Cours #7 Flashcards

1
Q

Manière de savoir si on est normal…

A

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)

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2
Q

La variance : c’est quoi ? VOIR FORMULE

C’est une mesure qui sert à déterminer quoi ?

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.

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3
Q

Covariance : c’est quoi ? VOIR FORMULE

A

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.

**
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

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4
Q

De la covariance à la corrélation.. c’est quoi les deux, qu’est-ce qui différent ? VOIR FORMULE

A

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)

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5
Q

La stabilité : objectifs et moyens

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

**
Idéalement, on use + que un moyen !! Important de corroborer avc diff moyens

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6
Q

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 ?

A

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? »

**
Ce qu’on veut idelamenet = de la constance et de la reproductibilité.

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7
Q

Erreur de mesure : fondements de la théorie classique

Les scores que nous obtenons s’accompagnent de …?

A

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

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8
Q

Erreur de mesure : rappel du gros problème et quoi faire…

A

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

**
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.)

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9
Q

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 ?)

A

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.

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10
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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11
Q

Trois manières d’estimer l’erreur de mesure

A
  1. Stabilité temporelle
  2. Cohérence inerne / consistance interne
  3. Accord interjuges
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12
Q

Stabilité temporelle ( ou test-retest) : c’est quoi + moyens

A

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

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13
Q

Corrélation test-retest : c’est quoi ?
(la qualité de l’estimation va dépendre de quoi?)

A

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

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14
Q

Corrélation test-retest avec formes parallèles
(qualité de l’estimation va dépendre de quoi ?)

A

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)

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15
Q

Qualité du parallélisme : on considère parallèles deux formes d’un même instrument lorsque :

A

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.

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16
Q

Avantages formes parallèles

A

Élimination de l’effet de mémoire

Les deux formes peuvent être administrées en même temps

17
Q

Inconvénients formes parallèles

A

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

**
!!!! Implique d’avoir validation de 2 instruments. S’assurer du parallelisme de notre instrument AVANT de mesurer stab temporelle

18
Q

Cohérence interne : c’est quoi + moyens

Fait référence à quelle logique sous-jacente ?

A

(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

19
Q

La corrélation slit-half : indice de cohérence interne
(corrélation élevée si quoi ?)

A

(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)

20
Q

Le nombre d’items : principe inmportant en…

A

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
21
Q

La corrélation de split-half de Spearman-Brown VOIR FORMULE

A

(un indice de cohérence interne)

**
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)

22
Q

Améliorer la cohérence interne
(pour la corrélation split-half)

A
  • 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
23
Q

Formule de la prophétie VOIR FORMULE

A

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 ?

**
Pour améliorer la fiabilité de l’instrument, il faudrait rédiger 17 items supplémentaires

24
Q

La logique sous-jacente à la formule de prophétie suppose que :

A

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 )

25
Q

Alpha de Cronbach : indice de cohérence interne VOIR FORMULE

(varie entre quoi et quoi ? indique quoi ?
(cest quoi le rbarre?)

A

Indique dans quelle mesure les items du test mesurent une seule chose

C’est un chiffre qui varie entre -∞ et 1 (mais la plupart du temps il varie entre 0 et 1);

Plus il s’approche de 1, plus la fiabilité est bonne

Ce n’est pas un indice de corrélation

Plusieurs formules permettent d’obtenir l’Alpha,
mais une en particulier permet de comprendre ses fondements

k = le nombre d’items

r = la moyenne des intercorrélations entre toutes les paires d’items de l’instrument (ou de la dimension)

26
Q

Alpha de Cronbach : + le nb items

A

Plus le nombre d’item est grand
et plus la corrélation moyenne
est grande, plus l’Alpha sera élevé

27
Q

Quelles sont les deux variables qui ont une influence sur la formule d’alpha ?

A

1) nb d’items
2) corrélation moyenne

28
Q

Lien entre variance, corrélation et alpha

A

1) La variance est la moyenne des carrés des écarts à la moyenne des scores d’une distribution.

  • Sans écarts à la moyenne, il n’y a pas de variance.

2) La corrélation est une covariance standardisée entre deux distributions de scores.
- Sans variance dans l’une ou l’autre des distributions, il n’y a pas de corrélation.

3) 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.

!! Donc, il est important de considérer la variabilité de réponses que l’item suscite

29
Q

Accord interjuges
(moyens)

A

Si le phénomène se manifeste avec régularité, tous les juges devraient donc observer le même phénomène

Moyens :
1. Corrélations effectuées sur des cotes
2. Kappas effectués sur la catégorisation ou la fréquence faite par les juges

**
le kappa correspond au pourcentage d’accord entre les juges. Ce pourcentage d’accord comprend également la probabilité qu’il soit dû au hasard.

30
Q

Accord interjuges : principes
(les juges verront la même chose si… ?)

A

Principe de base:
La compréhension de ce qui est observé sera stable dans la mesure où deux juges «voient» la même chose.

Les juges «verront» la même chose
- 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

31
Q

Hypothèses caractéristiques d’études de validation relatives à l’étape de la Stabilité : Fiabilité test-retest

A

TECHNIQUE STAT
- Corrélation

HYPOTHÈSE
- La corrélation entre les résultats au temps 1 et les résultats au temps 2 sera positive et élevée

32
Q

Hypothèses caractéristiques d’études de validation relatives à l’étape de la Stabilité : Accord interjuge

A
  1. Corrélation (r)
    La corrélation entre les résultats du juge A et les résultats du juge B sera positive et élevée
  2. Kappa
    Le pourcentage d’accord entre le juge A et le juge B sera élevé
33
Q

Hypothèses caractéristiques d’études de validation relatives à l’étape de la Stabilité : Formes parallèles

A

Corrélation
(rxx ou r)

La corrélation entre les résultats à la forme A et les résultats à la forme B sera positive et élevée

34
Q

Hypothèses caractéristiques d’études de validation relatives à l’étape de la Stabilité : cohérence interne

A
  1. Corrélation
    (rxx ou r)
  • La corrélation entre le résultat à l’item 1 et le résultat à l’item 2 sera positive et élevée (à interpréter avec les critères de Cohen)
  • La corrélation entre le résultat à l’item 1 et le score total sera positive et élevée
  1. «Split-half»
    (rxx ou r)
  • La corrélation entre le «score total» de la première moitié de l’instrument et le «score total» de la deuxième moitié de l’instrument sera positive et élevée
  1. Alpha de Cronbach

Plus les participants répondent logiquement (c’est ce qui doit se produire si les items ne contiennent pas d’erreur), plus les items sontinter-corréléset plus le coefficient sera élevé.

35
Q

Juger de la fiabilité
(baremes chiffres

A

Excellente : 0,90 et plus

Modérée : 0,80-0,89

Acceptable : 0,70-0,79

Inacceptable (parfois utilisé en recherche) : 0,60 - 0,69

Inacceptable (toujours) : Moins de 0,60

0,95 et plus : Suspect (pour cohérence interne seulement)

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

** Concept de sur-représentation du construit

Si 0,95 et + , pt on a oublié certains éléments du construit, une sous-dim omise ds def, conceptualisation. Les items se ressemblent vrm bcp . Mais en fait pcq sous-rep notre construit. Red flag !

+ des decisions importantes, + on est severes ds le critère qu’on applique.

36
Q

Erreur-type de mesure VOIR LA FORMULE
(qu’est-ce que l’ETM montre ?
+ ETM est grand, qu’est-ce que ça veut dire ?)

A

L’ETM montre l’effet de la fiabilité sur un score généré par l’instrument.

Plus l’ETM est grand, plus il y a d’erreur dans le score observé

Il est possible de calculer un intervalle de confiance autour du score observé

37
Q

Intervalle de confiance : erreur-type de mesure

A

L’intervalle de confiance sert à 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.

À un niveau de certitude de 68%, on calcule l’intervalle de confiance à l’aide de cette formule:
Score +/- ETM

68% de l’échantillon se trouve sous la courbe à +/- 1,00 ET de la moyenne.

95% de l’échantillon se trouve sous la courbe à +/- 1,96 ET de la moyenne.

38
Q

Intervalle de confiance : VOIR LES FORMULES DÉP DE CE QUON VEUT MESURE DIAPO 44 et exemple diapo 45

Erreur type de mesure (niv de certitude à 68 %)

Niveau de certitude à 95 %

Intervalle de confiance à 95 %

Bornes de l’intervalle

A

lâche pas la patate

39
Q

Erreur-type de mesure
(résumé)

A

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