Cours 5-6 (L'analyse des items) Flashcards

1
Q

Dans le cadre de la psychométrie, l’analyse d’items fait référence à quoi?

A

fait référence aux analyses statistiques utilisées pour sélectionner les meilleurs items (inclure, retirer ou maintenir) d’un test psychologique/psychométrique, Et pour indiquer les items qui fonctionnent moins

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Q

Les corrélations sont FONDAMENTALES en psychométrie. Comment effectuer ce genre d’analyse?

A

un grand nombre d’items candidats est présenté à un large échantillon de participants de la population cible

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Q

Dans le cadre de la psychométrie, l’analyse d’items fait référence aux analyses statistiques utilisées pour sélectionner les meilleurs items (inclure, retirer ou maintenir) d’un test psychologique/psychométrique.

Nomme certaines de ces analyses statistiques ? (5)

A
  • Moyennes et écarts-type (Item Statistics)
  • Analyse de corrélation inter-item (Correlation Matrix)
  • Modèle Alpha ordinal de Cronbach (ou autre comme OMEGA) (Reliability Statistics)
  • Statistiques item-total (Item-Total Statistics)
  • Entre autres statistiques complémentaires.
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4
Q

Combien devrais-il y avoir d’items candidats?

A

il devrait y avoir entre cinq et dix fois plus d’items candidats que la quantité finale « souhaitée » d’items du test (ou de la dimension).

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5
Q

Les chercheurs appliquent diverses procédures statistiques (basées sur les corrélations) afin d’éliminer les items moins satisfaisants. Par exemple, selon la théorie classique des tests, les chercheurs pourraient éliminer les items si les réponses à ces items …? (5)

A
  • Ne semblent pas d’accord avec le contexte exploré (éval. qualitative);
  • Présentent des moyennes extrêmes (p.ex.: 1 ou 5), sans variabilité;
  • Montrent très peu de variation (p.ex.: 1,1, 1,2 ou 4,8, 4,9);
  • Sont fortement corrélés (> que 0,90 ou 0,95);
  • Sont faiblement corrélés avec la totalité des items restants.
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6
Q

selon la théorie classique des tests, les chercheurs pourraient éliminer les items si les réponses à ces items sont fortement corrélés (> que 0,90 ou 0,95).

Comment ça s’appelle, quand il y a trop de corrélation?

A

phénomène de colinéarité

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7
Q

Qu’est-ce que le phénomène de colinéarité ?

A

Se produit lorsqu’il y a une forte corrélation linéaire entre 2 ou plusieurs variables indépendants dans un modèle de régression.

Cela signifie que les VI sont fortement associées les unes aux autres, ce qui peut entrainer des problèmes lors de l’ajustement d’un modèle de régression

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8
Q

Va faire le calcul de coefficient de corrélation avec l’exemple du cours

A

:)

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9
Q

Si j’utilise la moyenne, je suis en train de mesurer en nature (a). Je dois utiliser (b)

A

en nature quantitative. Je dois utiliser Spearman,

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10
Q

Si j’utilise la moyenne, je suis en train de mesurer en nature quantitative. Je dois utiliser Spearman, qui utilise…

A

La moyenne des rangs

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11
Q

Qu’est-ce que le coefficient de détermination?

A

il mesure le % de variance d’une variable expliquée par une autre

(indique quel est le % de variance expliquée d’une variable à l’autre, à quel point 2 variables sont liées)

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12
Q

Comment est-ce que l’on obtient le coefficient de détermination?

A

coefficient de corrélation à la 2

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13
Q

Quand est-ce que la variabilité (variation) est correcte?

A

Quand la valeur de l’écart type est plus petit que la moitié de la valeur de la moyenne.

Et, quand la valeur de la variance est plus grande que la valeur de la moyenne.

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14
Q

Le coefficient alpha de Cronbach est une mesure couramment utilisée pour évaluer quoi?

A

pour évaluer la cohérence interne d’un ensemble d’items (questions) dans un questionnaire ou un test.

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15
Q

Le coefficient alpha de Cronbach est une mesure couramment utilisée pour évaluer la cohérence interne d’un ensemble d’items (questions) dans un questionnaire ou un test.

Il permet de quantifier quoi?

A

dans quelle mesure ces items mesurent la même caractéristique ou le même concept sous-jacent.

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16
Q

Le coefficient alpha de Cronbach présente certaines limites, notamment en ce qui concerne quoi?

A

La notion de tau-équivalence.

17
Q

La tau-équivalence fait référence à quelle idée?

A

fait référence à l’idée que le coefficient alpha suppose que tous les items mesurent la même dimension latente ou le même concept. En d’autres termes, il suppose que tous les items sont équivalents en termes de contribution à la mesure de la variable sous-jacente. Cette supposition peut ne pas être toujours valide dans la réalité, car différents items peuvent avoir des caractéristiques ou des relations différentes avec le concept que vous essayez de mesurer.

18
Q

La tau-équivalence fait référence à l’idée que le coefficient alpha suppose que tous les items mesurent la même dimension latente ou le même concept.

Cette supposition peut ne pas être toujours valide dans la réalité.

C’est là qu’intervient le coefficient oméga, qui est une alternative au coefficient alpha de Cronbach. Pourquoi a-t-il été conçu?

A

spécifiquement conçue pour tenir compte de la fidélité congénérique.

19
Q

Qu’est-ce que la fidélité cogénérique?

A

La fidélité congénérique signifie que chaque item est considéré comme ayant ses propres caractéristiques ou relation avec la variable sous-jacente.

20
Q

Contrairement au coefficient alpha, l’oméga tient compte de quoi?

A

des différences entre les items en termes de leur contribution à la fidélité globale de la mesure.

21
Q

Contrairement au coefficient alpha, l’oméga tient compte des différences entre les items en termes de leur contribution à la fidélité globale de la mesure.

En d’autres termes, l’oméga permet de prendre en compte la …

A

variabilité des items dans la mesure de la fidélité.

22
Q

En résumé, l’oméga est un outil statistique plus souple et adapté pour évaluer la fidélité congénérique des mesures, car il reconnaît quoi?

A

que les items peuvent avoir des caractéristiques différentes.

23
Q

Qu’est-ce que l’analyse parallèle?

A

une technique statistique couramment utilisée pour évaluer la structure factorielle d’un ensemble d’items, c’est-à-dire déterminer combien de dimensions sous-jacentes existent dans vos données.

24
Q

COMMENT JE SAIS QUE MES ITEMS CONCERNENT UNE SEULE DIMENSION ?

A

Avec l’analyse parallèle

25
Q

L’analyse parallèle est une technique statistique couramment utilisée pour évaluer la structure factorielle d’un ensemble d’items, c’est-à-dire déterminer combien de dimensions sous-jacentes existent dans vos données.

L’objectif, c’est quoi?

A

déterminer si vos items mesurent une seule dimension ou s’ils sont liés à plusieurs dimensions différentes.

26
Q

Quel est la manière de conclure que j’ai une dimension intrinsèque?

A

Si les % des variances réelles de mes données est plus grande que les % de variances moyennes randomisées,

ET plus grand que le % de variances randomisées du percentiles 95