fidélité, validité et contrôle Flashcards
On considère une technique de mesure fidèle lorsque quoi
son application entraîne toujours des résultats semblables
la fidélité réfère à quoi
à la précision de l’instrument peu importe ce qu’il mesure
la fidélité d’une mesure dépend de l’absence de quoi
l’absence relative d’erreur de mesure
est ce que fidélité = validité
non
est ce que les mesures constantes ou fidèles sont toujours valide
non
quels sont les trois types de fidélité
- stabilité temporelle
- équivalence
- homogénéité
la stabilité temporelle se détermine sur la base de quoi
sur la base de la constance des résultats obtenus à la suite d’applications répétées de l’instrument
la stabilité temporelle se détermine sur la base de la constance des résultats obtenus à la suite d’applications répétées de l’instrument, à combien d’administrations d’instruments on fait habituellement recours
on a recours à 2 administrations de l’instrument
comment s’appelle la technique pour déterminer s’il y a bel et bien une stabilité temporelle
fidélité test-restest
quand utiliser le test-retest, pour quel type de construit
Recommandé pour des construits qui possèdent une stabilité temporelle
E.g., traits de personnalité, intelligence
pour quel type de test n’est t-il pas recommandé d’utiliser le test-retest
- Des tests de type situationnel qui mesurent un état passager
E.g., émotions, humeur - Des tests qui sont influencés par la mémoire ou l’apprentissage
qu’est ce que l’équivalence
La manière dont les résultats obtenus à partir de différents instruments ou par différents observateurs mesurent la même caractéristique ou la même variable
Si plusieurs observateurs sont impliqués, l’indice d’équivalence peut être quoi ( équivalence ) aussi comme s’appel ce coefficient
le pourcentage d’accord inter-juges (coefficient Kappa)
Si ce sont des questions de tests, des réponses obtenus à des échantillons de questions de 2 instruments, l’indice d’équivalence est quoi
un coefficient de corrélation entre les réponses à des échantillons de questions des deux instruments
qu’est ce que l’homogénéité, s’intéresse à quoi
C’est le degré de consistance qu’offrent les réponses d’un individu aux questions variées d’un test
- S’intéresse à la probabilité qu’un (des) item(s) mesure(nt) autre chose que ce qui est prévu
autre mot pour homogénéité
consistance interne
quels outils mesurent l’homogénéité
Différents outils statistiques mesurent l’homogénéité
- alpha de cronbach
- formule 20 de kuder-richardson
- moitié-moitié
qu’est ce que l’Alpha (α) de Cronbach
Une statistique fréquemment utilisée pour mesurer la consistance interne d’instruments de mesure
pour quelle type d’échelle l’Alpha (α) de Cronbach est-elle approprié
Approprié pour échelles type dichotomiques, Likert ou mesures intervalle/rapport
est ce que l’α plus petit que 0,6 est acceptable
inacceptable
entre quoi l’α est indésirable
entre 0,6-0,65
quand est-ce que l’α est minimalement acceptable
entre 0,65-0,7
quand est-ce que l’alpha est respectable
entre 0,7-0,8
quand est-ce que l’α est très bon
entre 0,8-0,9
quand est-ce que l’α est excellent
quand l’α est plus grand que 0,9
pour quoi était anciennement utilisé la formule 20 de kuder-richardson
Une statistique anciennement utilisée pour mesurer la consistance interne d’instruments de mesure où les items sont dichotomiques (e.g., oui-non)
qu’est ce qui est une option plus versatile que la formule 20 de Kuder-Richardson
Cronbach α
qu’est ce qui est similaire entre cronbach α et K-R 20
Interprétation du coéficient (étendue 0.0 – 1.0) similaire à Cronbach
qu’est ce que la méthode moitié-moitié (split-half de Spearman-Brown)
On divise en deux le test pour évaluer la relation entre les deux moitiés
La corrélation P*xx nous dis quoi
ce que serait la fidélité si le test était N fois plus long que ses moitiés
quand N est plus grand que 2 dans la méthode moitié-moitié, qu’est ce que ça signifie
prédiction pour test plus long
quand N est plus petit que 2 dans la méthode moitié-moitié, qu’est ce que ça signifie
prédiction pour test plus court
la validité interne permet de nous questionner sur quoi
Est-ce que les données sont vraiment dues à ce qu’on prétend (expérience) ou à ce qu’on observe (étude)?
Alternativement, est-ce que les résultats ne dépendent pas d’autres facteurs non contrôlés?