiel de la variance commune.
L’analyse factorielle permet d’identifier quoi
d’identifier les dimensions principales d’un ensemble d’items et de regrouper les items qui mesurent des aspects similaires d’un concept
Quels sont les 2 types d’analyses factorielles
AF: exploratoire
AF: confirmatoire
AF exploratoire:
utilisée pour déterminer la structure factorielle d’un instrument
AF confirmatoire:
permet de tester l’adéquation des données à un modèle prédéfini et d’évaluer la pertinence des dimensions identifiées
La matrice de corrélation sert de base pour quoi
-Évaluer la pertinence de l’AFE : Elle vérifie les corrélations entre les variables (on souhaite obtenir des corrélations entre 0,25 et 0,85).
-Extraire les facteurs : Permet d’identifier les relations linéaires qui peuvent être expliquées par des facteurs latents.
-Interpréter les résultats : Les charges factorielles dérivées de la matrice de corrélation permettent de donner un sens aux facteurs.
Négliger la matrice de corrélation peut conduire à quoi
à des AF invalides et à des conclusions erronées.
Le déterminant permet quoi
-D’évaluer la (multi)colinéarité des variables : Un déterminant proche de 0 indique une forte colinéarité entre les variables, suggérant que certaines variables pourraient être redondantes.
-De vérifier la faisabilité de l’AFE : Un déterminant faible (< 0,0001) montre que les variables partagent beaucoup de variance commune, ce qui rend l’AFE appropriée. Un déterminant élevé (> 0,1) pourrait signifier que l’AFE n’est pas adaptée.
-D’optimiser la qualité du modèle : En ajustant les variables pour réduire la multicolinéarité, on peut améliorer la robustesse des résultats de l’AF.
Le déterminant de la matrice de corrélation est un indicateur clé pour évaluer quoi
évaluer la multicolinéarité et garantir la validité des résultats de l’AFE, aidant les chercheurs à mieux comprendre les relations complexes entre les variables.
L’indice KMO (Kaiser-Meier-Oklin) permet :
-D’évaluer l’adéquation des données - permet de déterminer si les données sont appropriées pour une AF
-D’assurer la pertinence des facteurs - un KMO élevé (proche de 1) indique que les facteurs extraits sont fiables et représentatifs des relations entre les variables
Le test de Bartlett permet quoi
-D’évaluer la faisabilité de l’AFE - un test significatif (p < 0,05) suggère que les corrélations entre les variables sont suffisamment grandes pour envisager une AF
-De renforcer la validité de l’analyse - en rejetant H0 (absence de corrélation) en obtenant un p < 0,05, le test de Bartlett assure que les données présentent des structures latentes à explorer
Éléments clés de la matrice de formes
On cherche à savoir le point de convergence entre les items qui saturent dans un même facteur
Elle permet donc de déterminer la saturation factorielle
Permet de connaitre le nombre de dimensions intrinsèques à notre mesure
Point de rupture à 0,3
L’analyse multitrait-multiméthode s’agit de quoi
Il s’agit d’une matrice de corrélation entre les résultats obtenus à différents traits (hétérotrait VS monotrait) et à différentes méthodes (hétérométhode VS monométhode).
On s’attend à quoi dans l’analyse multitrait-multiméthode
On s’attend à ce que la plus forte corrélation soit trouvé pour un même trait, même méthode; et que la plus faible corrélation soit trouvé pour des traits différents - méthodes différentes.
Limite de l’analyse multitrait-multiméthode
demande beaucoup de temps de la part des sujets (faire plusieurs tests… 2 temps) + difficulté à trouver et faire la passation de plusieurs tests qui évaluent les mêmes traits
Il y a toujours deux temps à la validité multitrait-multiméthode, qui sont représentés par
par les axes des abcisses (x) et des ordonnées (y)
Exemples de traits (A,B,C)
Dépression (A), Tristesse (B), Désespoir (C)
Exemples de méthodes (1,2,3)
Observation directe (Méthode 1),
Questionnaire papier (Méthode 2),
Entrevue semi-structurée (Méthode 3)
le résultats du processus de la validité basée sur la structure interne n’amène pas à
un indice statistique unique, mais bien à plusieurs résultats qui doivent être interprétés en lien avec les éléments théoriques sur lesquels le test est base.
La validité basée sur la structure interne d’un instrument (ensemble de preuves de validité) sera plus facilement mesurable si
la théorie utilisée est claire et bien définie
