Cours 8 Flashcards
(36 cards)
Qu’est-ce qui est valide dans la congruence
L’instrument n’Est pas valide lui-même, mais c’Est l’interprétation dans son context et son utilité qui est valide
Différence entre la validité en général et la validité à l’étape de congruence
Validité en général
« Est-ce que mon instrument mesure ce qu’il est censé mesurer ? »
À l’étape de la Congruence
« Qu’est-ce que je mesure vraiment? »
Quelles sont les fonctions du système hypothético-déductif?
Système hypothético-déductif : ensemble d’hypothèses dont les confirmations permettront de déduire que notre instrument est valide
Voir si nos hypothèses sont confirmer avec la littérature
La confirmation d’une de ces hypothèses est une démonstration de la validité (Valide)
La confirmation de plusieurs de ces hypothèses est une démonstration plus solide de la validité (Encore plus valide)
La non-confirmation d’hypothèses soulève des doutes sur la validité (Doute sur la validité de l’instrument)
À quoi servent les critères
Critère : une variable de l’Environnement qu’on met en relation avec notre construit
À créer un système hypothético-déductif, qui servira à démontrer la validité critériée de notre instrument à l’étape 5 (congruence).
Quels sont les indices de corrélation du barème de Cohen
Corrélation faible : r = 0,10
Corrélation moyenne : r = 0,30
Corrélation forte : r = 0,50
Quelles sont les explications possibles d’hypothèses non confirmées?
L’hypothèse de recherche n’était pas bonne
o Vérification dans la littérature
Le critère n’est pas bon
o Vérification des propriétés psychométriques du critère
o Vérification dans la littérature des liens entre les critères
Le nouvel instrument n’est pas bon
Quand dit on qu’un hypothèse est confirmée, partiellement confirmée ou infirmée
Hypothèse confirmé : Bonne direction et +/- 10 de corrélation
Hypothèse partiellement confirmé : bonne direction et pas dans l’intervalle +/- 10
Hypothèse infirmée : pas la bonne direction
C’est quoi le phénomène d’Atténuation?
Puisque nos deux instruments ont de l’erreur de mesure, la corrélation est donc à la baisse (Score observé plus bas)
L’erreur de mesure atténue la validité de notre instrument
Quelle est la formule #1 pour obtenir le coefficient de validité désatténué?
Donne un nouveau R ajusté –> Donne la corrélation maximal possible
C’Est la valeur qui extrait l’Erreur de mesure (Fidelité)
Corrélation entre test et critère/ Racine du critère * racine du test
La validité critérié est limiter par?
La validité critérié (validation hypothèses) est limiter par l’erreur de mesure des instruments
Conclusion d’un petit changement après avoir ajuster la corrélation
Conclusion d’un grand changement après avoir ajuster la corrélation
Quand R augmente un peu, c’est la validité de l’instrument qui est à risque
Quand R augmente beaucoup, c’est l’erreur de mesure qui menace la validité
À quoi sert la formule d’Atténuation #1
La formule d’atténuation #1 permet d’évaluer l’impact DE LA FIABILITÉ sur la validité en faisant comme si les instruments étaient exempts d’erreur de mesure.
À quoi sert la formule d’Atténuation #2
Élimine une partie de l’erreur de mesure qui menace la validité théorique d’un instrument –>plus réaliste
Comment choisie-t-on la fiabilité désiré?
Ca depend selon le context
Quelles sont les facteurs qui affectent négativement le coefficient de validité
Fiabilité de l’instrument
Fiabilité du critère
La formule d’Atténuation aide à comprend quoi?
La formule d’atténuation aide à comprendre pourquoi certaines hypothèses de validité critériée ne sont pas confirmées (problème de fiabilité ou de validité également?)
Rappel: si mon hypothèse est confirmée avant l’utilisation de la formule, il peut quand même y avoir un problème de fidélité !
Les formules d’atténuation sont seulement fonctionnelles avec?
Les formules #1 et #2 ne fonctionnent qu’avec des corrélations comme coefficients de fiabilité
• L’alpha de Cronbach ne doit pas être utilisé
• Le même type de coefficient doit être utilisé partout dans la formule (split-half ou test-retest)
Dans les groupes contrastés qu’Est-ce qui fait en sorte que le test est plus valide?
Plus la différenciation est grande entre les deux groupes, plus le test est valide
Quels sont les calculs dans les groupes contrastés
On calcule la différence de moyennes entre les groupes:
• Il faut que la différence soit statistiquement significative, mais ait aussi une taille d’effet importante.
• On utilise principalement des analyses de variances (ANOVA) ou des tests t
Quels sont les deux types d’Analyses factorielles?
Analyse factorielle exploratice (AFE)
Analyse factorielle confirmatoire (AFC)
Dans quel cas utilise-t-on l’analyse factorielle exploratrice?
Quels sont les fonctions de (AFE)
Ici on sait pas ce qu’on cherche
Technique où on fait entrer les items dans la machine et d’où on espère voir ressortir un résumé adéquat
On cherche à savoir s’il y a des sous-dimension (Regrouper les items qui sont corrélés)
À utiliser lorsqu’on ne sait pas ce que l’on cherche ou que la structure du construit n’a jamais été testée mathématiquement
Dans quel cas utilise-t-on l’analyse factorielle confirmatoire?
Quels sont les fonctions de (AFC)
Ici on sait ce qu’on cherche
Technique de classification où on sait ce que l’on cherche a priori
On indique au logiciel combien de facteurs sont désirés et quels items se retrouvent dans chaque facteur
Les résultats nous aident à déterminer si oui ou non, la structure est bien représentée par les données
dequoi est issue l’analyse factorielle?
Technique statistique issue des travaux initiaux sur l’intelligence
• Le facteur « g » = une analyse factorielle
Les items qui mesure une dimension devraient être?
Les items supposés mesurer une dimension devraient être fortement corrélés entre eux ET moins corrélés avec les autres dimensions
