Les résultats et normes des tests

Question 1

Un test, c’est la somme des items

Quelle est la 1e étape à faire ?

Answer 1

Calculer des notes brutes

Question 2

Comment on convertit des réponses catégorielles en points ?

Answer 2

Selon règles catégorielles du constructeur du test -> constructeur fait comme il veut, il pondère comme il veut

Ex: Réponse correcte = 1 point ( 2 points …)

Ex: Test de personnalité : réponse je suis d’accord vs non = x points

Question 3

Quelles sont les 2 grandes variables qu’on mesure ?

Answer 3

TR et réponses aux questions

Question 4

Une fois qu’on a noté totale brute de RC ou TR, qesk’on fait ? (2)

Answer 4

• stat descriptives

- distribution

Question 5

Quelles sont les 3 indices de tendances centrales dans les stat descriptives ?

Answer 5

• Moy —> faut écart type aussi sinon 0 intérêt
• Médiane
• Mode

Question 6

Quelles sont les indices de variabilité dans les stat descriptives ? ( 5)

Answer 6

• Étendue
• Écart type
• Q1
• Q3
• Espace interquartile

Question 7

Qesk’on fait avec une distribution normale ?

Answer 7

Regarder ou les perf se situent

Question 8

A + et - 1 écart type ça correspond à quoi?

Answer 8

68% des données

Question 9

Quelles sont les diffèrent type de distributions qu’on peut avoir ? (6)

Answer 9

• Bimodale
• Effet plancher
• Effet plafond
• Asymétrie d’aplatissement
• Rectangulaire
• J-shaped

Question 10

Explique la distribution bimodale

Answer 10

Souvent, c’est psk y’a 2 pop à intérieur de données —> faut partir de 1 pop

Question 11

Qeske l’effet plancher ?

Answer 11

Asymétrie négative : la majeur partie des gens se retrouvent de un côté de distribution, mauvaise perf de tous

-> ça veut dire que test = mal construit car tous dans une catégorie

Question 12

Qeske l’effet plafond ?

Answer 12

Asymétrie positive : la majeure partie des gens se trouvent dans 1 côté de distribution , tous ont super perf

-> ça veut dire que test = mal construit car tous dans une catégorie

Question 13

Qeske la distribution rectangulaire ?

Answer 13

On fait catégories qui comprenne même % d’individus dans chaque ( tous ont 25% de gens dedans)

Question 14

Quel est le pb de la note brute ?

Answer 14

C’est pas vrm traduisible en terme d’attribut psycho

On sait pas ce que la position par rapport à Moy signifie

On sait pas comment interpréter : eske qqun qui a 25 pts est en diff de qqun qui a 20 ?

Question 15

Si on a des sous tests avec des échelles métriques diff les uns des autres -> on peut pas définir ou on a bonne perf car les tests changent à chaque fois ( certains le Max c’est 20, 40, 60 etc)

Que faire ?

Answer 15

On crée nvx système de barème qui permettent de ramènent toutes les épreuves sous échelle commune => on transforme :

1e objectif :comparer perf d’une même perf à travers plusieurs tests

Question 16

Test critèrié: ex BD1-2 ou STAI ont des critères ;

Ex: BDI-2 : sévère : 28-63 pts

Ex: STAI: > 65 très élevé

Quel pb ?

Answer 16

Les valeurs seuils sont indicatives : c’est seulement piste d’interprétation

Erreur diagnostique : + la personne est proche de la valeur seuil, + le risque d’un mauvais diagnostic augmente -> ex: on peut mettre enfant dans TSA alors qu’il l’est pas

Ne pas utiliser ces valeurs seules ni de manière stricte !

Question 17

Que faire pour éviter erreur de diagnostique ?

Answer 17

Vérifier valeur seuil par rapport à fonctionnement -> on doit pas suivre ces valeurs seuils de manière rigide

Question 18

Pour comparer les gens, il faut un système commun à tous : lequel ?

Answer 18

Score Z : écart à moy pondéré par écart type : Z = ( xi- u) / écart type

Moy: 0

Écart type : 1

Catégorie moy: -0.67/0.67

Question 19

Est ce que les score T changent la forme de distribution ?

Answer 19

Non! Juste transformation linéaire

Question 20

Qeske les scores standards ?

Answer 20

Dérivent des score z par transformation linéaire

• Score T
• Score QI
• Score sous test

=> utilisent tous la même logique

=> on ramène tout à une métrique pour comparer les gens

Question 21

Qeske la note T?

Answer 21

Score z transformation linéaire selon :

T= ( z x 10 )+ 50 -> on part de score Z

Moy : 50

E-t : 10

Catégorie moy: 43-57

Question 22

Dans un tableau de score T, on a des chiffres ( c.f TP clinique) et parfois des blancs entre chiffres : pk?

Answer 22

Pb de sensibilité

Question 23

Qeske la note QI?

Answer 23

Score z transformation linéaire selon QI = 15 z + 100

Moy: 100

E-T: 15

=> c’est juste position

Catégorie moy : 90-110

Question 24

Qesk’on fait avec les notes indices dans le WISC- WAIS ?

Answer 24

On fait somme de points des épreuves et on a la valeur de type de QI

(Ex: 26 pts correspond à 116 de QI)

Question 25

Qeske la note sous tests ?

Answer 25

Score z transformation linéaire selon : X= 3Z + 10 Moy = 10 E-T = 3 Catégorie moy: 8-12

Question 26

Qeske le score standardisé : rang percentile ?

Answer 26

Transformation non linéaire : ordinal Quand un enfant obtient une note standard de 8 par ex : faut lui expliquer ce que ça veut dire : très difficile ! Donc on utilise rang percentile : on arrive + facilement à les faire comprendre : on explique à enfant et parents que perf a un test = course avec 99 autres enfants de son âge -> on seifue sa perf par rapport à enfants de même âge => on situe sa perf par rapport à enfants de même âge —> on va juste dire à enfant quelle est la position de enfant dans course sur les 100 enfants

Question 27

Quelle est le pb lié à définition de rang percentile ?

Answer 27

Y’a 3 manière de calculer : dire que ça correspond à - % < à note observée, - % < où égal a note observée -% < à note observée + 50% note observée => distribution non normale

Question 28

Est ce que rang percentile = Score z?

Answer 28

Percentile = transformation non linéaire

Question 29

Qeske les scores normalisés ?

Answer 29

Transformation non linéaire des notes brutes => création d’une distribution normale

Question 30

Quelles sont les 2 types de scores normalisés?

Answer 30

- Stanines | - Stens

Question 31

Qeske les stanines?

Answer 31

Standardized 9 : système de categorisation basé sur 9 catégories : On reconstruit distribution ou on peut placer individu dans une des 9 catégories Moy : 5 Écart type : 2

Question 32

Qeske le STEN?

Answer 32

Échelle de 1-10 Moy : 5.5 Écart type: 2 C.f Stanines

Question 33

Est ce que les Stanine et Stendhal sont souvent utilisés?

Answer 33

Non, de moins en moins

Question 34

Comment marchent les stanines - stens?

Answer 34

Chaque individu se trouve dans un % d’individu dans une catégorie —> faut trouver à quel note correspond le % d’appartenance —> Ex: dans catégorie de 4% inférieur -> Correspond à note entre 0-18 J’ai pas besoin de connaître note brute mais position de individu dans la catégorie -> ça me permet de trouver à quel note ça correspond

Question 35

Qeske la correspondance entre échelles ?

Answer 35

Diff type de score avec score Z au départ —> on arrive à même échelle de lecture avec diff type de score Ex: T score : 40 -> correspond a - 1 en score z et à 85 de QI

Question 36

Qeske les scores de dev ?

Answer 36

Échelles d’intelligence qui donne âge mentale en fonction de perf en fonction d’un âge ou d’un niveau scolaire , note brute Âge équivalent ( âge mental ) Grade ( niveau scolaire) équivalent Ex: 12 pts = 4 ans

Question 37

Pk on abandonne notion d’âge mental ? A quoi on passe ?

Answer 37

Car permet pas de comparer individu au cours de leur vie -> age mental adulte = 13 ans et demi tjrs en USA => Revient a dire que tout les adultes ont âge mental de 13 ans On passe à QI ratio !

Question 38

Dans les scores de dev, qesk’il faut éviter ?

Answer 38

Adulte atypique : 8 ans d’âge mental !! —> D’un point de vue qualitatif, y’a des diff de manière de traiter Info etc -> car reflète pas personne, c’est un score diff à utiliser -> perf similaire à enfants, estimé à partir de ces 50% d’enfants => indication et pas vérité ! => Les sauts qualitatifs s’accompagnent de sauts quantitatifs => 0 trajectoire linéaire donc on doit pas utiliser âge mental !

Question 39

Le choix du type de normes dépend de ..? (2)

Answer 39

- Distribution normale ou | - Distribution rectangulaire : quartilage, décilage dans chaque catégorie ?

Question 40

Quelles sont les questions préalables à se poser ?

Answer 40

- Choix du type de normes - Forme de distribution des données - Cb de categories ? —> dépend de échantillon : il doit y avoir 5 à 10x plus de sujet que de catégories

Question 41

Si la distribution est normale, doit - in faire une transformation non linéaire ?

Answer 41

Non ! Car vise justement à recréer dist normale p

Question 42

Explique la stratégie des quartiles et deciles avec les valeurs brutes de QI par ex

Answer 42

On fait des catégories de 25% à chaque fois donc : 1 e quartile : 56-90 (25%) 2e quartile : 91-100 (50%) 3e quartile : 101-111 (75%) 4e quartile : 112-134 (100%) => Pareil pour déciles mais que 10% dans chaque catégorie

Question 43

Explique la forme d’un dist normale

Answer 43

On crée 5 catégories : On a le central : - 0.5 s Moy + 0.5s Ensuite à gauche : -1.5 s à -0.5 s Tout à gauche : - à -1.5 s Ensuite droite : + 0.5 s à + 1.5 Tout à droite : + 1.5 a +

Question 44

Conclusions : normes

Answer 44

- Test : diff interind - Comparaison normative - Comparaison relative ( idéographique) - Connaître/ comprendre les diff métriques - Savoir calculer des normes - Avant passation : quel échantillon?