Semaine #7 - Biais des Tests Flashcards
Qu’est-il important de ne pas confondre lorsqu’on parle de biais
Il ne faut pas confondre différence de moyenne entre des groupes et biais (Les différences de moyenne entre certains groupes ne constituent pas a priori un biais puisque certaines sont attendues sur le plan théorique)
Comment savoir si un instrument est biaisé ?
- Les différences entre groupes sont basées sur des caractéristiques non liées à ce que l’instrument prétend évaluer. (Instrument ne mesure pas uniquement ce qu’il devrait mesurer)
- Le contenu, la procédure ou l’utilisation de l’instrument favorise ou défavorise systématiquement un groupe de façon non pertinente à son objectif.
Qu’est-ce que les heuristiques ?
- Stratégies cognitives utilisées pour simplifier et accélérer la prise de décision en situation d’incertitude “raccourcie mentaux”.
- Elles sont souvent utiles, mais peuvent aussi causer des erreurs de jugement.
-Peuvent conduire à des biais ou à des stéréotypes lors de l’évaluation d’autrui.
Quelle type d’heuristique est-ce ? : Évaluation d’une caractéristique spécifique en fonction de son degré de concordance à un prototype mental propre à l’évaluateur (e.g., évaluer l’attention d’un enfant en fonction de notre prototype du TDAH)
Heuristique de représentativité
Quelle type d’heuristique est-ce ? : Évaluation d’une caractéristique en fonction des informations immédiatement disponibles en mémoire, sans chercher à en acquérir de nouvelles (e.g., comportements d’agressivité des enfants)
Heuristique de disponibilité
Quelle type d’heuristique est-ce ? : Évaluation d’une caractéristique en fonction de la première vs la dernière impression de l’individu
Effets de primauté / de récence
Quelle type d’heuristique est-ce ? : Évaluation d’une caractéristique en fonction de l’état émotionnel et affectif actuel de l’évaluateur (e.g., mauvaise humeur de la mère mène à estimer la présence de davantage de problèmes de comportement chez son enfant)
Heuristique de l’affect
Qu’est-ce que l’effet de Halo ?
Biais cognitif :
La perception générale positive ou négative d’une personne influence l’évaluation de ses caractéristiques spécifiques.
Exemple positif : juger une personne plus aimable ou intelligente parce qu’elle est perçue comme physiquement attirante (principe du « ce qui est beau est bon »).
Exemple négatif : juger une personne moins compétente ou plus problématique en raison d’une perception négative globale.
Cet effet est similaire à l’effet d’étiquetage, souvent observé avec les délinquants.
Qu’est-ce que l’effet de Barnum ?
Biais cognitif :
Tendance à accepter une description vague et générale de sa personnalité comme s’appliquant spécifiquement à soi.
Amplifié lorsque :
- La personne croit que l’analyse est personnalisée.
- L’évaluateur est perçu comme une autorité.
- L’analyse contient principalement des traits positifs.
Exemple : Une description disant qu’une personne est « parfois hésitante mais aussi ambitieuse » peut sembler précise mais s’applique en réalité à beaucoup de gens.
Est-ce vrai de dire que : Les heuristiques, biais cognitifs et biais de réponse peuvent sembler banals à première vue, mais ils peuvent être très graves puisqu’ils influencent directement la validité des scores obtenus à un test. La validité «diminuée» peut en retour compromettre la qualité des inférences et des décisions cliniques qui sont prises à propos d’un individu (ou d’un groupe) évalué ?
Oui
Quelle est ce biais de réponse ? : Tendance à répondre très souvent par les catégories extrêmes peu importe le nvx de l’individu sur le construit. Pour des items à choix de réponse multiple
Extrémité
Quelle est ce biais de réponse ? : Tendance à répondre par les catégories centrale, pour des items à choix de réponse multiple
Indécision
Quelle est ce biais de réponse ? : Tendance à endosser des items, sans égard à leur contenu. Répondre oui ou vrai dans les items dichotomiques
Acquiescement
Quelle est ce biais de réponse ? : Tendance à rejeter des items, sans égard à leur contenu. Répondre non ou faux dans les items dichotomiques
Objection
Quelle est ce biais de réponse ? : Tendance à répondre de façon socialement désirable ou exagérément à des items positifs improbable
Désirabilité sociale
Quelle est ce biais de réponse ? :Tendance à répondre de façon socialement indésirable ou exagérément négative de façon à exagérer ses limites
Gestion défavorable des impressions
Quelle est ce biais de réponse ? : Répondre de manière aléatoire ou avec très peu d’attention aux contenus des items
Réponse aléatoire
Quelle est ce biais de réponse ? : Tendance à deviner la bonne réponse
Deviner
Quelle sont les trois choses à faire pour prévenir ou minimiser les biais de réponse ?
1- Gestion de la situation d’évaluation
- Anonymat, minimiser la frustration, donner des avertissements (i.e., prévenir qu’il y a des échelles de validité)
2- Gestion du contenu des tests
- Items simples (niveau de langage), items avec contenu neutre (i.e., non-suggestif), choix de réponse conceptuellement clairs
3- Utiliser des tests ou échelles de validité spécialisées
Quelle est ce type d’échelle ? :
- Critères proposés par l’EDC (Parent et al., 2006) i.e.,
- choisir un nombre de fois anormalement élevé le 1e ou le 7e choix des items
Échelle de style de réponse extrême
Quelle est ce type d’échelle ? :
- Critères proposés par l’EDC (Parent et al., 2006)i.e.,
- choisir un nombre de fois anormalement élevé la catégorie centrale, soit le 4e choix (celui du centre) des items
Échelle d’indécision
Quelle est ce type d’échelle ? :
- Somme du nombre de paires d’items qui ont été répondues de façon incohérente
1. Similaire: «Je ne pense pas avant d’agir» – «J’agis sans réfléchir aux conséquences»
2. Différent: «Je ne pense pas avant d’agir» – «J’y pense bien avant de prendre des décisions»
- On donne 1 pt pour chaque paire incohérente et calcule une somme
- Sert à détecter les réponses aléatoires (intentionnelle ou non) ou la confusion dans un questionnaire
Incohérence variable des réponses (VRIN)
Quelle est ce type d’échelle ? :
- Dans celle-ci, on utilise seulement des paires d’items qui sont conceptuellement différentes
- On calcule une somme des paires d’items répondues vrai de façon incohérente, moins la somme des paires d’items répondus faux de façon incohérente
- Sert à détecter les réponses incohérentes qui révèlent l’acquiescement (score très élevé) ou l’objection (score très faible, possiblement négatif)
Incohérence vraie des réponses (TRIN)
Qu’est-ce que le biais des items (ou fonctionnement différentiel des items) et comment le détecte-t-on ?
C’est une différence systématique dans la probabilité de répondre à un item entre des individus de groupes différents, même lorsqu’ils ont le même niveau sur le trait mesuré. Il ne s’agit pas de différences globales de score, mais de variations spécifiques à certains items.
Qu’est-ce que le biais factoriel (ou biais structurel) ?
C’est une différence dans la façon dont un instrument mesure un trait selon les groupes.
1- Unidimensionnel : Différences significatives dans les saturations factorielles (corrélations entre items et trait mesuré).
2- Multidimensionnel :
(a) Différences dans les saturations factorielles.
(b) Différences dans la structure factorielle (ex. 3 facteurs pour les hommes, 2 pour les femmes).
Cela indique que le trait n’est pas mesuré de la même façon dans chaque groupe.
Qu’est-ce que le biais critériel (ou biais critérié) ?
Réponse : C’est un biais qui se manifeste lorsque la relation entre un test et un critère (comme la réussite scolaire) varie entre les groupes.
S’applique à la validité de critère concomitante ou prédictive.
Exemple : Un test de QI prédit la réussite scolaire dans un groupe culturel mais pas dans un autre.
Attention : Des différences entre groupes peuvent être normales si elles sont théoriquement justifiées et ne sont alors pas un biais.
Qu’est-ce que le biais de la fidélité ?
C’est un biais qui se manifeste lorsque les estimations de la fidélité (comme le coefficient alpha) diffèrent significativement entre les groupes.
Exemple : α hommes = 0,80 ; α femmes = 0,58.
En présence de ce biais, la fiabilité des scores varie d’un groupe à l’autre, ce qui peut fausser l’interprétation des résultats.
Les différences de moyennes entre groupes peuvent alors être partiellement dues à de l’erreur de mesure.
