Psychométrie Exam 1 Flashcards
Principales catégories de tests (5)
- Tests d’aptitudes intellectuelles
- Tests de rendement
- Tests de personnalité
- Mesure des intérêts et des attitudes
- Tests neuropsychologiques
Sous-catégories de tests d’aptitudes intellectuelles (3)
- Individuels
- Collectifs
- Autres aptitudes
Sous-catégories de tests de rendement (5)
- Batteries de tests
- Sujet unique
- Certification, diplômes et brevets
- Programmes parrainés par le gouvernement
- Tests individuels de rendement
Sous-catégories de tests de personnalité (3)
- Tests objectifs
- Techniques projectives
- Autres méthodes
Sous-catégories de mesure des intérêts et des attitudes (2)
- Inventaires des intérêts professionnels
- Échelles d’attitudes
Principaux secteurs dans lesquels les tests sont utilisés (4)
- Clinique
- Éducation
- Gestion du personnel
- Recherche
4 hypothèses fondamentales du domaine de la psychométrie
- Les êtres humains se distinguent par des traits ou caractères importants
- Ces traits peuvent être quantifiés
- Ces traits sont assez stables
- Les mesures de ces traits sont liées au comportement
Période de l’histoire: Le passé lointain
Jusqu’à 1840
Période de l’histoire: La mise en place
1840-1880 Intérêt accru envers la maladie mentale Adoption des examens écrits Influence des travaux de Darwin Naissance de la psychologie expérimentale
Période de l’histoire: L’enracinement
1880-1915
Période de l’histoire: L’essor
1915-1940
Période de l’histoire: La consolidation
1940-1965
Période de l’histoire: Le passé récent
1965-2000
Période de l’histoire: La période actuelle
2000-aujourd’hui
10 tests mentaux de Cattell (période de l’enracinement)
- Pression dynamométrique (préhension)
- Vitesse du mouvement
- Zones sensitives
- Pression douloureuse
- Seuil différentiel de poids
- Temps de réaction auditif
- Temps de dénomination des couleurs
- Bissection d’une ligne de 50 cm
- Évaluation d’une période de 10 secondes
- Nombre de lettres mémorisées après 1 seule écoute
Relation entre les ordinateurs et la psychométrie (3)
Dépouillement statistique
Relevé des résultats
Administration du test
Principales sources de développement de la psychométrie actuelle (6)
- Impulsion scientifique
- Préoccupation envers l’individu
- Applications pratiques
- Méthodologie statistique
- Croissance de la psychologie clinique
- Utilisation des ordinateurs
Éléments de la définition d’un test (6)
- Méthode ou outil
- Fournit de l’information
- Information comportementale ou cognitive
- S’applique à un échantillon de comportements ou de processus cognitifs
- Standardisé
- Quantifié
Autre type de classement des tests (5)
- Test papier-crayon ou test de performance
- Test de vitesse ou de puissance
- Test individuel ou collectif
- Test de performance maximale ou de performance type
- Interprétation normative ou critériée
Les 3 questions ou préoccupations fondamentales de la psychométrie
- La fidélité = stabilité d’une mesure
- La validité = ce que le test mesure réellement
- Les normes = le cadre d’interprétation des résultats du test
Les 7 grandes périodes de l’histoire de la psychométrie dans l’ordre du plus vieux au plus récent
Jusqu'à 1840 - Le passé lointain 1840-1880 - La mise en place 1880-1915 - L'enracinement 1915-1940 - L'essor 1940-1965 - La consolidation 1965-2000 - Le passé récent 2000-aujourd'hui - La période actuelle
Définition à 6 éléments du test
Le test est une méthode ou un outil standardisé qui fournit de l’information sur un échantillon de comportements ou de processus cognitifs sous une forme quantifiée.
2 questions courantes sur les tests
- Comment obtenir de l’information sur un test donné?
- Quels sont les tests existants pour un objectif donné?
9 principales sources d’information sur les tests
- Répertoires de tests publiés ou non publiés
- Séries périodiques de comptes rendus critiques des tests publiés
- Répertoires électroniques
- Recueils spécialisés
- Ouvrages consacrés à un test en particulier
- Manuels de psychométrie
- Revues scientifiques
- Catalogues d’éditeurs
- Utilisateurs de tests
2 sources principales de comptes rendus critiques de tests
- Mental Measurements Yearbook (MMY)
- Test Critiques
2 problèmes courants motivent l’utilisation d’une variété de sources d’information sur les tests
- Trouver de l’information sur un test en particulier
- Obtenir une liste de tests conçus à une fin précise
4 distinctions importantes sur la fidélité
- La fidélité comparée à la validité
- Le sens couramment utilisé comparé au sens technique
- Le changement réel comparé au changement temporaire
- Les erreurs systématiques comparées aux erreurs aléatoires
Qu’est-ce qu’une distribution bivariée?
Diagramme de dispersion, nuage de points
Variable X en abscisse et Variable Y en ordonnée
r = +1,00
Relation linéaire positive parfaite
r = -1,00
Relation linéaire négative parfaite
r = 0
Absence de relation entre les 2 variables
Comment interpréter les variations / différents coefficients de corrélation?
Tous les coefficients de corrélation peuvent être interprétés à peu près de la même façon que celui de Pearson, à quelques exceptions près.
Autres types de coefficients de corrélation que celui de Pearson (ne pas apprendre par coeur)
- r bisériale
- r bisériale de point
- r tétrachorique
- r phi
- Coefficient de contingence
- Coefficient de corrélation de rang
- Coefficient de corrélation interclasse
- Êta
- Coefficient de corrélation de Spearman
- Kappa
- Coefficient de Kendall
Formule de la droite de régression
Y’ = bX + a
où
b = pente de la droite de régression
a = ordonnée à l’origine
À quoi sert le signe prime (‘) dans la formule de la droite de régression?
Indique qu’il s’agit d’une prédiction et non d’une donnée connue
Fonction de la droite de régression
Droite qui parvient le mieux à montrer la relation existant entre des points de données pour 2 variables, dans le but de prédire un score Y d’après celui de X.
Erreur type d’estimation
On suppose qu’il y a une distribution normale d’Y équivalente pour chaque valeur de X le long de la courbe d’estimation ; probabilité qu’un certain nombre de scores soient différents des scores prévus.
Formule de l’erreur type d’estimation
ETEy’ = ÉTy [racine carrée] (1-r2xy)
où
ÉTy = écart type pour le test que concerne la prévision
rxy = corrélation entre le test pour lequel on fait une prédiction et celui à partir duquel on la fait
4 facteurs influant sur les coefficients de corrélation
- La linéarité
- L’hétérocédasticité
- La position relative (et non absolue)
- L’hétérogénéité du groupe
Comment fonctionnent les corrections pour la restriction de l’étendue?
Elles permettent d’ajuster r en fonction d’une variabilité accrue ou moindre du groupe.
Permet d’estimer r dans un groupe plus hétérogène à partir du r obtenu dans un groupe plus homogène
OU INVERSEMENT
Permet d’estimer r dans un groupe plus homogène à partir du r obtenu dans un groupe hétérogène
Effets des corrections pour la restriction de l’étendue
- Effets plus importants lorsque la variabilité est beaucoup plus faible dans le groupe homogène que dans le groupe hétérogène
- Effets plus prononcés sur les corrélations modérées
- Très peu d’effets sur les corrélations très faibles ou très fortes
- Jamais de changement sur le sens de la relation
Principales sources d’erreur de mesure occasionnant des problèmes de fidélité (4)
- Type de correction du test
- Contenu du test
- Conditions d’administration du test
- Circonstances personnelles
Qu’est-ce que le score vrai?
Le score vrai (V) d’une personne est celui qu’elle obtiendrait au test si toutes les sources d’erreur de mesure qui sont associées à un problème de fidélité étaient supprimées de son score observé.
Qu’est-ce que l’erreur de mesure?
L’erreur de mesure (E) est la différence entre le score vrai et le score observé. Elle peut être positive ou négative. Elle représente la somme de toutes les influences aléatoires susceptibles de compromettre la fidélité de mesure.
Quelle est la formule de l’erreur de mesure?
V = O +/- E où V = Score vrai O = Score observé E = Erreur de mesure
On peut aussi exprimer l’erreur de mesure en termes de variance. Quelle est la formule?
Sigma vrai au carré = sigma observé au carré - sigma erreur de mesure au carré
La variance du score observé est la somme de la variance du score vrai et de celle de l’erreur de mesure.
Comment définir la fidélité (r) à partir de la variance?
r = sigma vrai au carré / sigma observé au carré
c’est-à-dire
selon la proportion de la variance observée qui relève de la variance vraie.
Comment sont normalement distribués les scores observés autour du score vrai?
On présume habituellement que les scores observés sont normalement distribués autour du score vrai.
Quelles sont les méthodes servant à déterminer la fidélité? (4)
- Test-retest
- Interjuges
- Versions parallèles
- Cohérence interne (homogénéité)
Comment vérifier la fidélité par test-retest?
Par l’administration du même test aux mêmes personnes à 2 occasions, généralement à une journée ou à un mois d’intervalle
Comment appelle-t-on aussi le coefficient de fidélité?
C’est la corrélation entre les scores obtenus la première et la seconde fois (généralement Pearson.
Souvent appelé “coefficient de stabilité”.
Quelles fluctuations la méthode test-retest permet-elle de relever?
Elle évalue l’influence des fluctuations de la condition physique et mentale des candidats. Elle ne s’intéresse pas au contenu du test (le contenu est le même aux 2 temps d’administration).
La méthode peut aussi cibler, mais pas forcément, des variations liées à la façon dont le test est administré, des variations entre évaluateurs, etc.
Quels sont les 3 inconvénients principaux de la méthode test-retest?
- Ne tient pas compte des erreurs aléatoires attribuables aux variations du conteny
- À moins d’un test simple et court, le test est difficilement applicable (trop long pour intervalle si courte)
- Effet du premier test sur la reprise
Qu’est-ce que la fidélité interjuges évalue?
Les variations aléatoires attribuables aux personnes qui corrigent le test.
Comment procéder pour vérifier la fidélité interjuges?
Faire corriger 2 fois les copies d’un test auquel ont répondu un groupe de candidats. Le coefficient de fidélité est tout simplement la orrélation (habituellement une corrélation de Pearson) entre les scores attribués par le premier et le second évaluateur.
Il est important que les évaluateurs travaillent séparément pour ne pas s’influencer mutuellement.
Quoi faire si on a plus de 2 évaluateurs?
L’analyse la plus indiquée est le coefficient de corrélation interclasse, calculé à partir des carrés moyens développés dans une analyse de variance. Le CCI est interprété comme le coefficient de corrélation de Pearson (r).
Qu’est-ce que la méthode des versions parallèles (ou méthode des formes équivalentes)?
Administrer aux mêmes candidats 2 versions d’un test équivalentes ou très semblables (nombre d’items, limite de temps allouée, spécifications de contenu, autres facteurs).
La fidélité est obtenue en calculant la corrélation (habituellement Pearson) entre les scores obtenus aux 2 versions. ==> Coefficient d’équivalence