cours 11: Analyse des items Flashcards Preview

Théorie des tests > cours 11: Analyse des items > Flashcards

Flashcards in cours 11: Analyse des items Deck (19):
1

Pourquoi l'analyse des items est importante et qu'est-ce qu'elle inclus?

  • Examen psychologique : commence et fini avec des items
    • Évaluation des réponses de la personne
  • Analyse des items :
    • Estimer la qualité des items (sélection)
    • Estimer la pertinence des items pour une population donnée
    • Estimer si les items évaluent bien l’attribut 

2

Analyse qualitative des items - pour faire quoi?

  • Validité d’apparence / de contenu
    • Analyse contenu (théorie, experts, etc.)
    • Analyse : modalité de présentation, de réponse, formulation, cotation, etc.
  • Validité des processus de réponses
    • Réflexion sur les processus de réponses impliqués dans la résolution de chaque item (attribut)
  • Prétest : analyse ; prévoir 2 fois plus d’items 

3

Quelles sont les 2 théories des tests?

  • Selon la théorie classique des tests (TCT)
    • Plus fréquente - plus simple
    • Paramètres : difficulté - discrimination
      • Performance à 1 item: Xi = T + E
  • Selon la théorie de la réponse à l’item (TRI)
    • Moins fréquente – moins simple
    • Plus de sujets - plus d’items 

4

Quelles sont les statistiques descriptives des items continus (Likert)?

  • Moyenne
  • Variance (Écart-type)
  • Min – max

 

  • Eviter effet plancher et plafond : pas de différence inter, pas de variance 

5

Quelles sont les statistiques descriptives des items dichotomiques ?

  • p-indice :
    • Proportion d’individus qui réussissent 1 item / Nb total d’individus
    • p-indice varie de 0 à 1 (0% - 100%)
    • p-indice comme indice de difficulté (facilité) 

A image thumb
6

p-indice et sélection des items

  • « Meilleurs » items : p = 0.50
  • p = .10 - .15 : items très difficiles
    • Discrimination parmi les individus « forts »
  • p = 0.90 : items très faciles
    • Discrimination parmi les individus « faibles » 

7

p-indice et homogénéité

  • Homogénéité par équivalence
  • Homogénéité par implication 

A image thumb
8

p-indice : conclusion

  • p-indice indicateur de la difficulté des items, mais pas de « l’utilité » des items
  • Utilité : analyse de la discrimination
    • Item « utile » si individus avec un haut niveau sur l’attribut répondent correctement
    • Item « inutile » si les individus avec un bas niveau sur l’attribut répondent correctement (résultat inverse) 

9

Indices de discrimination (D-indice)

  • Donner du sens à la signification des scores totaux des tests (hauts vs. bas)
  • Différences inter sur 1 item consistantes avec les autres indicateurs
    • Corrélation inter-items
    • Corrélation item – score total
    • Groupes extrêmes 

10

Corrélations inter-items

A image thumb
11

Corrélations item - score Total

A image thumb
12

Coefficient alpha (α)

[Cronbach,1951], (Γ3deGuttman,1945)

  • Cf. cours fidélité (consistance interne) 3 3 4
  • Covariances entre paires d’items : Covariance moyenne
    • Si tous les items co-varient positivement, alors le test présente une bonne consistance interne
    • Si les items co-varient positivement => même attribut (.... NON) 

13

Alpha de Cronbach et sélection des items 

A image thumb
14

Groupes extrêmes (Ebel, 1965)

A image thumb
15

Intégration p-indice / D-indice

Les 2 indices sont liés 

A image thumb
16

Variables latentes : analyse factorielle

  • ACP – AFE pour étudier la structure des items (cf. validité interne)
  • Modèle « réflectif » : si les items évaluent le même attribut alors ils saturent sur le même facteur
  • Si modèle « formatif », alors Analyses en Composantes Principales
  • Structure des différences inter et non intra ! 

17

AFE – NEO-FFI

(Egan et al., 2000) 

A image thumb
18

Analyses en composantes principales (lycéens et collégiens (données françaises)

Anxiété

A image thumb
19

Conclusion : analyse des items

  • Création et sélection des items : central
  • p-indice et D-indice : spécifiques de l’échantillon
  • Conditionne les propriétés psychométriques
  • Sélection d’items uni-dimensionnel : difficilement réaliste – réalisable
  • Limites : la sélection des items sur la base de la théorie classique est problématique