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Déonto > Examen 2 > Flashcards

Examen 2 Flashcards

1
Q

Qu’est-ce que la mesure en psycho?

A

Notion (processus) complexe et relative à une personne.
Attribuer des nombres aux construits psycho-sociaux
Ensemble de méthodes utilisées pour donner une description caractéristique d’un phénomène

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Q

Qu’ont pour objet les règles de mesure en psycho?

A

Établir une correspondance entre certaines propriétés des nombres et certaines propriétés des construits

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3
Q

Qui propose en 1946 de classer les échelles de mesure en fonction des propriétés des nombres qui y sont conservées?

A

Stevens

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4
Q

Quel autre nom peut-on donner à un construit psycho-social?

A

Variable latente

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5
Q

Qu’a de particulier un construit psycho-social?

A

Il a été bâtit par quelqu’un

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6
Q

Quels sont les 4 types d’échelles proposées par Stevens en 1946?

A

Nominale
Ordinale
Intervalle
Ratio

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7
Q

Qu’est-ce que l’évaluation psychologique?

A

Processus technique réalisé avec des personnes ou des groupes de personnes qui nécessite des méthodologies spécifiques.
Opération qui consiste à porter un jugement de valeur ou à accorder une valeur à un objet ou à une personne en la comparant avec un critère donné (norme)

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8
Q

Pour porter un jugement de valeur, quelles informations doit-on connaître?

A

Unité de mesure
Limites du phénomène en question (Moyenne, écart-type, max et min)
Normes

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9
Q

L’évaluation psychologique est ______ et constitue une ________ d’_______ de nature _________ sur les _________ psychologiques.

A

Dynamique
source
D’information
explicative
phénomènes

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10
Q

Vrai ou faux
Les résultats des évaluations n’ont aucun impact sur les personnes, les groupes ou la société

A

Faux
Ont un grand impact

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11
Q

Vrai ou faux
La mesure est partout

A

Vrai

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12
Q

Quels sont les 4 rôles de la psychologie?

A

Définir certaines caractéristiques du cpt
Décrire/prédire des différences au niveau du cpt
Prédire des chgts au niveau du cpt
Expliquer les “pourquoi/comment” de ces chgts

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13
Q

De quoi dépend la qualité des définitions, descriptions, prédictions et explications du cpt?

A

La qualité de la mesure

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14
Q

En quoi consiste la mesure?

A

Associer, selon certaines règles, des symboles à:
-Des objets
-Des événements
-Des individus
de façon à évaluer le degré auquel ils présentent certains attributs

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15
Q

Vrai ou faux
L’unité de mesure n’est pas importante

A

Faux
Une personne qui mesure 2 ne fait pas de sens, contrairement à 2m

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16
Q

Qu’est-ce qui est plus complexe à mesurer que les attributs physiques et pourquoi?

A

Attributs psychologiques
Il y a plus de variables à définir et à contrôler pour obtenir un résultat réaliste, i.e. valide et fidèle

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17
Q

Pourquoi existe-t-il des règles précises sur la formulation d’une méthodologie?

A

Pour que les procédés d’obtention d’une mesure soient explicites et ainsi facilement reproductibles

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18
Q

En conclusion, la mesure, en plus de permettre une ________, donne une description beaucoup plus _________ et s’avère plus __________ en temps et en argent qu’une évaluation _____________, conçue pour fournir des informations ____________.

A

quantification
objective
économique
subjective
comparables

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19
Q

Quels autres noms peut-on donner à l’échelle nominale?

A

De classe ou catégorielle

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20
Q

Quelles sont les caractéristiques de l’échelle nominale

A

Forme la plus simple de classification
Regroupement des individus selon des caractéristiques communes
Pas d’ordre inhérent à la mesure
Échelle non ordonnée
Aucune opération arithmétique permise
Les catégories sont mutuellement exclusives (les sujets ne peuvent être que dans une seule catégorie)
Stats possibles : fréquences (absolues et en %), mode

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21
Q

Quelle est la limite de l’échelle nominale?

A

La rigueur de la discrimination dépend de la capacité d’observation de l’observateur (c’est donc subjectif)

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22
Q

Quelles sont les caractéristiques de l’échelle ordinale?

A

Ordre relatif des individus est important
Les symboles numériques attribués aux individus sont des rangs
Pas de garantie que la distance entre 1 et 2 soit la même que 4 et 5
Ne permet pas de savoir s’il y a l’absence totale de l’attribut, donc n’admet pas le 0 absolu
On ne peut pas dire combien de fois plus que…
La relation entre les observations est transitive

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23
Q

Vrai ou faux
On ne peut pas calculer une moyenne d’une échelle de Likert

A

Ça dépend
Par convention, on peut le faire si l’échelle a au moins 5 points. Plus les années passent, plus cette convention est la cible de critique

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24
Q

Quelles sont les caractéristiques de l’échelle à intervalles égaux?

A

Les intervalles entre les scores sont égaux (distance entre 1 et 2 est la même que 4 et 5)
Le 0 est déterminé de façon arbitraire
Ne permet pas d’indiquer l’amplitude absolue des degrés de présence des attributs

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25
Q

Quelles sont les caractéristiques de l’échelle de proportions (ratio)?

A

Le zéro est absolu (représente l’absence de la variable)
On peut dire combien de fois plus que…

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26
Q

Vrai ou faux
Les échelles de mesure plus complexes intègrent les éléments des échelles moins complexes

A

Vrai

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27
Q

La classification d’une échelle est une affaire de __________ et ________.

A

convention et utilité

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28
Q

Qu’est-ce que le problème d’échantillonnage?

A

En psychométrie, on utilise un échantillon d’individus et un échantillon de contenu (items). On ne peut gérer ces deux échantillons de natures différentes en même temps.

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29
Q

Quelle est la façon typique de régler le problème d’échantillonnage?

A

Tenir compte explicitement d’un seul échantillon en tenant compte que l’autre peut influencer les résultats.

Concrètement, on utilise un échantillon d’individu suffisamment grand pour que l’erreur d’échantillonnage d’individus soit peu importante. On peut ainsi se concentrer sur l’échantillon de contenu.

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30
Q

Comment sont établies les normes?

A

De façon empirique en observant dans quelle mesure les membres d’un groupe représentatif répondent effectivement le test en question.

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31
Q

À quoi servent les normes?

A

On peut situer le score brut d’un individu à l’intérieur de la distribution des scores des membres de l’échantillon de normalisation, pour préciser sa position relative au sein de ce groupe

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32
Q

Dans le but d’établir de façon plus précise la position exacte d’une personne à l’intérieur de l’échantillon normatif, le score brut doit être transformé en mesure _________.

A

relative

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33
Q

Quelles fonctions remplissent les mesures relatives?

A

Déterminer la position relative de l’individu à l’intérieur de l’échantillon normatif et permettre de comparer sa performance à celle d’autres personnes
Permettre de comparer directement la performance d’une même personne à différents tests

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34
Q

Quelle forme peut prendre un score relatif?

A

Score z

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35
Q

Que veulent dire leptocurtique et platycurtique?

A

Lepto : Courbe allongée
Platy : Courbe applatie

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36
Q

Dans une distribution normale, quelle relation existe-t-il?

A

L’ÉT et le pourcentage de sujets
+- 1ÉT = autour de 68%
+- 2ÉT = autour de 95%
+- 3ÉT = autour de 99%

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37
Q

Quelle est la norme intragroupe la plus utilisée?

A

Les centiles

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38
Q

Que permet une norme intragroupe?

A

Situer la performance d’un individu en fonction de celle du groupe normatif

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39
Q

Comment fonctionnent les centiles?

Que représentent les centiles hauts et bas?

A

% de personnes de l’échantillon de normalisation dont le score est inférieur à un score brut donné.

Les centiles hauts représentent les hautes performances alors que les centiles bas représentent les moins bonnes performances

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40
Q

Que représentent les centile 0 (C0) et centile 100 (C100)

A

C0 : Score brut inférieur à tout autre score obtenu dans l’échantillon de normalisation
C100 : Score brut supérieur à tout autre score obtenu dans l’échantillon de normalisation

Il est mieux d’écrire C<1 ou C>99

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41
Q

Quels sont les avantages des centiles?

A

Faciles à calculer
Facilement compris
Universellement applicable
Conviennent à tous les types de tests

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42
Q

Quel est l’inconvénient des centiles?

A

Inégalité des distances entre les unités

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43
Q

Qu’est-ce que l’analyse d’items en psychométrie?

A

Analyses statistiques utilisées pour sélectionner les meilleurs items d’un test psychométrique

44
Q

Nommez les différentes méthodes d’analyse d’items

A

Modèle Alpha de Cronbach (Reliability statistics)
Moyennes et écart-types (Item statistics)
Analyse de corrélation inter-item (Inter-item correlation Matrix)
Statistiques sommaires des items (Summary item statistics)
Statistiques item-total (Item-Total statistics)
Stats descriptives de l’échelle (Scale statistics)

45
Q

Quel est le dilemme quant au choix du nombre d’items dans un test psychométrique?

A

Plus il y a d’item, plus on explique de variance (Quantité réelle). Cependant, la charge mentale de la personne qui fait le test augmente aussi, donc risque d’épuisement.

46
Q

Combien devrait on viser de variance expliquée (qté réelle) dans un test psychométrique?

A

Entre 40% et 60% est suffisant.

47
Q

Vrai ou faux
Ça fait du sens de faire une moyenne de corrélations

A

Faux

48
Q

Que mesure l’alpha de Cronbach?

A

L’homogénéité des items

49
Q

Qu’est-ce qu’une analyse de corrélation inter-item?

A

Des items qui corrèlent ensemble ont rapport au même concept. Alors, si deux items sont corrélés négativement, ils ne représentent pas le même concept.

50
Q

Vrai ou faux
Le processus d’analyse d’items est toujours le même

A

Faux
Ça dépend du modèle psychométrique utilisé

51
Q

Quels sont les deux modèles psychométriques que nous avons vu en classe?

A

Théorie moderne (TM) ou Théorie de réponse aux items (TRI)

et

Théorie classique des tests (TCT)

52
Q

Que privilégient respectivement la TRI et la TCT?

A

La TRI privilégie l’études spécifique des items composant le test
La TCT privilégie l’analyse globale du test

53
Q

Qu’est-ce que la TRI permet que la TCT ne permet pas?

A

Vérifier si les résultats obtenus sont le fruit du hasard ou s’ils reflètent les connaissances du participant.

54
Q

Quel est l’objectif de l’analyse d’items?

A

Produire une liste relativement courte d’items qui constitueront un test (unidimensionnel) ou une dimension à la fois.

55
Q

Comment procède-t-on pour effectuer l’analyse d’items?

A

On recrute un large échantillon de participants de la population générale et on leur présente un grand nombre d’items

56
Q

Quelle recommandation est faite quand au nombre d’items candidats vs quantité finale?

A

Il devrait avoir entre 5 et 10 fois plus de candidats que la quantité finale

57
Q

Selon la TCT, quels peuvent être des motifs de retirer des items d’un test?

A

L’item présente une moyenne extrême (proche du maximum ou du minimum)
L’item montre très peu de variation
Les items sont fortement corrélés (r > 0,90)
Les items sont faiblement corrélés avec le reste des items

58
Q

Vrai ou faux
Les motifs pour retirer des items d’un test vont toujours dans le même sens

A

Faux
Il arrive qu’ils se contredisent

59
Q

Vrai ou faux
Les formules pour calculer une corrélation ne seront pas fournies à l’examen

A

Faux
Les formules seront fournies, mais il serait quand même bien que tu étudies les diapositives qui en parle!

60
Q

Dans le contexte de __________ ou d’_________ d’un test psychométrique, l’analyse d’items est un processus __________ et, selon la théorie __________, (doit/ne doit pas?) être ____________.

A

Dans le contexte de construction ou d’adaptation d’un test psychométrique, l’analyse d’items est un processus itératif et, selon la théorie classique des tests (TCT), ne doit pas être automatisé.

61
Q

Pourquoi le jugement du psychométriste est important lors de l’analyse d’items?

A

Les motifs pour retirer des items vont parfois se contredire. Il importe au psychométriste de faire un choix.

Le psychométriste peut aussi déterminer si le nombre d’items est satisfaisant.

62
Q

Vrai ou faux
Dans SPSS, quand on veut faire l’analyse d’items, on n’a qu’à sélectionner tous les items du test.

A

Ça dépend
Il faut sélectionner seulement les items d’une dimension. Si le test n’évalue qu’une seule dimension, on choisit tous les items. Si le test évalue plusieurs dimensions, on fait les analyses une à la fois.

63
Q

Vrai ou faux
SPSS peut nous dire combien de dimensions composent notre test

A

Vrai

64
Q

Dans la sortie de données SPSS concernant le nombre de dimensions, comment fait-on pour déterminer combien de dimensions SPSS voit?

A

Le résultat de la colonne Real-data % variance est plus grand que les résultats des colonnes Mean of random % of variance et 95 percentile of random % of variance.

La ligne dans laquelle ça survient est le nombre de dimensions. Petit truc : SPSS met un * sur cette ligne!

65
Q

Dans une sortie Item Statistics (M, ÉC, N), les moyennes sont pas mal toutes centrales. Doit-on retirer des items?

A

Non, les moyennes ne sont pas extrêmes

66
Q

Dans une sortie Inter-item covariance Matrix, certaines covariances sortent négative. Doit-on retirer des items?

A

On ne veut pas voir de résultats négatifs dans cette sortie. Cela pourrait indiquer que les items concernés sont liés à des dimensions différentes. Alors, ces items pourraient être retirés ou séparés en deux sous-échelles.

67
Q

Quand on normalise la Inter-item covariance Matrix, qu’obtient-on?

A

La inter-item correlation matrix

68
Q

Pourquoi la inter-item correlation matrix est importante?

A

Plusieurs calculs qui suivent dépendent de cette matrice. Alors, si les conditions sont inadéquates, beaucoup de résultats qui viennent après sont affectés.

69
Q

La moyenne des corrélations inter-item devrait être de combien environ?

A

Entre 0,3 et 0,7

70
Q

Dans les scale statistics, comment fait-on pour savoir si ça fonctionne?

A

L’ÉC doit être < que la moitié de la moyenne (ÉC<0,5M) et la variance doit être plus grande que la moyenne (ÉC²>M)

71
Q

L’alpha de cronbach devrait être de combien environ?

A

0,7 ou plus

72
Q

Si l’alpha de cronbach est d’au moins 0,7, qu’est-ce que cela veut dire pour la variance expliquée (quantité réelle)?

A

Un alpha de cronbach d’au moins 0,7 représente au moins 50% de variance expliquée

73
Q

Que permet la fidélité d’un test?

A

Elle permet de déterminer dans quelle mesure les différences individuelles peuvent être attribuées à de “réelles” différences sur le plan des caractéristiques mesurées (variance réelle) et dans quelle mesure elles doivent être attribuées à des erreurs dues au hasard (variance d’erreur).

74
Q

Que permet le maintien de conditions de testage uniformes?

A

Réduction de l’erreur de mesure (moins de variance d’erreur) et rendent ainsi les scores plus fidèles.

75
Q

Vrai ou faux
Aucun test n’est parfaitement fidèle.

A

Vrai

76
Q

Qu’est-ce qu’un indice de fidélité?

A

Permet de renseigner sur la fidélité d’un test.

77
Q

Que permet l’indice de fidélité?

A

Il caractérise bien le test sous réserve qu’il soit administré dans les mêmes conditions standardisées et à des personnes similaires à celles qui composent l’échantillon normatif.

78
Q

Que mesurent tous les types de fidélité?

A

Degré d’association entre deux séries de scores

79
Q

Quelle est la différence entre une intercorrélation et une auto-corrélation?

A

Une intercorrélation est faite entre plusieurs variables alors qu’une auto-corrélation est faite sur une seule variable, mais à deux temps de mesure différents.

80
Q

Que veulent dire les différents coefficients de corrélation (r, rho, r(t), r(po), r(pa), R, r(t-r))

A

Pearson
Spearman
Tétrachorique (mode)
Polychorique (médiane)
Partielle
Régression
Test-Retest

81
Q

Qu’indique une corrélation de 0?

A

Absence de relation, donc le hasard

82
Q

Qu’est-ce qu’une régression?

A

Association entre un groupe de variables (indépendantes) et une autre variable (dépendante)
La combinaison linéaire des variables du groupe permettent d’expliquer la variance de la variable dépendante.

83
Q

Vrai ou faux + expliquez votre réponse
On peut interpréter la covariance

A

Faux
Le coefficient n’a théoriquement pas de limite et peut varier entre - infini et + infini. Il est donc impossible de savoir si les coefficients sont grands ou petits. Cependant, la plupart du temps, le signe du coefficient de covariance sera le même que pour le coefficient d’intercorrélation

84
Q

r(8)
Que représente le 8? Qu’est-ce que ça nous dit sur la taille de l’échantillon?

A

8 représente les degrés de liberté (ddl)
La taille de l’échantillon = ddl + 2

85
Q

Donnez l’interprétation de la corrélation suivante
r(8) = 0,40
Corrélation entre scores de mathématique et de lecture chez les enfants

A

Les enfants qui réussissent en mathématiques tendent (r(8) = 0,40), dans une certaine mesure, à réussir également en lecture, et vice-versa, bien que cette relation ne soit pas très étroite.

86
Q

r(8) = 0,40
Est-ce que cette corrélation est significativement différente de 0?

A

Difficile d’établir une relation statistique de façon relativement certaine avec N = 10

87
Q

Expliquez la fidélité test-retest

A

On administre le même test aux mêmes personnes à deux temps de mesure différents. On obtient l’autocorrélation entre les deux temps de testage.
La variance d’erreur correspond aux fluctuations aléatoires des performances d’une séance de testage à l’autre.

88
Q

Définition au long de l’autocorrélation

A

Degré de similitude entre une série chronologique donnée et une version décalée d’elle-même sur des intervalles de temps successifs. L’autocorrélation mesure la relation entre la valeur actuelle d’une variable et ses valeurs passées.

89
Q

Que nous indique la fidélité test-retest?

A

Dans quelle mesure il est possible de généraliser, à des occasions diverses, les scores d’un test; plus l’autocorrélation est élevée, moins les scores obtenus sont influencés par des changements quotidiens imprévisibles.

90
Q

Quels sont les désavantages de la fidélité test-retest?

A

L’effet de pratique peut augmenter les scores au retest
L’effet de mémoire si l’intervalle test-retest est court

91
Q

Expliquez la fidélité par versions parallèles

A

À deux moments de testages différents, on fait passer deux versions d’un même test. On obtient une autocorrélation entre les deux séries de scores

92
Q

Quelles précautions faut-il prendre lors de la création d’une version parallèle d’un test?

A

Même nombre d’items, même forme, même contenu couvert
Niveau de difficulté doit être statistiquement le même (p<0,05)
Équivalence des consignes, du minutage, des exemples, du format de présentation, bref tout

93
Q

Quels sont les désavantages de la fidélité par versions parallèles?

A

Les sujets peuvent différer quant à leur degré d’amélioration due à l’effet de pratique, impliquant une autre forme de variance d’erreur
Il est difficile d’établir le parallélisme entre les deux versions du test

94
Q

Expliquez la fidélité par bissection

A

On administre une seule version du test une seule fois et dans nos analyses, on divise le test en 2 moitiés semblables et on obtient une autocorrélation entre les deux moitiés. Le coefficient obtenu est l’indice de cohérence interne.

95
Q

Nommez une faiblesse de la fidélité par bissection

A

Puisqu’une moitié sert à tester l’autre, on ne calcule que la fidélité de seulement la moitié du test.

96
Q

Expliquez la fidélité Alpha de Cronbach

A

Une seule passation d’une seule version d’un seul test. Cette fidélité a pour fondement l’homogénéité entre les réponses de tous les items du test.

97
Q

Quelle est a différence entre Kuder-Richardson et Alpha de Cronbach?

A

KR est pour les items dichotomique
Alpha pour les items de type Likert

98
Q

Quel coefficient est en train de prendre la place d’alpha et pourquoi?

A

Oméga
Alpha a des difficultés liées à l’échantillon d’items et de personnes (+N = +a et +items = +a) et la saturation factorielle des items d’une dimension

99
Q

Expliquez la fidélité inter-correcteurs

A

Pour les tests qui accordent une importance au jugement du correcteur. On fait corriger le test par au moins deux correcteurs (idéalement 3 ou 5). Les scores obtenus sont mis en corrélation de façon usuelle (corrélation intraclasse et/ou Kappa de Cohen).

100
Q

Qu’est-ce qu’un test de vitesse?

A

Dans ce type de test, la rapidité de la performance explique les différences individuelles observées. Les items sont tous faciles et font parties dans habiletés maitrisées des participants. Le temps doit être si court que les participants ne peuvent pas compléter tous les items.

101
Q

Qu’est-ce qu’un test de puissance?

A

Offre une limite de temps suffisamment longue pour compléter tous les items sans problème. Les items sont cependant ordonnés selon une échelle de difficulté qui augmente rapidement jusqu’à des items à peu près insoluble.

102
Q

Quelle est la similitude entre un test de puissance et de vitesse?

A

Les deux sont conçus pour empêcher une réussite parfaite.

103
Q

Pourquoi on ne veut pas de score parfait?

A

Un score parfait est indéterminé. Il est impossible de savoir quel score plus élevé le sujet aurait atteint si le test avait contenu plus d’items ou des items plus difficiles

104
Q

Nommez une autre manière d’exprimer la fidélité d’un test

A

L’erreur-type de mesure (ETM)

105
Q

Que représente l’ETM?

A

L’écart-type de la distribution des scores qu’aurait obtenu une personne si on lui avait fait faire le test 100 fois. La moyenne de cette distribution est le score réel de la personne et l’écart-type est l’ETM.

106
Q

Combien de % de participants devraient généralement se trouver +- 1, 2, 3 écart-types?

A

+- 1 env. 68%
+- 2 env. 95%
+- 3 env. 99%

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