La fidélité (fiabilité) Flashcards
C’est quoi la fidélité d’un test?
C’est la constance et la reproductibilité de la mesure. Un test sera fiable s’il permet d’avoir les mêmes résultats dans un intervalle de quatre semaine (minimum) par exemple. C’est quand on mesure toujours la même choses, peu importe les conditions.
La fiabilité est-elle la seule condition nécessaire pour déterminer la qualité d’un test?
Non. C’est la première info comme va chercher à savoir, mais ce n’est pas suffisant. Il faut ensuite savoir la validité du test.
Il y a 4 distinctions importantes à faire en ce qui à trait à la fidélité. Nommes-les.
- La fidélité versus la validité.
- Dimensions techniques et quantitatives
- Changement réel ou changement temporaire
- Erreur aléatoire versus erreur systématique
Il faut bien distinguer la fidélité de la validité. Comment diffèrent-t-elles?
La fiabilité est plus technique, opérationnelle et quantitative. Alors que la validité, qui est aussi technique de manière mesurable, est plus subjective. On doit utiliser notre justement parfois, et c’est un lot de preuves qu’on doit accumuler.
Qu’est-ce que l’erreur aléatoire versus l’erreur systématique?
L’erreur aléatoire provient du hasard. Tandis que l’erreur systématique provient lorsqu’on réduit ou augmente systématiquement les résultats attendu à un test en raison de facteurs étrangers au test. Exemple, on passe un test conçu pour des francophones à des immigrants qui ne maîtrisent pas la langue, donc il y aura une erreur systématiquement è la baisse.
Vrai ou faux?
Un test peut être parfaitement fidèle.
Faux. Un test n’est jamais 100% fidèle. Il y a toujours une marge d’erreur qu’il faut accepter.
Comment augmenter la fiabilité/fidélité d’un test?
En réduisant l’erreur de mesure.
Est-ce qu’on peut réduire toutes les erreurs de mesure?
Non. La seule qu’on ne peut pas réduire est celle qui à trait au sujet. Plus précisément, au participant. On ne peut rien faire à l’état du participant lors de la passation du test.
Quel énoncé est vrai? Un test peut être :
a) valide sans être fidèle
b) fidèle sans être valide
b)
Donne la définition de la corrélation.
La corrélation estime une possible relation linéaire entre deux variables (X,Y).
Quels sont les différents facteurs qui influence la corrélation?
- La linéarité
- Hétéroscédasticité
- Position relative vs position absolue
- La variabilité : homogénéité versus hétérogénéité
Ça veut dire quoi linéarité, versus curvilinéarité?
On obtient une forte corrélation lorsque nos variables sont linéaires. Une corrélation faible donne une droite curvilinéaire.
Décris moi l’hétéroscédasticité.
C’est la façon dont nos points se dispersent sur notre droites. Une moins bonne hétéroscédasticité donne peut donner par exemple une corrélation est plus forte au début et plus faible à la fin, où à la fin les points sont très dispersé.
C’est quoi l’homogénéité? Comment ça peut impacter notre corrélation?
C’est lorsque qu’il n’y a pas assez de variations et que tous les participants répondent la même chose. Les données sont donc étendue partout et ne forme pas de ligne permettant de voir une corrélation. Un groupe homogène donne ce problème.
C’est quoi la position relative vs absolue?
Les scores obtenus n’ont pas nécessairement d’impact lorsqu’on cherche une corrélation entre deux personne, par exemple. Deux faibles scores semblables peuvent donner presque la même corrélation qu’un faible score et un score moyen.
Quelles sont les principales sources d’erreur de mesure en lien avec la fiabilité?
- Type de correction du test
- Contenu du test
- Conditions d’administration du test
- Circonstances personnelles
Comment le type de correction du test peut affecter sa fiabilité?
Le correcteur a un jugement qui est une source d’erreur. Il y a aussi une variation évidente entre la façon de corriger un test des correcteurs. Exemple, corriger une question à développement.
Comment le contenu du test peut-il affecter la fiabilité du test?
Lorsque les items ne mesurent pas ce qu’ils sont censé mesurer.
Comment les conditions d’administration du test peuvent-ils affecter sa fiabilité?
Si un test est administré en groupe une fois, et seul une autre, etc. Les réponses du participant peuvent varier en fonction de ça.
Comment les circonstances personnelles peuvent affecter la fiabilité du test?
Si le participant répond au test la journée où sa conjointe l’a quitté, il sera probablement moins concentré et ne répondrait pas de la même façon une autre journée où ses émotions ne seraient pas affectés.
Est-ce qu’on peut réduire l’erreur de mesure de toutes ces sources d’erreur?
Non. On ne peut pas contrôler l’erreur de mesure des circonstances personnelles du participant.
Qu’est-ce que la théorie du score vrai? Quelles sont ses composantes?
Une façon d’éliminer statistiquement les sources d’erreur possible dans un score donné. Ses composantes sont le score observé (O), le score vrai (V) et l’erreur de mesure (E).
Quelles sont les relations entre le score observé, le score vrai et l’erreur de mesure? Comment on peut définir chacun?
Le score observé (O) peut être considéré comme le score brut de la personne. Nous savons par contre qu’il y a des erreurs de mesures. Le score vrai (V) est donc le score qu’elle aurait si on enlevait toutes les sources d’erreurs de mesure possible. On peut le concevoir comme la moyenne de tous les scores observés qu’elle obtiendrait si elle passait le test un nombre de fois illimité. L’erreur de mesure (E) est la différence entre le score vrai et le score observé. Elle peut être positive ou négative.
V = O +/- E
OU
O = V +/- E
La théorie du score vrai peut-elle s’exprimer en termes de variances des scores?
Oui. C’est la même formule, sauf que c’est remplacé par la variance.