COURS 9 - PRINCIPALES PROCÉDURES D'ANALYSES D'ITEMS Flashcards
Quelles sont les mesures de position?
- Les quartiles
- Le rang centile
- Distribution normale et score standard
Vrai ou faux: l’écart-type est sensible aux données extrêmes
Vrai
Vrai ou faux: Les quartiles sont des valeurs qui partagent les données d’une distribution en deux parties ayant chacune 50 % des données.
Faux: …en quatre parties ayant chacune 25 % des données
Mesure la dispersion des données en regardant l’étalement autour de la médiane.
Qui suis-je?
a) Écart interquartile
b) Quartiles
c) Rang centile
d) Aucune de ces réponses
a) Écart interquartile
Vrai ou faux : l’intervalle interquartile enlève l’effet des valeurs extrêmes.
Vrai: cet intervalle regarde les 50% des données qui se situent au
centre de la distribution, donc enlève l’effet des valeurs extrêmes.
Vrai ou faux: les centiles sont 99 délimitations qui divisent un ensemble de données en 100 intervalles contenant chacun environ 1 % des données.
Vrai
Vrai ou faux: le rang centile est donc le rang qu’aurait la valeur s’il y avait 99 données.
Faux: s’il y avait 100 données.
Vrai ou faux: le rang centile indique le pourcentage des données qui sont supérieures ou égales à une donnée précise.
Faux: inférieures ou égales…
Vrai ou faux : les mesures du rang centile permettent d’effectuer des comparaisons entre des variables différentes.
Vrai
Quelles sont les 3 caractéristiques qui définissent une distribution associée à la loi normale?
- La distribution est symétrique (pareil des deux bord)
- La moyenne, le mode et la médiane sont identiques
- 68% des observations sont à plus ou moins un écart-type de la moyenne
Vrai ou faux: un peu plus de 99% des données “normales” se situent donc entre +4 écart-types et -4 écart-types de la moyenne
Faux: entre +3 et -3 écarts-types
Quel mesure permet de déterminer la position relative de chaque observation?
a) Score standardisé ou le score Z
b) Rang centile
c) Loi normale
d) Aucune de ces réponses
a) Score standardisé ou le score Z
Vrai ou faux: une façon de voir le score Z est en se posant la question : “la distribution des notes brutes doit être normale alors de combien de fraction d’écart-type s’éloigne-t-on de la moyenne ?”
Vrai
C’est simplement la valeur de l’observation moins la moyenne divisé par l’écart-type.
De quoi s’agit-il?
a) Variance
b) Score Z
c) Coefficient de corrélation
d) Aucune de ces réponses
b) Score Z
Lorsque nous essayons de généraliser les résultats obtenus par un échantillon vers un grand nombre d’individus (population).
De quoi s’agit-il?
a) Statistique inférentielle (inductive)
b) Corrélation
c) Régression
d) Aucune de ces réponses
a) Statistique inférentielle (inductive)
Essayer de tirer des conclusions à propos d’une population en
se basant sur les résultats observés auprès d’un échantillon.
De quoi s’agit-il?
a) Statistique inférentielle (inductive)
b) Corrélation
c) Régression
d) Aucune de ces réponses
a) Statistique inférentielle (inductive)
Il existe beaucoup de techniques d’analyses statistiques pour répondre à des questions de recherche différentes.
Desquelles s’agit-il (2) ?
a) Voir des différences entre des groupes
b) Voir des associations entre des populations
c) Voir des relations entre des variables
d) Voir des différences entre l’échantillon et la population
a) Voir des différences entre des groupes
c) Voir des relations entre des variables
Vrai ou faux: pour comparer les moyennes de deux (ou plusieurs) groupes, il faut mesurer l’effet d’une variable indépendante (de continue) sur une variable dépendante (“catégorie”).
Faux: mesurer l’effet d’une variable indépendante (de “catégorie”) sur une variable dépendante (continue).
Il existe plusieurs statistiques pour voir des différences entre des groupes. Laquelle n’en fait pas partie?
a) Test-t pour échantillon unique
b) Test-t pour échantillons appariés
c) Test-t pour échantillons indépendants
d) Analyse de variance (ANOVA) (MANOVA=++VD)
e) Analyse de covariance (ANCOVA)
f) Test de Chi-2
g) Aucune de ces réponses
f) Test de Chi-2
Vrai ou faux: lorsqu’on veut déterminer le degré d’association (lien) qui peut exister entre deux ou plusieurs variables, les mesures sont les mêmes que ce soit des variables “catégories” ou “continues”.
Faux : ce sont des mesures différentes.
Quelle est la mesure pour évaluer la relation entre deux variables de “catégorie” ?
Test de Chi-2 (compare les occurrences observées avec les occurrences attendues)
Quelle sont les 2 méthodes possibles pour évaluer la relation entre deux variables “continues” ?
- Corrélation de Pearson
2. Régression linéaire simple
Vrai ou faux: la corrélation sert à étudier le lien entre deux variables et d’établir un lien de cause à effet.
Faux: on ne sait pas quelle variable cause l’autre.
Vrai ou faux: la corrélation sert à prouver qu’il existe une relation linéaire entre deux variables (c.-à.-d. qui vont toujours dans le même sens)
Faux: VÉRIFIE s’il existe une relation linéaire
Associe le bon type de corrélation en fonction du type de variable.
- Nominale
- Ordinale
- Intervalle
a) Pearson
b) Spearman
c) Chi2 (chi carré)
Nominale = Chi2 (chi carré) Ordinale = Spearman Intervalle = Pearson
Vrai ou faux: le coefficient de corrélation est la relation entre les différentes variables d’une population.
Faux: c’est la relation entre les variables pour l’échantillon de l’étude.
Concernant le coefficient de corrélation …
Une bonne corrélation serait de 0,7 à 0,8
Faux
- 0 à 0,3 faible
- 0,3 à 0,6 bonne
- 0,8 et + trop grand
Vrai ou faux: concernant le coefficient de corrélation, une bonne fidélité (test-retest) serait de 0,8 à 0,9
Vrai
- 0,7 à 0,8 acceptable
- 0,8 à 0,9 bonne
- 0,9 et + excellent
Vrai ou faux: la corrélation évalue le sens de la corrélation. Lorsque le nombre est positif, les variables vont dans le même sens et quand le nombre est négatif, elles vont en sens inverse.
Vrai
Vrai ou faux: dans la corrélation, la signification est en lien avec l’échantillon vs la population.
Vrai
Quels sont les seuils habituellement utilisés dans la corrélation?
p<0,05
p<0,01
p<0,001
Vrai ou faux: le coefficient de corrélation est facile à interpréter.
Vrai
On sait quelle proportion de la variabilité de y est attribuable à x, en prenant le coefficient de corrélation élevé au carré (r2).
À quel concept cela fait-il référence?
a) Coefficient de fidélité
b) Coefficient de régression
c) Coefficient de corrélation
d) Sensibilité
e) Aucune de ces réponses
c) Coefficient de corrélation
Vrai ou faux: le coefficient de détermination représente la fraction de la variance d’une variable “expliquée” par la corrélation avec une autre variable.
Vrai
Relation entre la variable X et la variable Y (2 vd).
À quel concept cela fait-il référence?
a) Droite de régression
b) Régression simple
c) Régression multiple
d) Corrélation
e) Aucune de ces réponses
d) Corrélation
Variation de la variable X sur la variable Y (vi sur vd).
À quel concept cela fait-il référence?
a) Droite de régression
b) Régression simple
c) Régression multiple
d) Corrélation
e) Aucune de ces réponses
a) Droite de régression
Prédiction de vd par vi.
À quel concept cela fait-il référence?
a) Droite de régression
b) Régression simple
c) Régression multiple
d) Corrélation
e) Aucune de ces réponses
b) Régression simple
Qu’est-ce qu’on utilise quand on a plusieurs prédicteurs?
a) Droite de régression
b) Régression simple
c) Régression multiple
d) Corrélation
e) Aucune de ces réponses
c) Régression multiple
Vrai ou faux: la différence entre la corrélation et la régression est la droite au centre du nuage de points pour la droite de régression.
Vrai
Quelles sont les 3 grandes propriétés (qualités) psychométriques des tests?
- Sensibilité (capacité discriminante)
- Validité
- Fidélité (répétabilité et reproductibilité)
Quels sont les 4 types de validité?
- D’apparence (ou manifeste)
- De contenu
- De construit
- De critère (ou empirique)
Quels sont les 2 types de validité de construit?
- Convergente
2. Discriminante
Quels sont les 2 types de validité de critère?
- Prédictive
2. Concomitante
Quelles sont les deux manières d’évaluer la fidélité?
- Cohérence interne (homogénéité)
2. Test-retest
Vrai ou faux: la sensibilité sert à savoir si le test différencie suffisamment les participants.
Vrai
C’est la capacité du test à classer les performances des participants en les différenciant nettement les uns des autres.
De quoi s’agit-il?
a) Spécificité
b) Homogénéité
c) d-index
d) Niveau de difficulté des items
e) Aucune de ces réponses
e) Aucune de ces réponses : sensibilité
Lorsque l’on cherche à évaluer une dimension (p. ex. un trait de personnalité), le test doit permettre de différencier le plus possible les individus.
Vrai
Capacité d’un test à détecter une variation du score vrai sur le trait mesuré.
De quoi s’agit-il?
a) Spécificité
b) Sensibilité
c) Erreur de mesure
d) Coefficient de corrélation
e) Aucune de ces réponses
b) Sensibilité
Qu’est-ce qui permet normalement de s’assurer de la sensibilité des tests?
a) Méthode de sélection des items
b) Coefficient de corrélation
c) Spécificité
d) Nombre d’items du test
e) Aucune de ces réponses
a) Méthode de sélection des items
Vrai ou faux: lorsque la mesure a pour but de mesurer une caractéristique particulière, l’instrument doit avoir le meilleur pouvoir “séparateur” possible mais doit aussi avoir une forte “spécificité”.
Vrai
Vrai ou faux: la spécificité est la capacité de l’instrument à identifier correctement les personnes présentant la caractéristique que
l’on souhaite étudier.
Faux: c’est la sensibilité
Vrai ou faux: on mesure la sensibilité par la proportion de personnes présentant la caractéristique étudiée dans la population.
Faux: …présentant la caractéristique étudiée qui est identifiée par le test.
Vrai ou faux: la spécificité est la capacité de l’instrument à identifier correctement les personnes ne portant pas cette caractéristique.
Vrai
Vrai ou faux: le coefficient de spécificité correspond à probabilité d’identifier correctement une personne ne présentant pas la caractéristique étudiée.
Vrai
Vrai ou faux: plus le nombre d’items est grand (si relativement homogènes), plus c’est difficile d’établir des différences entre individus (diminution de la variance totale du test)
Faux: plus c’est possible d’établir des différences (augmentation de la variance totale du test)
Vrai ou faux: le test doit être adapté à la population.
Donc, les items doivent être de difficultés différentes afin de discriminer les sujets (et éviter l’effet plafond et plancher)
Vrai
Qu’est-ce que l’effet de plafond et l’effet de plancher?
Plafond: tendance d’un ensemble de données à se stabiliser à un maximum
Plancher : tendance d’un ensemble de données à se stabiliser à un minimum
Vrai ou faux: pour étudier la sensibilité d’un test, on doit établir la distribution des résultats et examiner sa forme via le calcul d’indices de dispersion (écart-type ou autre) et de position.
Faux: …d’asymétrie ou d’aplatissement
Vrai ou faux: si la distribution n’est pas une distribution normale, alors il y a un problème dans l’échantillonnage.
Faux: en supposant qu’on a fait un bon échantillonnage, il y aurait un problème dans la sélection des questions (probablement incorrecte)
Le choix des questions doit être revue et/ou les questions remaniées .
