Sorties SPSS Flashcards
Vrai ou Faux. Les analyses factorielles donnent des réponses absolues.
Faux. On parle de niveau d’adéquation avec les données. Ce n’est pas la vérité absolue.
Certaine subjectivité.
Dans quelle étape du modèle de la cible fait-on l’analyse factorielle?
Congruence (validation), on se demande si les items appartiennent bien à leur bonne dimension, et si les dimensions appartiennent bien au bon construit global.
Que représente un X dans une matrice d’intercorrélation?
Une saturation élevée (s’interprète comme une corrélation), c’est à dire le poids qu’a l’item dans le facteur. À quel point l’item est important pour le facteur.
Pourquoi utilise-t-on des analyses factorielles exploratoire?
Tableau plus réaliste, moins clair, on explore ce que donneraient les analyses factorielles. Besoin du chercheur pour juger de ce qui est pertinent.
À quoi servent les analyse factorielles confirmatoires?
Forcer le nombre de facteurs au nombre de dimensions conceptualisées en créant un modèle
On regarde une série d’indices nous permettant de dire si ce qu’on a mis fonctionne ou pas
+ complexe
**Ne s’effectuent pas sur SPSS
À quoi servent les effets de plancher et de plafond?
Voir si les participants auraient mis plus haut ou plus bas que l’échelle aurait permis.
Comment calcule-t-on l’effet de plafond?
Moyenne + écart-type
Vrai ou Faux. Dès qu’on retrouve un effet de plafond ou de plancher, on devrait retirer l’item en question.
Faux, dépend de l’échelle, des autres indices. Mais il faut le considérer dans notre décision.
Un effet de plancher/plafond est une erreur qui vient de quelle étape du modèle de la cible?
Élaboration, affecte la fidélité (problème au niveau de la stabilité)
Quels sont les critères de Cohen?
Faible 0,10
Moyenne 0,30
Forte 0,50
Vrai ou Faux. Plus il y a d’items, plus l’alpha de Cronbach augmente. Ainsi, si on retire un item, l’alpha devrait diminuer.
Vrai
Que signifie un alpha qui diminue beaucoup lorsqu’on retire un item?
L’item est considéré comme très bon, donc qu’il contribue beaucoup à l’instrument.
Que signifie un alpha qui augmente beaucoup lorsqu’on retire un item?
L’item n’est pas bon, il devrait être retiré. Il ne contribue pas à la fidélité de l’instrument.
À quoi sert l’erreur-type de mesure?
Montrer l’effet de la fiabilité sur un score généré par l’instrument. Voir l’intervalle de confiance dans lequel nos scores se trouvent.
À quoi correspond une erreur-type de mesure acceptable?
ETM/ÉT < 50%
