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Question 1

L’écart type est la plus grande erreur de mesure possible

Answer 1

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Question 2

meilleure est la fidélité meilleure sera la prédiction de score vrai à parir du score observé

Answer 2

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Question 3

les tests parallèles nous fournissent une méthode pour opérationnaliser l’estimation de la variance des scores vrais lorsque les postulats de base de la théorie classique sont raisonnablement satisfaits

Answer 3

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Question 4

score réel on l’a pas tant que l’on ne se test pas 100 fois

Answer 4

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Question 5

3 situations de deux formes parallèles

Answer 5

• stabilité (effet passage du temps sur fidélité des scores) (moment distinct)
• équivalence (effet de l’échantillonnage des items sur les scores) (2 formes de test)
• stabilité-équivalence (2 formes de test et a 2 moments distincts) plus faible estimation pcq 2 composantes

Question 6

L’équivalence entre les tests signifie que les moyennes et ÉT des résultats sont les mêmes dans la POPULATION en dépit des différences observées au niveau de l’échantillon

Answer 6

Donc si Moyennes et ÉT ne sont pas exactement les mêmes, pas forcément remettre en cause la théorie classique pcq différences peuvent se produire du aux fluctuations de l’échantillonnage

Question 7

Formules 20 et 21 (Kuder et Richardson) pour estimer cohérence interne

Formule 20 = items dichotomiques

Formule 21 = à partir moyennes et variances des scores individuels

Donnent estimations équivalentes quand items ont sensiblement même difficulté et même variance, mais si bcp de variations formule 21 donne estimation de cohérence interne inférieure

Answer 7

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Question 8

Modifications par Cardinet et Tourneur (1895) ont permis d’étendre l’étude de la fidélité de manière à y inclure tout objet de mesure dont les niveaux sont échantillonnés aléatoirement

Answer 8

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Question 9

Coefficient Alpha représente la moyenne de tous les coefficients de bissection possibles, seulement si les items sont t-équivalents, si les écarts types des items sont égaux

Ne devrait pas être calculé sur scores bruts afin de décrire fidélité et erreur de mesure, car pourrait surestimer la cohérence interne

Answer 9

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Question 10

Valeur d’alpha devrait toujours être accompagnée du nombre d’items sur lequel elle a été calculée, de son erreur d’estimation, sa corrélation moyenne entre les items

Rapporter l’erreur de mesure (permet de voir l’étendue des scores possibles)

Indiquer le nbr d’items non complétés
peut être approprié de pas considérer les items côtés 0

indiquer le nbr de conditions (ex: nombre d’items) pour atteindre une erreur de mesure acceptable

Answer 10

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Question 11

2 sources principales des facteurs affectant l’estimation de la fidélité

Answer 11

• les limites du calcul de la corrélation linéaire au moyen du r de Pearson
• les conditions empiriques de l’administration du test (ex: longueur test, limite de temps)

Question 12

Difficulté d’un test

trop facile = asymétrie négative
trop difficile = asymétrie positive

Answer 12

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Question 13

variance totale est nécessaire, mais non suffisante à la fidélité des résultats

Toute réduction de l’étendue des scores individuels entraine une sous-estimation de la corrélation entre 2 variables

Answer 13

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Question 14

formule de Spearman-Brown peut être très utile pour décider de la longueur qu’un test doit avoir pour posséder une précision acceptable

Answer 14

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Question 15

Facteurs affectant l’estimation de la fidélité des résultats

Answer 15

• difficulté d’un test
• l’étendue des différences individuelles
• limite de temps
• longueur du test

Question 16

plus les résultats à un test sont fidèles, plus l’erreur sera faible

Answer 16

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Question 17

moyenne des écarts types sur un groupe donnée = erreur type de mesure

Answer 17

Se

Question 18

Les Standarts for Educationnal and Psychological testing disent qui faut indiquer l’erreur type de mesure, mais la théorie classique permet pas de produire une telle info, il est donc nécessaire de modifier certains postulats

Answer 18

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Question 19

Cronbach, Gleser et Rajaratnam ont élaboré la théorie de la généralisabilité dans le but de réunir en un seul concept les différentes définitions de la fidélité

généralisabilité concept plus englobant que fidélité, permet de décrire situations de mesure plus complexes et plus près de la réalité

Answer 19

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Question 20

score univers = moyenne des scores sur toutes les observations admissibles

généralisation de l’échantillon à la pop

plus l’échantillon des conditions d’observation se rapproche de la population, plus la généralisabilité sera grande

Answer 20

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Question 21

intêret pur 2 types d'erreurs dans fidélité de la mesure: 
erreur absolue (valeur absolue des résultats mesuré sur une échelle défini a priori est changée) (prendre en compte erreur relative)

erreur relative (position des resultats les uns par rapport aux autres est changée) (prime en psychologie différentielle) (ex: 25 meilleurs résultats)

Answer 21

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Question 22

lorsque échantillon est petit, la théorie classiques des scores demeure la meilleure

lorsque échantillons d’items sont élevés , modèles de réponse aux items peuvent mieux repondre au besoin des spécialistes

Answer 22

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Question 23

La phase d’optmisation permet d’améliorer la généralisabilité des résultats en apportant des changements au plan d’observation, d’estimation et de mesure

4 types d’études D ou d’optimisation:

1) Changer le nbr de niveaux des facettes échantillonnées
- Accroitre nbr facettes
- Diminuer/supprimer les facettes qui ont peu d’impact sur l’erreur de mesure

2) Supprimer des niveaux atypiques de certaines facettes
3) Changer nbr de facettes ou leur nature
4) estimer les biais de la mesure

Answer 23

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Question 24

La fidélité n’exprime pas la précision d’une mesure dans le même système d’unités que le score total, on prefère rapporter l’erreur qui entoure l’interprétation des résultat

Answer 24

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