Cours 7

Question 1

Que représente l’écart à la moyenne

Answer 1

la distance entre le score du participant et la moyenne du groupe
- permet de déterminer si on est normal

Question 2

la variance sert à quoi

Answer 2

à déterminer la distance moyenne (au carré) des données par rapport à la moyenne
(elle nous apprend pas grand chose, mais permet de calculer l’écart-type)

Question 3

comment on trouve l’écart-type et quel est son symbole

Answer 3

racine carrée de la variance (s)

Question 4

définir ce qu’est la covariance

Answer 4

mesure du degré d’association entre deux variables
Si une augmente, est-ce que l’autre augmente aussi?
On veut voir à quel point elles sont associées

Question 5

quel est le symbole de la covariance

Answer 5

cov (x,y)

Question 6

comment est l’interprétation de la covariance?

Answer 6

Interprétation est difficile parce que dépend des échelles de x ET de y

Question 7

comment on obtient la corrélation?

Answer 7

en divisant la covariance par l’écart-type de x et y

Question 8

à quoi sert la corrélation

Answer 8

elle exprime la même chose que la covariance, mais par une métrique standardisée (-1 à 1)

Question 9

nommer les moyens de la stabilité

Answer 9

erreur-type de mesure, analyse d’items, analyses corrélationnelles, approche hypothético-déductive, accord inter-juges

Question 10

quelle est la différence entre les questions à se poser dans la phase de fiabilité et de stabilité

Answer 10

mon instrument comporte-t-il de l’erreur de mesure
vs
combien d’erreur de mesure mon instrument a-t-il
Ce qu’on veut idéalement obtenir, c’est de la constance (toujours le même résultat) et de la reproductibilité (avec une certaine marge, il peut être reproduit)

Question 11

comment est-ce qu’on pourrait vraiment calculer le score vrai

Answer 11

Le score vrai, on peut l’obtenir en calculant le score moyen obtenu par une administration infinie du test

Question 12

le score observé est composé de quelles infos?

Answer 12

le score vrai + erreur de mesure

Question 13

comment on peut faire pour diminuer les chances d’erreurs aléatoires en construisant notre test

Answer 13

Plus un instrument comporte d’item, plus le risque d’erreurs aléatoires va diminuer

Question 14

est-ce que l’impact de l’erreur aléatoire est plus grave pour des populations en recherche ou pour un patient en clinique?

Answer 14

patient en clinique

Question 15

nommer les moyens d’estimer l’erreur de mesure

Answer 15

stabilité temporelle
cohérence/consistance interne
accord interjuges

Question 16

comment on fait pour calculer la stabilité temporelle

Answer 16

corrélation test-retest
corrélation test-retest avec formes parallèles

Question 17

la qualité de l’estimation de la stabilité temporelle dépend de quelle variable?

Answer 17

L’intervalle de temps entre les deux temps de passation et des changements

Dépend de l’intervalle de temps et des changements qui sont survenus chez le participant entre t1 et t2
On doit avoir une standardisation du contexte d’administration des tests

Question 18

à quoi doit-on faire attention quand on décide l’intervalle de temps entre les temps de passation?

Answer 18

Si temps entre t1 et t2 = 1h : corrélation proche de 1. devrait faire attention à l’effet de mémoire pcq peut se rappeler des réponses qu’on a déjà mises
On veut pas que le délai soit trop long non plus pcq peut avoir trop de changements

Question 19

comment on peut faire pour éviter d’avoir l’effet néfaste de la mémoire dans l’évaluation de la stabilité temporelle

Answer 19

en faisant une corrélation test-retest avec formes parallèles
Même propriétés que l’autre, mais pas les mêmes items -> Enlever l’effet de rappel chez les participants

Question 20

la qualité de l’estimation de la stabilité temporelle quand on utilise la corrélation test-retest avec les formes parallèles dépend de

Answer 20

la qualité du parallélisme entre les 2 versions (À quel point les deux formes se ressemblent)
l’intervalle de temps entre les deux passations

Question 21

quelles sont les caractéristiques nécessaires pour qu’on considère que deux formes soient parallèles?

Answer 21

items sont très similaires, mais pas identiques
nombre d’items est le même
structure dimensionnelle est la même
mêmes directives d’administration
les deux formes génèrent des résultats avec écarts-types et des moyennes équivalents

Question 22

quels sont les avantages d’utiliser des formes parallèles pour tester la stabilité temporelle

Answer 22

élimination de l’effet de mémoire
les deux formes peuvent être administrées en même temps

Question 23

quels sont les désavantages d’utiliser des formes parallèles pour tester la stabilité temporelle

Answer 23

rédiger 2x plus d’items
validation de deux instruments
s’assurer que les formes restent parallèles

Question 24

quel est le postulat de la consistance interne

Answer 24

si le construit existe de manière stable, il se manifestera de la même manière (stable) à travers toutes les réponses du participant
-À travers l’instrument lui-même, ils devraient répondre de la même façon aux items qui mesurent un même construit.

Question 25

à quoi fait référence le terme “consistance interne”

Answer 25

la logique sous-jacente à la manière dont les participants répondent aux items

Question 26

comment est-ce qu’on évalue la consistance interne

Answer 26

corrélation split-half
alpha de cronbach

Question 27

quels sont les synonymes de la corrélation split-half

Answer 27

bissection ou corrélation moitié-moitié

Question 28

expliquer le principe du fonctionnement de la corrélation split-half

Answer 28

on sépare le test en deux et on vérifie la corrélation entre deux parties artificielles
Artificielles pcq c’est nous qui l’avons coupé
(on doit prendre compte des sous-dimensions pour s’assurer que bien divisé) –> sépare en items pairs et impairs

Question 29

si les réponses des participants sont stables, la corrélation split-half devrait être comment

Answer 29

corrélation élevée

Question 30

pourquoi ce n’est pas recommandé d’utiliser la corrélation split-half comme mesure artificielle de fiabilité test-retest

Answer 30

Pcq c’est pas deux formes parallèles

Question 31

aspect négatif d’évaluer la fiabilité avec la corrélation split-half

Answer 31

on coupe l’instrument en 2-> estimé est biaisé pcq plus on augmente notre nombre d’item, plus l’erreur diminue

Question 32

à quoi sert la correction de spearman-brown

Answer 32

Permet d’ajuster la valeur de la corrélation qu’on obtient avec notre split-half
Quand on a moins d’items, nos valeurs sont sous-estimée

Question 33

à quoi sert la formule de la prophétie

Answer 33

combien d’items il faudrait pour obtenir un split-half de X
on arrondi toujours à la hausse
Items sup doivent être similaires à ceux qui ont permis de faire la corrélation split-half

Question 34

la logique sous-jacente de la formule de la prophétie

Answer 34

les items ajoutés mesurent la même chose que les items initiaux
la moyenne et les intercorrélations entre les items initiaux soit égale à la moyenne des intercorrélations du total des items (items ajoutés + items initiaux)
Imaginer qu’on fait des paires de corrélations entre nos items

Question 35

quel est le lien entre la qualité des items initiaux et le nombre d’items supplémentaires à faire

Answer 35

Plus nos items sont mauvais (qu’on a une mauvaise fiabilité), plus on doit ajouter d’items

Question 36

à quoi sert l’alpha de cronbach

Answer 36

indique dans quelle mesure les items du test mesurent une seule chose (-infini à 1)
plupart du temps, varie entre 0 et 1

Question 37

si un chiffre approche de 1, comment sera la fidélié?

Answer 37

très bonne

Question 38

est-ce que l’alpha de cronbach est un indice de corrélation?

Answer 38

non

Question 39

qu’est ce qu’un alpha négatif indique?

Answer 39

un problème à l’interne

Question 40

L’alpha est plus élevé quand le nombre d’item est grand/petit et la corrélation est élevée/faible

Answer 40

grand et élevée

Question 41

quel est l’impact sur la variance et l’alpha si les réponses aux items par chaque participant sont toutes pareilles

Answer 41

Si les participants ont tous répondu la même chose aux items, la variance va être limitée et nos alphas vont être limités par notre manque de variance

Question 42

comment on évalue l’accord inter-juges

Answer 42

corrélations effectuées sur des cotes
Kappas effectués sur la catégorisation ou la fréquence faite par les juges

Question 43

nommer le principe de base de l’accord inter-juges

Answer 43

la compréhension de ce qui est observé sera stable dans la mesure où deux juges “voient” la même chose
-> Doivent faire l’évaluation de manière indépendante

Question 44

quelles sont les conditions pour que les juges voient la même chose

Answer 44

si la formation est bonne
si les juges sont compétents
si les comportements à observer sont bien définis
si les juges ont les mêmes opportunités d’observer le comportement

Question 45

nommer dans quel cas on interprète les données selon le critère de Cohen

Answer 45

dans la cohérence interne, pour vérifier si la corrélation entre l’item 1 et l’item 2 est bel et bine élevée

Question 46

nommer les méthodes statistiques pour évaluer la fidélité et l’hypothèse sous-jacente

Answer 46

corrélation (rxx ou r)
la corrélation entre les résultats au t1 et t2 sera positive et élevée

Question 47

nommer les méthodes statistiques pour évaluer l’accord interjuges et les hypothèses sous-jacentes

Answer 47

corrélation (r)
la corrélation entre les résultats du juge A et du juge B sera positive et élevée
kappa (k)
le pourcentage d’accord entre le juge A et le juge B sera élevé

Question 48

nommer les méthodes statistiques pour évaluer les formes parallèles et les hypothèses sous-jacentes

Answer 48

Corrélation (r ou rxx)
la corrélation entre les résultats à la forme A et les résultats à la forme B sera positive et élevée

Question 49

nommer les méthodes statistiques pour évaluer la cohérence interne et les hypothèses sous-jacentes

Answer 49

Corrélation (rxx ou r)
1. la corrélation entre le résultat à l’item 1 et le résultat à l’item 2 sera positive et élevée (utilise le critère de Cohen pour interpréter
2. la corrélation entre le score à l’item un et l’ensemble des items sera élevée
split-half (rxx ou r )
la corrélation entre le “score total” de la première moitié et le “score total” de la deuxième moitié sera positive et élevée
alpha de cronbach (a)
plus les participants répondent logiquement et de façon honnête, plus les items seront inter-corrélés et plus le coefficient sera élevé

Question 50

une corrélation de 0.95 et plus est considérée comme

Answer 50

suspecte

Question 51

une corrélation de 0.90 et plus est considérée comme

Answer 51

excellente

Question 52

une corrélation entre 0.8 et 0.89 est considérée comme

Answer 52

modérée

Question 53

une corrélation entre .70 et .79 est considérée comme

Answer 53

acceptable

Question 54

une corrélation entre .60 et .69 est considérée comme

Answer 54

inacceptable (parfois utilisée en recherche)

Question 55

une corrélation en bas de .60 est considérée comme

Answer 55

inacceptable (toujours)

Question 56

à quoi sert l’erreur type de mesure (ETM)

Answer 56

Permet de voir notre score obtenu, et le score autour duquel ça devrait tourner
Entre [ x et y], notre score vrai devrait se retrouver là-dedans
On ne peut pas utiliser un alpha pour le calculer pcq ce n’est pas un indice de corrélation

Question 57

à quoi sert l’intervalle de confiance

Answer 57

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

Question 58

68% de l’échantillon se trouve à +/- ____ ET de la moyenne

Answer 58

1

Question 59

95 % de l’échantillon se trouve à +/- _____ ET de la moyenne

Answer 59

1,96

Question 60

L’alpha de cronbach est influencé par quelles variables?

Answer 60

le nombre d’items
la moyenne des intercorrélations entre les paires d’items