Psychométrie Flashcards
Qu’est-ce que la mesure?
Attribution de nombres à des objets, à des événements ou à des individus selon des règles préétablies dans le but de déterminer la valeur d’un attribut donné.
- Dans l’approche quantitative: nombres attribués à des objets/catégories pour représenter la quantité d’une caractéristique
- Dans l’approche qualitative: objets assignés à des catégories qui s’excluent mutuellement de façon à représenter la nature de la caractéristique
Pour quelles raisons, la mesure est importante?
- Mesurer, de façon standardisée, les différences entre les personnes ou les réactions de ces personnes dans des situations différentes
- Guider la prise de décision et tirer des conclusions dans différents contextes
- Évaluer les changements ou les progrès (ex. MCID)
- Déterminer la « normalité » (valeur de référence)
- Globalement: évaluer les phénomènes avec le degréde précision le plus élevé possible****
Vrai ou faux, un instrument de mesure permet de mesurer un phénomène?
Faux,
Attention: On ne mesure pas le phénomène en soi, mais ses caractéristiques (nature indirecte)
Qu’est-ce qu’une variable et qu’est-ce qu’un construit?
•Variable: attribut pouvant prendre différentes valeurs
•Construit: variable abstraite
– Concept représentant un comportement ou un évènement non observables
Ex: autonomie (ne se mesure pas en une seule variable)
Quelle est l’arborescence des échelles de mesure selon les variables?
Échelles de mesure:
- Catégoriques (discrètes)
- 1 Nominales
- -> Dichotomiques ou polychotomiques - 2 Ordinales
- Numériques
- 1 Discrètes
- 2 Continues
- -> Par intervalle ou Ratio
Qu’est-ce qu’un échelle de mesure nominale, ordinale, discrète et continue?
Nominale:
•Objets classés dans une catégorie donnée à l’aide de nombressans valeur numérique (ex. sexe, nationalité, etc.)
Ordinale
•Éléments classés en fonction de leur valeur relative (nombre) représentant un rang ou un ordre de grandeur(ex. mesure de la mobilité)
Discrète
•Valeurs sont des entiers et représentent un nombre fini (ex. nombre d’hospitalisations)
Continue
•Valeurs ont un nombre potentiellement infini et sont sur un continuum
Par intervalle: Absence de zéro absolu (ex. température)
Ratio: Présence d’un zéro absolu (ex. âge)
Différencier une donnée catégoriques d’une données continues (numériques)?
Catégoriques:
Les données se classent dans des catégories mutuellement exclusives.
• Les données peuvent (ou non) être assignées en fonction de valeurs numériques
Attention! Ces valeurs numériques ne représentent pas un nombre, mais plutôt une catégorie.
Ex: Cote d’un bilan musculaire
Continues:
Résultats d’un test sur un continuum: valeurs potentiellement infinies
•Le nombre représente une valeur numérique réelle
Ex: Bilan articulaire
Qu’est-ce qu’un échelle de Likert?
Échelle qui permet de quantifier des valeurs catégoriques en continue.
Les choix de réponses sont défini en fonction de l’objet de mesure: niveau d’accord, occurrence, importance, qualité, etc.
Toutefois, il est important de conserver une restriction dans son interprétation car la différence entre le choix 1 et 2 n’égale pas la différence entre le choix 3 et 4 .
Il est mieux d’utiliser un nombre pair de choix. Améliore l’interprétation.
Maintenant pratique va te pratiquer à identifier des échelles pour mesurer différentes variables?
Diapo 13 du powerpoint psychométrie
Qu’est-ce qu’une valeur de référence, une population de référence, un échantillon de référence et des individus de référence?
Valeurs de référence («normalité»): valeurs obtenues pour une population dans des conditions données
Population de référence: renferme toutes les personnes susceptibles de servir de référence (c.-à-d. possédant les caractéristiques recherchées)
Échantillon de référence: nombre d’individus représentant la population de référence
Individus de référence: sélectionnés à l’aide de critères précis et clairs = groupe de référence
Quelles questions doit-on se poser avant de sélectionner des valeurs de référence?
Questions à se poser avant de sélectionner des valeurs de référence:
- Le groupe de référence possède-t-il des caractéristiques semblables à mon patient?
- L’échantillon est-il représentatif de la population?
- L’échantillon inclut-il assez de cas pour avoir un bon degré de précision?
- L’échantillon est-il divisé de manière appropriée?
Qu’est-ce qu’une référence normative?
Mesures de référence basées sur des normes sont dépendantes de l’échantillon.
Comparaison entre le résultat d’un patient à une évaluation et celui d’individus représentant un groupe de référence (norme).
Score brut transformé en un score standard ou un rang percentile.
Objectif: Discriminer/Différencier les individus sur la variable de mesure.
–Est-ce que le patient se situe dans les valeurs habituellement attendues ou non (ex. par rapport à son âge)?
–Est-ce que le patient est éligible aux services(ex. services d’aide à domicile, prêt d’une aide technique)?
Qu’est-ce qu’une référence critériée?
Mesures de référence basées sur des critères
Comparaison d’un patient avec lui-même à différents moments dans le temps
- On s’intéresse à mesurer l’atteinte d’un résultat par le patient et non à le comparer avec d’autres individus
- Score standard (point fixe) établi par des experts
Objectif: Évaluer l’individu de manière à comparer sa performance par rapport à des seuils préétablis
Est-ce que le patient s’est amélioré depuis son entrée à l’unité de réadaptation? (Prise d’une mesure à son admission et une autre à son congé)
Qu’est-ce qu’une erreur de mesure et quelle sont ses 2 types?
C’est l’écart entre la mesure réelle et celle prise avec l’instrument de mesure.
Valeur observée = Valeur réelle +/- l’erreur de mesure
Elle n’est pas connue, mais on peut l’estimer
2 Types:
- Erreur aléatoire
- Erreur systématique
Qu’est-ce qu’une erreur aléatoire (trait error)?
- Erreur qui est attribuable au hasard et à des facteurs subjectifs (ex. caractéristiques individuelles comme la fatigue, l’humeur)
- Ne peut pas être évitée et prédite
- Entraîne des surestimations et des sous-estimations -> Sur un grand nombre d’observations, sa moyenne va tendre vers zéro
Qu’est-ce qu’une erreur systématique (méthod error)?
Aussi appelée « biais »: erreur prédictible
•Attribuable à des facteurs permanents qui surviennent de façon constante (ex. caractéristiques de l’instrument de mesure)
•Plus grave que l’erreur aléatoire, car elle représente des biais pouvant généralement être résolus
Ex: évaluateur qui ne suit pas une procédure standardisée
Elle est plus grave que l’erreur aléatoire car nous avons un contrôle dessus.
Quelles sont les 3 sources d’erreurs qui affectent principalement la qualité des données recueillies?
- L’instrument de mesure lui-même (ex. balance mal calibrée)
- Un problème relié à la personne évaluée (ex. stress, fatigue)
- Un problème relié à l’évaluateur (ex. connaît l’hypothèse de recherche, utilisation erronée du goniomètre)
Comment pouvons nous réduire l’erreur d’un instrument?*****
- Instrument de mesure (saisie de données)
- Calibration des instruments
- Données manquantes ou aberrantes
- Logiciel utilisé (Excel, SPSS, InVivo, etc.) - Personne évaluée (variations des caractéristiques mesurées)
- Saison, moment de la journée - Évaluateurs (variations relatives aux utilisateurs des instruments)
- Formation et standardisation (nb répétitions)
- Assignation à l’insu
- Comparer la distribution selon l’évaluateur
Qu’est-ce que la fidélité comme qualités psychométriques des instruments de mesure?
Correspond à la reproductibilité, la précision et la constance(stabilité) de la mesure.
Quels éléments permettent d’améliorer la fidélité d’un test?
- La standardization du test, en réduisant la variabilité de la situation d’évaluation du patient.
- En réduisant l’erreur d’un instrument de mesure (revoir la carte)
- Augmenter le nombre d’items (mais à faire attention car la qualité de ses items sont importants)
Quels sont les types de fidélité et les définir?
- Fidélité test-retest
- Stabilité temporelle
- Mesure la stabilité de la mesure en comparant les résultats de deux évaluations (ou plus) du même sujet effectuées à deux moments différents
- N’implique pas d’observateur
- Dépend à la fois de la stabilité de la mesure et de la stabilité du sujet/participant étudié - Fidélité inter-observateurs
-Cohérence entre plusieurs observateurs
Équivalence intercodeurs: Comparaison des résultats obtenus par deux ou plusieurs évaluateurs évaluant le même sujet, avec le même instrument. - Cohérence interne (ou homogénéité)
- Force qui relie les énoncés
- Exprime l’homogénéité de l’instrument: Est-ce que les énoncés mesurent différents aspects d’une même variable?
- Utile lors d’une seule administration de l’instrument: relativement un grand échantillon
Comment et quels éléments doivent être considérés dans l’interprétation d’une fidélité test-retest?
•Intervalle de temps entre les deux mesures:
-Compromis entre l’effet de mémoire/d’apprentissage et l’évolution/maturation du phénomène (ex. passation d’un test de dépistage cognitif)
•Estimation:
- Kappa de Cohen (catégorique; nominale)
- Coefficient de corrélation intra-classe (continue)
- Indice de concordance de Kendall (ordinale)
•Interprétation: coefficient > 0,70 = stabilité élevée
Quels sont les 2 types de fidélité inter-juges?
- Fidélité inter-juges simultanée(ou synchrone): Observation simultanée, sans interaction entre les juges
- Fidélité inter-juges non simultanée (asynchrone): Observation à deux temps de mesure différents, sans interaction entre les juges
- -> Notion de stabilité temporelle ici à considérer (donc moins prioriser que synchrone)
Comment doit-on interpréter une fidélité inter observateurs?
Peut s’exprimer par:
–Pourcentage d’accord (indication sur l’importance de l’erreur survenue en cours d’observation)
–Coefficient de corrélation
•Estimation:
- Kappa (catégorique)
- Kappa pondéré ou indice de Kendall (ordinale)
- Coefficient de corrélation intra-classe (continue)
Permet de compenser le tir sur l’erreur aléatoire qui n’avait pas été prise en compte (a discuté)
