Cours #7 Flashcards
Manière de savoir si on est normal…
Une manière d’y répondre est de comparer une personne à d’autres d’un groupe de référence
Score du participant - Moyenne du groupe =
La distance entre le score du participant et la moyenne du groupe (écart à la moyenne)
La variance : c’est quoi ? VOIR FORMULE
C’est une mesure qui sert à déterminer quoi ?
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.
Covariance : c’est quoi ? VOIR FORMULE
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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Avc la covariance, les 2 échelles = masse et livre.
La covariance = interpret + tof, pcq dep des deux echelles. 40 quoi ? Lb/cm ? + tof . Pas les mm unités
POUR ÇA qu’on va aller vers corrélation
De la covariance à la corrélation.. c’est quoi les deux, qu’est-ce qui différent ? VOIR FORMULE
La corrélation exprime la même chose que la covariance, mais par une métrique standardisée (le chiffre ne varie qu’entre -1,00 et +1,00)
La stabilité : objectifs et moyens
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
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Idéalement, on use + que un moyen !! Important de corroborer avc diff moyens
Cible, fiabilité et stabilité
Lorsqu’on se préoccupe de fiabilité, on se pose toujours la même question générale : ?
Plus spécifiquement, l’étape de la stabilité nécessite de répondre à la question générale : ?
Qu’est-ce qu’on veut idéalement ?
Lorsqu’on se préoccupe de fiabilité, on se pose toujours la même question générale «Mon instrument comporte-t-il de l’erreur de mesure ?»
Plus spécifiquement, l’étape de la stabilité nécessite de répondre à la question générale «Combien d’erreur ai-je dans mon instrument? »
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Ce qu’on veut idelamenet = de la constance et de la reproductibilité.
Erreur de mesure : fondements de la théorie classique
Les scores que nous obtenons s’accompagnent de …?
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»
Si, par miracle, nous pouvions départager la «vraie vérité» du « bruit» nous obtiendrions:
Score Observé = Score Vrai + erreur de mesure
X = V + e
Erreur de mesure : rappel du gros problème et quoi faire…
Petit rappel : le gros problème c’est l’erreur aléatoire
Il y a des moyens d’estimer l’erreur (aléatoire) de mesure
VOIR FORMULES pr un indiv, tout le grp et pour résumer le groupe
La moyenne de l’erreur aléatoire tend vers 0 (qd résumé de tt le groupe
X(barre) = V(barre) + e(barre)
Les variations positives et négatives de l’erreur ont tendance à s’annuler lorsque le nombre d’observations tend vers l’infini
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QCE QUE ÇA IMPLIQUE :
+ un instrument contient d’items, + le risque d’erreur aléatoire va diminuer.
Ds la vie, jamais obs infini tho, donc faut moyens pr mesurer instrument.
EX IMPACT DE MESURE:
Si on veut mesurer intelligence en recherche et grand nb ds echantillon, erreur va s’annuler vu que bcp de particp, donc pas grave si erreur de mesure ds test. ALORS que, si en clinique, plus gros impact si sur un indiv quon prend la mesure et bcp d’erreurs (fiab acceptable + que excellente). Aura + impact, pcq erreur de mesure pourra pas s’annuler
À PRENDRE EN COMPTE . Recherche grand échantillon pas tant gros impact de erreur de mesure, mais sur une seule personne en clinique oui.
(quand grand echantillon, bcp de mesure.
PCQ nos variations positives et neg de erreur de mesure vont avoir tendance à s’annuler qd le nb d’obs tend vers l’infini.)
Erreur de mesure : mesures et principes pour répondre à la question « Combien d’erreur ai-je dans mon instrument?»
(comment vérifier la quantité d’erreurs? nécessite usage et interprétation de quoi ?)
La vérification de la quantité d’erreur de mesure nécessite l’usage et l’interprétation d’indices chiffrés.
Il y a plusieurs indices différents afin de circonscrire le type d’erreur en cause.
Principe de base de la psychométrie
Le phénomène que l’on veut mesurer est relativement stable dans le temps.
Trois manières d’estimer l’erreur de mesure
- Stabilité temporelle
- Cohérence inerne / consistance interne
- Accord interjuges
Stabilité temporelle ( ou test-retest) : c’est quoi + moyens
Si le phénomène est stable, deux mesures prises à l’intérieur d’un délai devraient se ressembler
Moyens
- Corrélation test-retest
- Corrélation test-retest avec formes parallèles
Corrélation test-retest : c’est quoi ?
(la qualité de l’estimation va dépendre de quoi?)
La corrélation test-retest est la manière d’estimer la stabilité temporelle
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
- Une personne qui a beaucoup confiance en elle-même au temps 1 devrait avoir beaucoup confiance en elle-même au temps 2
- Une personne qui a peu confiance en elle-même au temps 1 devrait avoir peu confiance en elle-même au temps 2
Corrélation test-retest avec formes parallèles
(qualité de l’estimation va dépendre de quoi ?)
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:
- de la qualité du parallélisme entre les deux versions
- de l’intervalle de temps entre les deux passations (p. ex. des changements sont survenus chez nos participants durant cette période)
Qualité du parallélisme : on considère parallèles 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.
Avantages formes parallèles
Élimination de l’effet de mémoire
Les deux formes peuvent être administrées en même temps
Inconvénients formes parallèles
Il faut rédiger 2 fois plus d’items
Il faut effectuer une validation de «deux instruments»
Il faut s’assurer que les formes demeurent parallèles
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!!!! Implique d’avoir validation de 2 instruments. S’assurer du parallelisme de notre instrument AVANT de mesurer stab temporelle
Cohérence interne : c’est quoi + moyens
Fait référence à quelle logique sous-jacente ?
(On dit aussi stabilité interne ou consistance interne)
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
Moyens
- Corrélation « Split-half»
- Alpha de Cronbach
La corrélation slit-half : indice de cohérence interne
(corrélation élevée si quoi ?)
(Aussi appelée bissection ou corrélation moitié-moitié)
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)
Le nombre d’items : principe inmportant en…
Principe important en fiabilité
Rappel: Plus un instrument contient d’items, plus le risque d’erreur aléatoire diminue
- Quand on estime la fiabilité par la méthode «Split-half» on doit couper artificiellement notre instrument en deux afin de procéder au calcul d’une corrélation
- Ne mesure pas la fiabilité du test,mais bien la fiabilité d’un test comportant la moitié moins d’items
- L’estimé est donc biaisé
La corrélation de split-half de Spearman-Brown VOIR FORMULE
(un indice de cohérence interne)
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MEILLEURE ESTIMATION DE NOTRE SPLIT HALF AVEC LA CORREL DE SPEARMAN
Cette correlation permet d’ajuster valeur de corrél obtenue avc slipt half qui corrige pr le fait qu’on a 1/2 moins d’items.
Pcq si 1/2 moins items, correl va être sous-estimées (ds le cas de split-half)
Améliorer la cohérence interne
(pour la corrélation split-half)
- Spearman et Brown ont pu développer la correction utilisée dans le cas d’une corrélation « Split-half» grâce à des travaux plus pointus qui ont culminé à ce qu’on appelle la formule de la prophétie
- Cette formule permet d’estimer combien d’items il faudrait pour obtenir un « Split-half» de X
Formule de la prophétie VOIR FORMULE
Exemple d’un instrument qui comprend 6 items et dont le coefficient de fiabilité (Split-half) observé est r=0,597
Combien d’items devriez-vous avoir si vous désirez une fiabilité de r = 0,85 ?
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Pour améliorer la fiabilité de l’instrument, il faudrait rédiger 17 items supplémentaires
La logique sous-jacente à la formule de prophétie suppose que :
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 )
