Cours 9.3

Question 1

Quel est la validité la plus importante?

Answer 1

La validité basée sur la structure interne

Question 2

Qu’est-ce que la validité basée sur la structure interne?

Anciennement appelé validité de construit

Answer 2

La manière dont les différents éléments d’un test ou d’une échelle se comportent ensemble pour mesurer le construit théorique visé.

Question 3

Qu’est-ce que la validité basée sur la structure interne examine?

Answer 3

• la cohérence interne
• la correspondace entre la structure théorique d’un instrument et la structure observée dans les données empiriques.

Question 4

Qu’est-ce que la cohérence interne?

Answer 4

• Elle permet de déterminer dans quelle mesure les différents items d’un test mesurent un même construit latent.
• Si les items de sont pas cohérents, l’analyse factorielle ne fonctionne pas et elle n’est pas pertinente.

Question 5

Décrivez la validité convergente et divergente (ou discriminante)

Answer 5

Validité convergente:
Les résultats de l’outil devrait corréler avec les autres outils qui évaluent le même construit.

Validité divergente:
L’outil ne devrait pas corréler de façon importante avec ces autres construits.

Question 6

Quelles sont les deux façons de calculer la validité basée sur la structure interne?

Answer 6

• L’analyse factorielle
• L’analyse multiméthode

Question 7

Qu’est-ce que l’analyse factorielle?

Answer 7

• Le rationnel de l’analyse factorielle est d’avoir au moins 3 variables observées qui sont corrélées entre elles.
• Identifier les dimensions principales d’un ensemble d’items et de regrouper les items qui mesurent des aspects similaires d’un concept.

Question 8

Quels sont les deux types d’analyse factorielle?

Décrivez-les.

Answer 8

Exploratoire:
- utilisée pour déterminer la structure factorielle d’un instrument.
- quel dimensions explique le mieux l’item

Confirmatoire:
- permet de tester l’adéquation des données à un modèle prédéfini et d’évaluer la pertinence des dimensions identifiées.

Question 9

Faites un schéma de l’analyse factorielle exploratoire et confirmatoire pour chaque ordre.

Et explique les composantes.

Voir diapo 28

Answer 9

Premier ordre:
- aucune varibale latente
- la flèche courbe signifie une corrélation
- la flèche droite signifie une régression.

Deuxième ordre:
- variable latente (locus de contrôle)
- flèche droite - régression
- les dimensions ne s’interinfluencent pas, mais sont expliqueé par le locus de cotrôle.

Question 10

Quoi dire des corrélations entre les erreurs de mesure dans le premier ordre de l’analyse confirmatoire?

Answer 10

Cela montre que ce n’est pas parfaitement valide.
(à l’encontre du «et seulement» Il faut ajouter un élément pour l’epxliquer.»

Question 11

Quels sont les rôle de la matrice de corrélation?

Answer 11

1.Évaluer la pertinence de l’analyse factorielle exploratoire:
- vérification des corrélations
- entre 0,25 et 0,85 souhaité

2. Extraire les facteurs:
- identifier les relations linéaires expliquer par les facteurs latents.

3. Interpréter les résultats:
- donner un sens aux facteurs.

Question 12

Qu’est-ce le déterminant de la matrice de corrélation?

Answer 12

Un indicateur clé pour évaluer la multicolinéarité et garantir la validité des résultats de l’AFE, aidant les chercheurs à mieux comprendre les relations complexes entre les variables.

Question 13

Quels sont les rôle du déterminant?

Answer 13

1. 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.

2. 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.

3. Optimiser la qualité du modèle: En ajustant les variables pour réduire la multicolinéarité, on peut améliorer la robustesse des résultats de l’AF.

Question 14

Que permet l’indice KMO?

Answer 14

1. Évaluer l’adéquation des données
- permet de déterminer si les données sont appropriées pour une analyse factorielle.

2. 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.

Question 15

Quels sont les conventions pour l’indice de KMO?

Answer 15

• Moins de 0,5: on ne voit pas les résultats
• Entre 0,5 et 0,6: place à amélioration
• Entre 0,6 et 0,7: acceptable
• Entre 0,7 et 0,8: adéquat
• Entre 0,8 et 0,9: très adéquat
• Plus de 0,9: merveilleux

Question 16

Que permet le test de Bartlett?

Answer 16

1. Évaluer la faisabilité de l’analyse factorielle exploratoire:
- un test significatif (p < 0,05) suggère que les corrélations entre les variables sont suffisamment grandes pour envisager une AF

2. 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.

Question 17

Expliquer l’extraction des facteurs par variance totale expliquée.

Voir diapo 12

Answer 17

Le premier facteur explique 48,5%.
Le deuxième facteur explique 7,41% de plus qu’une partie du premier facteur.
Le troisième facteur explique 3,981% de plus qu’une partie du premier et une partie du deuxième facteur.

On additionne seulement si on demande quel % est expliqué par les trois facteurs.

Question 18

Expliquez l’extraction des facteurs par le tracé d’effondrement.

Voir diapo 13

Answer 18

Pour retenir un facteur, il faut que ce soit plus horizontal que vertical (45º).

Question 19

Qu’est-ce qu’une matrice de forme?

Answer 19

• Présente les corrélations brutes entre les variables observes et les facteurs extraits sans tenir compte des relations complexes entre les facteurs.
• déterminer la saturatio factorielle
• détermine le nombre intrinsèque de dimensions à la mesure.

Question 20

Que faut-il pour considérer un facteur dans la matrice de forme?

Answer 20

• minimalement 3 items

Question 21

Quelles sont les raisons de valeur négatives dans la matrice de forme?

Answer 21

1. Si la dérivation est impaire.
2. Le facteur est opposé au contenu de l’item

Question 22

Qu’est-ce que la convergence de rotation?

Quelle est la convetion?

Answer 22

Le nombre de rotation pour obtenir la matrice.

Moins de 25, sinon c’est trop compliqué.

Question 23

Qu’est-ce qu’une analyse multitrait-multiméthode?

Answer 23

• Une matrice de corrélation entre les résultats à différents traits et différentes méthodes.
• On s’attend à avoir la plus forte corrélation pour le même trait et même méthode.
• Il y a deux temps

Question 24

Comment interpréter la corrélation de l’analyse multitrait-multiméthode?

Answer 24

• Force
• Sens
• Signification
• Coefficient de corrélation