Stabilité

Question 1

La variance

Answer 1

Écart-type au carrée.
La moyenne des carrés des écarts à la moyenne du score de tous les individus.
Sert à déterminer la distance moyenne (au carré) des données par rapport à la moyenne.

Question 2

La covariance

Answer 2

Mesure du degré d’association entre deux variables.

• À quel point une donnée occupe la même position dans deux distributions de variables différentes.
• À quel point les variables changent ensemble.
• Comment une variable évolue par rapport à l’autre

Difficile à interpréter car pas standardisé

Question 3

La corrélation

Answer 3

Exprime la même chose que la covariance, mais par une métrique standardisée (le chiffre ne varie qu’entre -1,00 et +1,00)
- Covariance standardisée en corrélation

Question 4

Objectifs de la stabilité dans modèle de la cible

Answer 4

• Vérifier la nature et l’ampleur de l’erreur

* Établir la stabilité interne et temporelle

Question 5

Moyens utilisés pour vérifier la stabilité dans le modèle de la cible

Answer 5

• Erreur-type de mesure
• Analyses d’items
• Analyses corrélationnelles
• Approche hypothético-déductive
• Accord inter-juges

Question 6

Erreur de mesure

Answer 6

• Les résultats que nous obtenons à l’aide de nos instruments s’accompagnent d’erreur de mesure
• La « vraie vérité » est donc mélangée avec « du bruit »

Grande échantillon diminue erreur de mesure

Question 7

Trois moyens d’estimer l’erreur de mesure (aléatoire)

Answer 7

• Stabilité interne
• Cohérence interne
• Accord interjuges

Question 8

Principe de base (stabilité)

Answer 8

Le phénomène que l’on veut mesurer est relativement stable dans le temps.

Question 9

Stabilité temporelle

Answer 9

Si le phénomène est stable, deux mesures prises à l’intérieur d’un délai devraient se ressembler.
• Pas nécessairement identique mais similaire pour avoir consistance

Question 10

Moyens mesurer stabilité temporelle

Answer 10

• Corrélation test-retest

* Corrélation test-retest avec formes parallèles

Question 11

Corrélation test-retest

Answer 11

• La qualité de l’estimation dépend de l’intervalle de temps entre les deux passations et des changements survenus chez les participants durant cette période
o Une personne qui a beaucoup confiance en elle-même au temps 1 devrait avoir beaucoup confiance en elle-même au temps 2
o Une personne qui a peu confiance en elle-même au temps 1 devrait avoir peu confiance en elle-même au temps 2

• Délai trop court : effet de mémoire
• Délai adéquat : souvent plusieurs mois (pour effet de mémoire sois dissiper) mais dépend de ce qu’on cherche à mesurer
• Délai trop long : habituellement traits devrait être stables  peut avoir changements traits si délai trop long
o Ex : test personnalité 10 ans plus tard peut avoir changements (erreur aléatoire ou du aux changements personnes ??)

Question 12

Corrélation test-retest avec formes parallèles

Answer 12

• La corrélation test-retest avec formes parallèles est la manière d’estimer la stabilité temporelle sans l’effet « néfaste » de la mémoire

• La qualité de l’estimation dépend alors:
o De la qualité du parallélisme entre les deux versions
o De l’intervalle de temps entre les deux passations (p. ex. des changements sont survenus chez nos participants durant cette période)

2 versions en même temps ou temps différents
à Pas effet de mémoire car pas même version

Question 13

Qualité du parallélisme

Answer 13

On considère parallèles les deux formes d’un même instrument lorsque:
• Les items sont très similaires (mais pas identiques) ;
• Le nombre d’items est le même ;
• La structure dimensionnelle est la même ;
• Les mêmes directives d’administration sont en vigueur ;
• Les deux formes génèrent des résultats avec des moyennes et écart-types équivalents.

Question 14

Avantages vs inconvénients parallélismes

Answer 14

Avantages:

• Élimination effet mémoire
• 2 formes peuvent être administrés en même temps

Inconvénients:

• Rédiger 2x plus d’items
• Validation de 2 instruments
• Faut s’assurer que les 2 formes demeurent parallèles

Question 15

Cohérence interne

Answer 15

• Postulat : si le construit existe de manière stable, il se manifestera de la même manière (stable) à travers toutes les réponses d’un participant
• Le terme « cohérence interne » fait référence à la logique sous-jacente à la manière dont les participants répondent aux items

Question 16

Moyens utilisés pour mesurer la cohérence interne

Answer 16

• Corrélation « split-half »

* Alpha de Cronbach

Question 17

La corrélation split-half

Answer 17

• On sépare le test en deux et on vérifie la corrélation entre les deux versions « artificielles »
• Il devrait y avoir une corrélation élevée entre les deux moitiés si les réponses des participants sont stables
• Peut parfois être utilisé comme mesure artificielle de fiabilité test-retest (mais pas recommandé)

• Division artificielle voir si 2 parties corrèlent ensemble
o Ex: nombre pair et impair
 Éviter biais de fatigue (items vers la fin moins bien répondu par effet de fatigue)

Question 18

La corrélation de split-half de spearman-brown

Answer 18

Correction permet enlever sous-estimation dû à moitié moins d’items.

Question 19

Formule de la prophétie

Answer 19

• Cette formule permet d’estimer combien d’items il faudrait pour obtenir un « split-half » de X

La logique sous-jacente à la formule de prophétie suppose:
• Que les items qui sont ajoutés mesurent la même chose que les items initiaux
• Que la moyenne des intercorrélations entre les items initiaux soit égale à la moyenne des intercorrélations du total des items (soit les items ajoutés + les items initiaux)
• Prend pour acquis ajouter items similaires aux précédents (autant bon ou mauvais)

Question 20

Alpha de Cronbach

Answer 20

• Indique dans quelle mesure les items du test mesurent une seule chose
• C’est un chiffre qui varie entre -∞ et 1 (la plupart du temps il varie entre 0 et 1);
o Si - = désastreux (pas interprétable (alpha))
• Plus il s’approche de 1, plus la fiabilité est bonne
• Ce n’est pas un indice de corrélation
o Permet seulement juger fidélité instrument
Plus il y a d’items et grande moyenne plus valeur alpha Cronbach va être élevé

Question 21

Accord interjuges

Answer 21

Si le phénomène se manifeste avec régularité, tous les juges devraient donc observer le même phénomène

2 évaluateurs évaluent un test et compare les 2 évaluations

Question 22

Moyens mesurer l’accord interjuges

Answer 22

1. Corrélations effectuées sur des cotes

2. Kappas effectués sur la catégorisation ou la fréquence faite par les juges

Question 23

Critères juger fiabilité

Answer 23

(Si +0,95 = suspect pour cohérence interne)
Excellente: 0,90 et +
Modérée: 0,80-0,89
Acceptable: 0,70-0,79
Inacceptable (parfois utilisé en recherche): 0,60-0,60
Inacceptable: - de 0,60

Question 24

Erreur-type de mesure

Answer 24

• L’ETM montre l’effet de la fiabilité sur un score généré par l’instrument.
• Plus l’ETM est grand, plus il y a d’erreur dans le score observé
• Il est possible de calculer un intervalle de confiance autour du score observé

Question 25

Intervalle de confiance

Answer 25

L’intervalle de confiance sert à estimer, en fonction de l’erreur-type de mesure, du score observé et d’un niveau de certitude désiré, dans quel intervalle se situe le score réel d’un participant.