Stabilité Flashcards

1
Q

Suis-je normal?

A
  • Pour savoir si on est « normal » on veut l’écart à la moyenne (diff entre les deux nbrs) = score – moyenne > base de la variance
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2
Q

La variance

A

La variance est la moyenne des carrés des écarts à la moyenne du score de tous les individus
Mesure qui sert à déterminer la distance moyenne (au carré) des données par rapport à la moyenne.
* racine carrée est l’écart type et c’est plus facile à analyser (distance moyenne)

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3
Q

La covariance

A
  • comment deux variables se comportent ensemble, à quel point il y a une association, plus difficile à interpréter (lb et cm) > corrélation
  • La covariance est une 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.
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4
Q

La corrélation

A

covariance mais standardisé!!! Alors on peut bien interpréter le lien entre les variables
* entre -1 et 1
* rxy

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5
Q

La stabilité (objectifs et moyens) - Vert

A

Objectifs:
> Vérifier la nature et l’ampleur de l’erreur
> Établir la stabilité interne et temporelle

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

  • Important d’utiliser plusieurs outils pour vérifier nos données pour assurer le plus de fidélité possible
  • On veut obtenir de la constance et de la reproductibilité
  • test non-fidèle ne peut pas être valide
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6
Q

Questions dans la stabilité

A

le test comporte-il de l’erreur de mesure? combien?

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7
Q

Théorie classique - erreur de mesure

A

Score Observé = Score Vrai + erreur de mesure (bruit)
problème est erreur aléatoire
- aucun instrument n’a aucune erreur de mesure
- si on refaisait le score à l’infini, on pourrait obtenir un jour le score vrai
- plus on instrument contient d’items, plus l’erreur aléatoire va diminuer

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8
Q

Principe de base de la psychométrie

A

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

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9
Q

3 moyens d’estimer l’erreur de mesure

A
  • utiliser des indices chiffrés et les interpréter pour voir cb d’erreurs nous avons

1- Stabilité temporelle
2- Cohérence interne/consistance interne
3- Accord interjuges

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10
Q

Stabilité temporelle ou fiabilité test-retest

A

Si le phénomène est stable, deux mesures prises à l’intérieur d’un délai devraient se ressembler

Moyens:
- Corrélation test-retest : contexte d’administration pas changé aux deux temps, intervalle de temps importante + temps = + faible, éliminer l’effet de mémoire, mais trop long peut avoir des changements chez l’individu
* qualité de l’estimation dépend de l’intervalle entre les 2 passations

  • Corrélation test-retest avec formes parallèles : permet d’enlever l’effet de mémoire, dépend de la similarité des deux formes
  • qualité estimation dépend intervalle + qualité du parrallélisme
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11
Q

Qualité du parallélisme

A
  • items très similaires, meme nbr, structure et administration pareilles, moyennes et écarts équivalents

> Avantages : pas effet mémoire, peuvent être administrées en même temps
désavantages : 2x plus écrire, validation supplémentaire, s’assurer que reste parallèle

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12
Q

Cohérence interne ou consistance interne ou stabilité interne

A

si le construit existe de manière stable, il se manifestera de la même manière (stable) à travers toutes les réponses d’un participant, répondus de la même façon
Moyens :
> Corrélation « Split-half» / bissection / corrélation moitié-moitié : corrélation élevée entre les deux moitiés du test si on le coupe en deux > ça diminue le nbr d’item alors on mesure pas vraiment la fiabilité du test entier (pas recommandé de l’utiliser comme T-R)
- corrélation Spearman-brown aide à rectifier le split half en l’ajustant = meilleur estimation et permet la formule de prophétie
> Alpha de Cronbach (a): comment une mini forme du test est cohérent avec toutes les formes si on séparait différentes versions du test, à quel point les items ne mesurent qu’une seule chose ?, 1 = meilleur

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13
Q

formule de la prophétie

A

combien items faut-il ajouter pour avoir un coefficient de fiabilité désiré? (total - ce qu’on a)
* vraiment savoir cb d’items seraient idéal, arrondi tjrs à la hausse
* k nb items ( (rd désirée(1-ro)) / (ro (1-rd)) )
* que les items qui sont ajoutés mesurent la même chose que les items initiaux et 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 )

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14
Q

Ce qui influence l’alpha de Cronbach

A

1- Plus le nombre d’item est grand et 2- plus la corrélation moyenne est grande (+ effet), car variabilité entre les items
> plus l’Alpha sera élevé

  • Comme l’Alpha est fondé sur la moyenne de toutes les corrélations possibles entre les scores d’items, l’Alpha est aussi très affecté par la quantité de variance dans les scores d’items
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15
Q

Accord interjuges

A

Si le phénomène se manifeste avec régularité, tous les juges devraient donc observer le même phénomène > tous les juges voient les mêmes choses, doivent travailler séparément (si formation bonne, compétence, cpts bien définis, mêmes opportunités observations)

Moyens :
1. Corrélations effectuées sur des cotes : corrélation entre les deux résultats est élevée
2. Kappas K effectués sur la catégorisation ou la fréquence faite par les juges : pourcentage d’accord est élevé > Kappa prend en compte le degré d’accord entre les juges, mais aussi le degré de hasard d’un accord

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16
Q

Jugement de la fiabilité sauf corrélation

A

Ces critères sont généraux. Plus un instrument est utilisé pour prendre des décisions importantes, plus il faut être sévère

Innaceptable tjrs : moins de 0,60
innaceptable sauf parfois en recherche : 0,60-0,69
acceptable : 0,70-0,79
modérée : 0,80-0,89
excellente : 0,90 et plus
suspect : 0,95 et plus

17
Q

Jugement de la fiabilité d’une corrélation

A

selon les critères de Cohen :
faible > 0,10
moyenne > 0,30
forte > 0,50

18
Q

Erreur-type de mesure

A

É𝑇𝑀=𝑠𝑥 écart-type √(1−𝑟_𝑥𝑥 soit split half )
* L’ETM montre l’effet de la fiabilité sur un score généré par l’instrument., + grand = + erreur
* intervalle dans lequel le score vrai devrait se trouver autour de ce dernier (intervalle de confiance)

  • En résumé, l’erreur-type de mesure permet de relativiser le score obtenu et déterminer l’intervalle de confiance autour d’un score vrai pour X
    On peut le calculer pour un niveau de confiance plus élevé ou plus bas
19
Q

Niveau de certitude et intervalle de confiance

A

68% : Score +/- ETM, +/- 1 de la courbe
95% : +/- 1,96 de la courbe de ET
intervalle de confiance à 95% = 1,96 x ETM
borne de l’intervalle = score +/- (1,96 x ETM)

  • Avec courbe normale, peut voir les IC et % donc 95% de chance que ça se trouve entre tel et tel +/-
  • Plus on veut un niveau de certitude élevé, plus l’intervalle est grand