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Mesure évaluation et déontologie > Examen 2 > Flashcards

Examen 2 Flashcards

1
Q

Vrai ou faux? Toute discipline scientifique aspire à mesurer et à décrire de la manière la plus précise possible les phénomènes qu’elle étudie.

A

Vrai

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2
Q

Vrai ou faux? La quantification des variables individuelles n’est cependant pas aussi simple qu’il y paraît.

A

Vrai

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3
Q

Vrai ou faux? Plus l’échelle de mesure est simple, plus ces opérations sont limités. Plus elle est complexe, plus les opérations permises sont nombreuses.

A

Vrai

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4
Q

Vrai ou faux? À la base de tout travail d’administration de tests se trouve une opération de mesure.

A

Vrai

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5
Q

Vrai ou faux? Pour que la quantification des caractéristiques ou des traits des personnes évaluées, ait un sens, il est important que les caractéristiques que l’on souhaite mesurer soient définies de manière opérationnelle.

A

Vrai

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6
Q

Vrai ou faux? Quand on mesure une caractéristique ou trait on considère que cette caractéristique ou ce trait possède une certaine permanence.

A

Vrai

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7
Q

Vrai ou faux? Quand on mesure une caractéristique on postule que l’opération de mesure la laisse inchangée.

A

Vrai

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8
Q

Vrai ou faux? Quand on fait passé un questionnaire on considère que le questionnaire ne change pas la personne. Cependant, ce n’est pas toujours réaliste, parfois répondre à un questionnaire peut influencer une personne à répondre d’une façon différente après avoir rempli le questionnaire. C’est ce qui est appeler l’effet de l’opération de mesure.

A

Vrai

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9
Q

Vrai ou faux? L’échelle nominale sert à “nommer” les caractéristiques mesurées.

A

Vrai

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10
Q

Vrai ou faux? L’échelle ordinale consiste à mettre en rang les observations. Très répandue en éducation et psychologie.

A

Vrai

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11
Q

Vrai ou faux? L’échelle d’intervalle permet de dire que la différence de dix entre 30 et 40 est la même que celle entre 83 et 93. Cependant, il n’y a pas de zéro absolue.

A

Vrai

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12
Q

Vrai ou faux? Pour l’échelle proportionnelle le zéro est absolue “80 litres” représente bien le double de “40 litres”.

A

Vrai

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13
Q

Vrai ou faux? Toutes les opérations et les transformations sur une échelle ordinale sont possibles à l’intérieur d’échelle d’intervalles ou d’échelles proportionnelles, mais pas à l’intérieur d’échelles nominales.

A

Vrai

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14
Q

Vrai ou faux? L’échelle nominal permet une seule opération : l’équivalence. Seul transformation possible est la correspondance terme à terme.

A

Vrai

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15
Q

Vrai ou faux? Des transformations sont possible sur une échelle ordinale tant que nous préservons l’ordre. Un tel type de transformation est dit “monotone”

A

Vrai

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16
Q

Vrai ou faux? Pour l’échelle nominale les opérations admissibles sont l’égalité et les transformations possibles sont la correspondance 1 à 1.

A

Vrai

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17
Q

Vrai ou faux? Pour l’échelle ordinale les opérations admissibles sont “plus grand que” et “plus petit que” et les transformations possibles sont monotone.

A

Vrai

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18
Q

Vrai ou faux? Pour l’échelle à intervalles égaux les opérations admissibles sont toutes les opérations arithmétiques et les transformations possibles sont linéaire à cause du zéro arbitraire.

A

Vrai

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19
Q

Vrai ou faux? Pour l’échelle proportionnelle toutes les opérations sont possibles et les transformations possibles sont multiplicative.

A

Vrai

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20
Q

Vrai ou faux? La médiane est considérée comme le “centre de position” et la moyenne est le “centre de gravité” d’une distribution de scores.

A

Vrai

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21
Q

Vrai ou faux? Quand la moyenne et la médiane coïncident, la distribution est généralement symétrique.

A

Vrai

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22
Q

Vrai ou faux? Quand la moyenne et la médiane diffère, il y asymétrie dans la distribution des résultats.

A

Vrai

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23
Q

Vrai ou faux? La variance correspond à la somme des écarts au carré diviser par le nombre de valeurs.

A

Vrai

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24
Q

Vrai ou faux? L’Écart-type correspond à la racine carré de la variance.

A

Vrai

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25
Q

Vrai ou faux? Il arrive que dans le calcul de l’écart-type nous divisions par n-1 au lieu que n. Ce phénomène arrive quand on veut connaître la valeur de dispersion de la population et non juste de l’échantillon.

A

Vrai

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26
Q

Vrai ou faux? Il est possible d’avoir une idée de la voussure en calculant le rapport de deux étendues significatives.
1 étendue: porte sur intervalle semi-interquartile et renseigne sur la dispersion des scores près de la moyenne.
2 étendue: porte sur intervalle entre C90 et C10, davantage influencée par les valeurs extrêmes.

A

Vrai

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27
Q

Vrai ou faux? Distribution leptokurtique, première étendue très petite comparativement à la deuxième.

A

Vrai

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28
Q

Vrai ou faux? Des tables ont été élaborées en prenant 0 comme moyenne et 1 comme écart type. Dans ce cas précis, la distribution normale est appelée “distribution normale réduite” ou “distribution centrée réduite” et les valeurs X sont appelées scores Z.

A

Vrai

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29
Q

Vrai ou faux? Toute distribution normale, de moyenne et d’écart type quelconques, peut être transformée en une distribution normale réduite au moyen d’une formule.
z= (X - (MOY))/sx
C’est une transformation linéaire seulement.

A

Vrai

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30
Q

Vrai ou faux? Transformer une distribution en scores Z n’a pas la vertu de normaliser la distribution.

A

Vrai

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31
Q

Vrai ou faux? Il est possible d’utiliser la distribution normale réduite quels que soient la moyenne et l’écart type de la distribution normale originale.

A

Vrai

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32
Q

Vrai ou faux? Entre -1 et 1 d’écart type d’une courbe normale, nous retrouvons 68,26% des scores.

A

Vrai

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33
Q

Vrai ou faux? Entre -2 et 2 d’écart type d’une courbe normale, nous retrouvons 95,44% des scores.

A

Vrai

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34
Q

Vrai ou faux? Entre -3 et 3 d’écart type d’une courbe normale, nous retrouvons 99,74% des scores.

A

Vrai

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35
Q

Vrai ou faux? Plusieurs méthodes doivent être employées en conjonction les unes avec les autres afin d’offrir une perspective d’ensemble qui soit exhaustive.

A

Vrai

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36
Q

Vrai ou faux? Il est important de regarder à l’algorithme sur lequel se base le calcul des différentes caractéristiques d’une distribution. Plusieurs programmes de calcul, utilisant des algorithmes différents, peuvent présenter des valeurs calculées différentes de symétrie ou de kurtose.

A

Vrai

37
Q

Vrai ou faux? La mesure peut autant être retrouvé dans la physique, la biologie, l’économie, le loisir, l’éducation, la psychologie.

A

Vrai

38
Q

Définir certaines caractéristiques du comportement
• Décrire/prédire les différences de comportement
• Prédire les changements de comportement et,
• Expliquer le pourquoi de ces différences
sont tous des …

A

rôles de la mesure en psychologie

39
Q

Vrai ou faux? La

qualité des descriptions, des prédictions, etc. Dépendra (en partie), de la qualité de la mesure.

A

Vrai

40
Q

Vrai ou faux? De façon générale, on définit la mesure comme étant «un ensemble de méthodes utilisées pour donner une description (quantitative) d’une caractéristique d’un phénomène».

A

Vrai

41
Q

Vrai ou faux?
Spécifiquement, la mesure est une opération qui consiste à associer, selon certaines règles, des symboles (souvent numériques) à des objets, à des événements ou à des individus de façon à évaluer le degré auquel ils présentent certains attributs.

A

Vrai

42
Q

Pour être représentatifs, les symboles numériques doivent être accompagnés d`une …

A

unité de mesure 2 + mètres.

43
Q

Vrai ou faux? Certaines mesures peuvent être influencer par l’outil qui la mesure. Ex: un test sur l’agressivité.

A

Vrai

44
Q

Vrai ou faux?
La mesure des attributs physiques ne soulève aucun problème, mais la mesure
des attributs psychologiques est plus complexe (plus de variable à définir et à contrôler pour obtenir un résultat réaliste (valide et fidèle).

A

Vrai

45
Q

Vrai ou faux? Les procédés dobtention dune mesure doivent être explicites. Pour cette raison, il existe des règles précises qui régissent le processus de mesure.

A

Vrai

46
Q

Vrai ou faux? La formulation rigoureuse des règles contribue à ce que les résultats obtenus soient reproductibles.

A

Vrai

47
Q

Vrai ou faux? En conclusion, la mesure, en plus de permettre une quantification, donne une description plus « objective » et s’avère plus économique en temps (et en argent) qu’une évaluation « subjective » conçue pour fournir des informations comparables.

A

Vrai

48
Q

Vrai ou faux? On peut définir l’évaluation comme étant une 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. Ex. Une personne qui mesure 2 14 mètres est souvent évalué comme « très grande ».

A

Vrai

49
Q

Vrai ou faux? Il est très fréquent que l’on ignore l’unité de mesure et les limites du phénomène en question. C’est le problème qu’il faut résoudre lorsqu’il s’agit d’évaluer l’intelligence d’une personne, ses aptitudes, ses intérêts (sa personnalité). Le résultat « 128 » ne révèle pas énormément de la qualité (classification) de cette personne ni de sa compétence; pour porter un jugement de valeur, il faudrait connaître ces informations: l’unité de mesure et les limites du phénomène en question.

A

Vrai (Le chiffre en tant que tel ne veut pas dire grand chose il faut savoir sur quelles normes ont se base pour identifier se résultat.)

50
Q

Vrai ou faux? Plusieurs auteurs s’entendent pour reconnaître un des postulats de la mesure proposés par Stanley Smith Stevens (1946) (très important dans le contexte de la psychométrie):
• Les quatre principaux niveaux de mesure correspondant à quatre types fondamentaux d’échelles de mesure:
• Nominale, ordinale, d’intervalle égal et de proportion.

A

Vrai

51
Q

Vrai ou faux? Dans l’échelle nominale, la rigueur de la discrimination dépend de la capacité d’observation de l’évaluateur.

A

Vrai

52
Q

Vrai ou faux? Dans l’échelle nominale les statistiques possibles sont les fréquences et le pourcentage.

A

Vrai

53
Q

Vrai ou faux? Il n’est pas possible de mesurer “l’absence d’intelligence”.

A

Vrai

54
Q

Vrai ou faux? La classification d’une échelle serait plutôt une affaire de convention et d’utilité.

A

Vrai

55
Q

De quoi s’agit-il ? En psychométrie, on doit recourir à un échantillon d’individus et à un échantillon de contenu (item du test). Selon Bernier et Pietrulewicz (1997) il est virtuellement impossible de tenir compte simultanément, dans les analyses statistiques, des ces deux dimensions.

A

Le problème d’échantillonnage

56
Q

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

A

Tenir compte explicitement de l’une des deux dimensions (tout en gardant à l’esprit que l’autre dimension peut éventuellement influer sur les résultats)

57
Q

Vrai ou faux? L’approche préconisé en psychométrie, en ce qui a trait au problème d’échantillonnage (lors de l’élaboration d’un instrument de mesure): on utilise un échantillon d’individus suffisamment grand pour que l’erreur d’échantillonnage se rapportant aux individus soit peu importante. Le problème de la représentativité de l’échantillon des sujets étant ainsi réglé, la représentativité de l’échantillon du contenu du test devient alors la préoccupation centrale.

A

Vrai

58
Q

Vrai ou faux? Pour autant que l’échantillon des sujets soit suffisamment grand, la précision d’un test sera indépendante du nombre de sujets de l’échantillon et sera directement reliée au contenu du test, c’est-à-dire au nombre d’items.

A

Vrai

59
Q

Vrai ou faux? Les scores des tests psychologiques sont généralement interprétés en se référant à des normes qui représentent la performance au test d’un échantillon de normalisation:
• On établit donc les normes de façon empirique en observant dans quelle mesure les membres d’un groupe représentatif répondent effectivement le test en question.

A

Vrai

60
Q

Vrai ou faux? Pour ce qui est des normes: les scores et leur distribution. Il suffit de situer le score brut de tout individu à l’intérieur de la distribution des scores des membres de l’échantillon de normalisation, de façon à préciser sa position relative au sein de ce groupe:
• Le score coïncide-t-il avec la performance moyenne du groupe normatif?;
• Est-il légèrement inférieur à cette moyenne?
• Se situe-t-il près de l’extrémité supérieure de la distribution?

A

Vrai

61
Q

Vrai ou faux? 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 une mesure relative. Ces scores (mesures relatives) dérivés remplissent deux fonctions:
• Ils déterminent la position relative de l’individu à l’intérieur de l’échantillon normatif et permettent de comparer sa performance à celle d’autres personnes;
• Ils permettent de comparer directement la performance d’une même personne à différents tests.

A

Vrai

62
Q

Vrai ou faux? Pour faciliter l’interprétation des données quantitatives, une première étape de mise en ordre consiste à regrouper ces scores sous forme d’une distribution de fréquences.

A

Vrai

63
Q

Vrai ou faux? L’interprétation de l’écart-type est particulièrement claire lorsqu’elle s’applique à une distribution normale (ou quasi normale). Dans ce type de distribution, il existe une relation directe entre l’ÉT et le pourcentage de sujets.

A

Vrai

64
Q

Presque tous les tests psychométriques sont maintenant accompagnés d’une forme quelconque de …

A

norme intragroupe

65
Q

Vrai ou faux? La norme intragroupe permet de situer la performance d’une individu en fonction de celle du groupe normatif (même âge et/ou même niveau scolaire).

A

Vrai

66
Q

Vrai ou faux? Un centile correspond au pourcentage des personnes de l’échantillon de normalisation dont le score est inférieur à un score brut donné.

A

Vrai

67
Q

Ils sont faciles à calculer; facilement compris; universellement applicable (enfants ou adultes); conviennent à tous les types de tests (d’aptitudes ou personnalité) correspond aux avantages des …

A

centiles

68
Q

L’inégalité des distances entre les unités est l’inconvénient des …

A

centiles

69
Q

Vrai ou faux? Les tests en circulation utilisent de plus en plus les scores standards. Ces scores dérivés s’avèrent satisfaisants dans le sens de faciliter des calculs subséquents.

A

Vrai

70
Q

Convertir les âges mentaux (AM) en un indice uniforme de la position relative d’une personne au sein d’un groupe de référence. Il consistait à diviser l’âge mental (AM) par l’âge chronologique (AC), puis multiplier par 100 (éliminer les décimales). Des problèmes techniques (même É-T pour tous les âges) et sociaux ont ralentis sont utilisation, est l’objectif du

A

QI

71
Q

Vrai ou faux? L’échelle nominale est une échelle ordonnée.

A

Faux

72
Q

Vrai ou faux? La variance totale des scores est importante en théorie classique puisque, pour différencier les personnes, il faut que les résultats possèdent une certaine variance.

A

Vrai

73
Q

Vrai ou faux? Le score total est un score composite: il est le résultat de l’addition des scores aux items du test. En effectuant cette addition, nous postulons que ces items mesurent sensiblement le même trait.

A

Vrai

74
Q

Vrai ou faux? Trois choix que nous pouvons faire à la question deux oranges plus trois citrons:

  1. Pas faire l’addition
  2. Ramener à l’ensemble contenant les deux éléments et faire l’addition.
  3. Ignorer les caractéristiques communes à chaque ensemble “cinq compotes”
A

Vrai

75
Q

Vrai ou faux? Lorsqu’on veut faire un score total, il est préférable d’additionner ensemble des items homogènes (scores au tests de dépression ensemble) plutôt que des items hétérogènes (score de dép avec finances).

A

Vrai

76
Q

Vrai ou faux? En plus de la variance des items individuels, la covariance entre les items joue un rôle important dans l’estimation de la variance du score total.

A

Vrai

77
Q

Vrai ou faux? La covariance est une mesure du degré d’association entre deux variables X et Y. Elle sert à exprimer dans quelle mesure deux variables différentes fluctuent de manière conjointe dans le même sens (valeur positive) ou dans le sens contraire (valeur négative).

A

Vrai

78
Q

Vrai ou faux? La variance totale d’un test dépend donc non seulement de la variance de ses items individuels, mais aussi de leur homogénéité.

A

Vrai

79
Q

De quel postulat est-il question ? La théorie classique des scores postule que le score observé d’un individu résulte de la somme entre le score vrai de l’individu (V: constante) et l’erreur de mesure associée à ce score (E: variable aléatoire.

A

Postulat 1

80
Q

De quel postulat est-il question ? La théorie classique des scores postule que la valeur attendue pour le score vrai est estimée par la moyenne des scores observés. (Signifie que le score vrai d’un individu est l’espérance mathématique des scores observés, plus d’observation meilleure idée du score vrai).

A

Postulat 2

81
Q

De quel postulat est-il question ? La théorie classique des scores postule qu’il n’y a pas de corrélation entre l’erreur de mesure et le score vrai dans la population des individus à qui l’on administre le test. (Erreur aléatoire de mesure pas plus grande si un individu possède un score vrai élevé ou plus faible).

A

Postulat 3

82
Q

De quel postulat est-il question ? La théorie classique des scores postule que les erreurs à deux tests différents (E1 et E2) ne sont pas corrélées entre elles.

A

Postulat 4

83
Q

De quel postulat est-il question ? La théorie classique des scores postule qu’il n’y a pas de corrélation entre l’erreur de mesure à un test et le score vrai à un autre test.

A

Postulat 5

84
Q

De quel postulat est-il question ? La théorie classique des scores postule que deux tests sont parallèles si et seulement si leurs scores vrais et leurs erreurs types de mesure sont égales.

A

Postulat 6

85
Q

De quel postulat est-il question ? La théorie classique des scores postule que deux tests sont considérés comme tau-équivalents lorsque leurs scores vrais différent par une constante additive k. Ce postulat définit ce qu’est un test tau-équivalent.

A

Postulat 7

86
Q

Vrai ou faux? L’ensemble des sept postulats de la théorie classique se résume facilement: les erreurs aléatoires de mesure doivent être indépendantes en toutes circonstances.

A

Vrai

87
Q

Vrai ou faux? La théorie classique prend compte d’une erreur strictement aléatoire. Si les postulats de bases sont respectés, c’est-à-dire si les différentes sources d’erreur sont indépendantes les unes des autres, alors celles-ci pourront s’annuler de sorte que sur un grand nombre de mesures répétées, l’espérance mathématique des scores observés soit le score vrai de l’individu.

A

Vrai

88
Q

Vrai ou faux? Un test peut être fidèle même s’il ne mesure pas ce que l’on souhaite.

A

Vrai

89
Q

Vrai ou faux? De bons indicateurs de fidélité, même s’ils permettent d’envisager que les résultats au test puissent être valides, ne sont pas suffisants à eux seuls pour assurer la pertinence des scores.

A

Vrai

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