Psychométrie Exam 1 Flashcards

Question

2 sources principales de comptes rendus critiques de tests

Answer 1

- Mental Measurements Yearbook (MMY) | - Test Critiques

Answer 2

- Trouver de l'information sur un test en particulier | - Obtenir une liste de tests conçus à une fin précise

Answer 3

- La fidélité comparée à la validité - Le sens couramment utilisé comparé au sens technique - Le changement réel comparé au changement temporaire - Les erreurs systématiques comparées aux erreurs aléatoires

Answer 4

Diagramme de dispersion, nuage de points | Variable X en abscisse et Variable Y en ordonnée

Answer 5

Relation linéaire positive parfaite

Answer 6

Relation linéaire négative parfaite

Answer 7

Absence de relation entre les 2 variables

Answer 8

Tous les coefficients de corrélation peuvent être interprétés à peu près de la même façon que celui de Pearson, à quelques exceptions près.

Answer 9

- r bisériale - r bisériale de point - r tétrachorique - r phi - Coefficient de contingence - Coefficient de corrélation de rang - Coefficient de corrélation interclasse - Êta - Coefficient de corrélation de Spearman - Kappa - Coefficient de Kendall

Answer 10

Y' = bX + a où b = pente de la droite de régression a = ordonnée à l'origine

Answer 11

Indique qu'il s'agit d'une prédiction et non d'une donnée connue

Answer 12

Droite qui parvient le mieux à montrer la relation existant entre des points de données pour 2 variables, dans le but de prédire un score Y d'après celui de X.

Answer 13

On suppose qu'il y a une distribution normale d'Y équivalente pour chaque valeur de X le long de la courbe d'estimation ; probabilité qu'un certain nombre de scores soient différents des scores prévus.

Answer 14

ETEy' = ÉTy [racine carrée] (1-r2xy) où ÉTy = écart type pour le test que concerne la prévision rxy = corrélation entre le test pour lequel on fait une prédiction et celui à partir duquel on la fait

Answer 15

- La linéarité - L'hétérocédasticité - La position relative (et non absolue) - L'hétérogénéité du groupe

Answer 16

Elles permettent d'ajuster r en fonction d'une variabilité accrue ou moindre du groupe. Permet d'estimer r dans un groupe plus hétérogène à partir du r obtenu dans un groupe plus homogène OU INVERSEMENT Permet d'estimer r dans un groupe plus homogène à partir du r obtenu dans un groupe hétérogène

Answer 17

- Effets plus importants lorsque la variabilité est beaucoup plus faible dans le groupe homogène que dans le groupe hétérogène - Effets plus prononcés sur les corrélations modérées - Très peu d'effets sur les corrélations très faibles ou très fortes - Jamais de changement sur le sens de la relation

Answer 18

- Type de correction du test - Contenu du test - Conditions d'administration du test - Circonstances personnelles

Answer 19

Le score vrai (V) d'une personne est celui qu'elle obtiendrait au test si toutes les sources d'erreur de mesure qui sont associées à un problème de fidélité étaient supprimées de son score observé.

Answer 20

L'erreur de mesure (E) est la différence entre le score vrai et le score observé. Elle peut être positive ou négative. Elle représente la somme de toutes les influences aléatoires susceptibles de compromettre la fidélité de mesure.

Answer 21

``` V = O +/- E où V = Score vrai O = Score observé E = Erreur de mesure ```

Answer 22

Sigma vrai au carré = sigma observé au carré - sigma erreur de mesure au carré La variance du score observé est la somme de la variance du score vrai et de celle de l'erreur de mesure.

Answer 23

r = sigma vrai au carré / sigma observé au carré c'est-à-dire selon la proportion de la variance observée qui relève de la variance vraie.

Answer 24

On présume habituellement que les scores observés sont normalement distribués autour du score vrai.

Answer 25

- Test-retest - Interjuges - Versions parallèles - Cohérence interne (homogénéité)

Answer 26

Par l'administration du même test aux mêmes personnes à 2 occasions, généralement à une journée ou à un mois d'intervalle

Answer 27

C'est la corrélation entre les scores obtenus la première et la seconde fois (généralement Pearson. Souvent appelé "coefficient de stabilité".

Answer 28

Elle évalue l'influence des fluctuations de la condition physique et mentale des candidats. Elle ne s'intéresse pas au contenu du test (le contenu est le même aux 2 temps d'administration). La méthode peut aussi cibler, mais pas forcément, des variations liées à la façon dont le test est administré, des variations entre évaluateurs, etc.

Answer 29

- Ne tient pas compte des erreurs aléatoires attribuables aux variations du conteny - À moins d'un test simple et court, le test est difficilement applicable (trop long pour intervalle si courte) - Effet du premier test sur la reprise

Answer 30

Les variations aléatoires attribuables aux personnes qui corrigent le test.

Answer 31

Faire corriger 2 fois les copies d'un test auquel ont répondu un groupe de candidats. Le coefficient de fidélité est tout simplement la orrélation (habituellement une corrélation de Pearson) entre les scores attribués par le premier et le second évaluateur. Il est important que les évaluateurs travaillent séparément pour ne pas s'influencer mutuellement.

Answer 32

L'analyse la plus indiquée est le coefficient de corrélation interclasse, calculé à partir des carrés moyens développés dans une analyse de variance. Le CCI est interprété comme le coefficient de corrélation de Pearson (r).

Answer 33

Administrer aux mêmes candidats 2 versions d'un test équivalentes ou très semblables (nombre d'items, limite de temps allouée, spécifications de contenu, autres facteurs). La fidélité est obtenue en calculant la corrélation (habituellement Pearson) entre les scores obtenus aux 2 versions. ==> Coefficient d'équivalence

Answer 34

L'un à la suite de l'autre si les versions sont courtes, sinon un intervalle semblable à celui du test-retest. Quand le test est plus long, la méthode évalue non seulement les erreurs de mesure attribuables au contenu mais aussi aux fluctuations de la condition physique et mentale et aux conditions d'administration du test.

Answer 35

L'une des méthodes d'estimation de la fidélité les pus fréquemment utilisées. Elle est déterminée avec 3 méthodes plus répandues: -Bissection -Formules de Kuder-Richardson -Coefficient alpha Cela produit un coefficient de fidélité sous forme de corrélation. ==> Coefficient de cohérence interne

Answer 36

Version réduite des versions parallèles. Administration d'un seul test, dont on corrige les 2 moitiés comme si chacune était une version différente du test et on corrèle les scores de chaque moitié. Pour éviter différentes sources d'erreur, on tend à diviser le test selon les items pairs-impairs et on désigne le résultat sous le terme de coefficient de fidélité pair-impair.

Answer 37

Il faut faire une correction à la corrélation calculée entre les 2 moitiés du test pour connaître la fidélité du test en entier: c'est la correction de Spearman-Brown. La correction générale sert à estimer l'effet d'un changement apporté à la longueur du test sur la fidélité de la cohérence interne.

Answer 38

Pour obtenir d'autres mesures de cohérence interne, les formules KR-20 et KR-21 sont répandues. La formule KR-20 permet d'obtenir la corrélation moyenne pour toutes les bissections possibles du test. La formule KR-21 simplifie la KR-20 en supposant que tous les p (pourcentage de réponses correctes) (hypothèse irréaliste) Les formules ne s'appliquent qu'à des items à échelle dichotomique.

Answer 39

Contrairement aux formules KR, l'alpha de Cronbach n'a pas la contrainte de l'échelle dichotomique. Il est alors possible de voir chaque item comme une version réduite du test, comment chacune de ces miniformes est cohérente avec toutes les autres miniformes du test.

Answer 40

Le test est une méthode ou un outil standardisé qui fournit de l'information sur un échantillon de comportement ou de processus cognitif sous une forme quantifiée.

Answer 41

- Origine et influence de la philosophie - Aristote, Platon, Thomas d'Aquin - Définir les traits communs chez les êtres humains - Traité de l'âme (Aristote) - premier manuel de psychologie - Renaissance: éveil de l'intérêt individuel, mais surtout artistique - L'examen oral est la méthode d'évaluation la plus courante - Les penseurs de l'époque ne cherchaient pas à voir les différences individuelles, ils cherchaient à définir les traits communs de l'humanité - Distinction individuelle de la renaissance surtout dans l'art - Pas encore de papier crayon, plus des tests oraux, des démonstrations

Answer 42

Grandes tendances - Intérêt envers la maladie mentale (Pinel, Tuke, Rush), première méthode diagnostique - Adoption des examens écrits (Horace Mann) - Influence des travaux de Darwin (la filiation de l'homme et la sélection liée au sexe, l'expression des émotions chez l'homme et les animaux) - Naissance de la psychologie expérimentale (Wundt, Laboratoire Université de Leipzig à Berlin) - Premières classifications genre DSM, SIM - Avant qu'on arrive à des classifications du genre, chacun qui s'intéressait à ça créait son propre petit volume ; précurseurs des premières évaluations diagnostiques - Mann trouvait les évaluations orales trop subjectives, il tente d'amener le test écrit - Darwin: observable, quantifiable

Answer 43

La fidélité s'accroît avec le nombre d'items. L'augmentation de la corrélation moyenne interitems correspond à celle de la fidélité. L'alpha est tributaire de la corrélation moyenne interitems. Le nombre d'items est déterminant. On décrit parfois l'alpha de Cronbach comme une mesure de l'homogénéité des items. Pris individuellement, les items ne sont pas très fidèles.

Answer 44

Elles sont inappropriées pour les tests de vitesse et certains tests de puissance (qui sont plus ou moins chronométrés). La vitesse influe sur les résultats, la mesure de la cohérence interne produit une estimation gonflée de la fidélité. Il vaut mieux recourir à une autre méthode pour mesurer la fidélité.

Answer 45

- Test-retest - Interjuges - Versions parallèles - Cohérence interne (homogénéité)

Answer 46

- La durée du test est importante (nombre d'items) ; généralement, test long = fidélité plus élevée - La fidélité est maximisée quand le pourcentage de candidats qui répondent correctement au test est de 0.50 - La corrélation entre les items est importante ; pour obtenir une grande fidélité par cohérence interne, il faut utiliser des items qui mesurent un trait bien défini

Answer 47

L'erreur type de mesure est l'écart type d'une nombre théorique infini de scores obtenus avoisinant le score vrai d'une personne. On l'utilise pour faire une interprétation pratique (notamment de la fidélité).

Answer 48

L'ETM est l'écart type du test.

Answer 49

On peut recourir à l'ETM pour créer un intervalle de confiance autour du score observé. Puisque l'ETM est l'écart type d'une distribution présumée normale, toutes les relations d'usage s'appliquent. Ex: 68% des cas ont un score vrai entre -1 et +1 [à +/- 1 ETM du score vrai] *ETM de +/- 1.96 ==> 95% *ETM de +/- 2.58 ==> 99%

Answer 50

L'ETM devrait être exprimée selon l'unité de mesure utilisée pour l'interprétation.

Answer 51

Les 3 sont des écarts types mais ne concernent pas la même chose. - Erreur type de mesure (scores observés autour du score vrai) - Erreur type de la moyenne (attribuable à un échantillonnage aléatoire) - Erreur type d'estimation (estimation d'Y à partir de X)

Answer 52

Comme l'alpha de Cronbach, l'analyse repose sur le fonctionnement des items du test. Toutefois, les items sont interdépendants. L'erreur type se présente comme un indice de la précision de la mesure et est déterminée pour chaque score (contrairement à la théorie classique)

Answer 53

Elle tente d'évaluer simultanément plusieurs sources d'erreur (notamment en fidélité). Elle cherche à déterminer dans une seule étude la fidélité de tests passés à plusieurs occasions, en plusieurs versions et corrigés par plusieurs évaluateurs. Procède avec l'analyse de la variance. Elle permet d'estimer la fidélité d'une occasion à l'autre (comme test-retest), entre les tâches (comme versions parallèles) et entre les juges (comme interjuges). Difficile à appliquer en pratique.

Answer 54

- Position relative au lieu de scores absolus = pas une préoccupation pour la fidélité - Curvilinéarité = n'influence pas la fidélité - Hétérocédasticité = peut causer problème pour l'ETM - Hétérogénéité du groupe = pose souvent problème dans l'interprétation des données (formules pour corriger)

Answer 55

``` Ça dépend de l'intention. Selon le consensus: -0.90 = excellent -0.80 à 0.89 = bon -0.70 à 0.79 = adéquat -0.60 à 0.69 = devrait seulement être utilisé en recherche -Moins de 0.60 = utiliser un autre test ```

Answer 56

- Voir si plus d'une source d'erreur évaluée (pas seulement cohérence interne ou encore test-restest) - Comparer les scores et leur différence est moins fidèle que la fidélité des scores eux-mêmes - La fidélité est toujours importante, peu importe ce qui en est dit - Se fier au coefficient et non à la longueur du test (test court = généralement peu fidèle, se méfier si on dit le contraire) - Le coefficient seul n'est pas forcément très utile, il y a des standards plus élevés que juste atteindre un seuil statistique.

Answer 57

Degré auquel un test mesure ce qu'il prétend mesurer. On définit la validité d'un score obtenu dans un test par rapport à un usage particulier. La validité est l'aspect le plus fondamental de l'élaboration et de l'évaluation des tests.

Answer 58

Il est possible qu'un test soit valide, mais que ses normes soient déficientes ou inversement.

Answer 59

Trait ou variable psychologique, construction théorique. La partie du construit qui n'est pas recouverte par le test dans les intersections de carrés s'appelle la sous-représentation du construit. La partie du test non recouverte par le construit est la variance non reliée au construit.

Answer 60

Consiste à fournir une preuve que le ou les scores obtenus à un test sont révélateurs du trait ou du construit à l'étude. C'est sur cette preuve que s'appuie l'interprétation de ces scores.

Answer 61

- Validité de contenu - Validité critériée - Validité concomitante (validité prédictive et validité de construit)

Answer 62

- Validité de contenu - Relations avec les autres variables (validités convergente et divergente ou discriminante et relations avec les critères du test) - Processus de réponse - Structure interne - Conséquence

Answer 63

Le test semble mesurer le construit souhaité. Il est toutefois impossible de déterminer le degré de validité d'un test simplement en le regardant, il faut l'appui de la validité empirique.

Answer 64

Pour que le contenu d'un test soit valide, il doit bien correspondre au contenu du domaine étudié. L'application de la validité de contenu implique souvent la notion d'échantillonnage. L'établissement de la validité de contenu commence par une définition rigoureuse du contenu à couvrir ; ensuite, comparer le contenu du test au tableau de spécifications.

Answer 65

-Les tests de rendement scolaire -Les tests d'aptitude professionnelle L'objectif eset de déterminer le degré auquel le contenu du test correspond au contenu de la matière scolaire ou de l'emploi visé.

Answer 66

Elle est une application particulière de la validité de contenu. Elle permet de savoir si le contenu a bel et bien été enseigné, s'il y a eu "occasion d'apprendre".

Answer 67

- Difficile de définir clairement le domaine des items - Évaluation du degré auquel les items du test couvrent les éléments des spécifications du contenu - La validité de contenu ne fait pas référence aux résultats réels du test (aucun indice sur les interactions des personnes évaluées avec le test)

Answer 68

Elle définit la relation entre les résultats au test et un autre critère considéré comme un important indicateur du construit à l'étude.

Answer 69

L'utilisation: - d'un critère réaliste externe définissant le construit à l'étude - de groupes contrastés - d'un autre test

Answer 70

-Validité prédictive = test vise à prédire la valeur que prendront les critères à l'avenir (ex. test d'admission) -Validité concomitante = concerne la concordance entre les résultats à un test et la valeur actuelle d'autres variables La différence: le moment de l'évaluation de la variable critère.

Answer 71

Un critère externe donne une définition réaliste du construit à l'étude. C'est le sujet sur lequel on souhaite vraiment avoir de l'information (ex. moyenne générale à la fin de la première année) On veut prédire la position d'une personne par rapport au critère. ==> Validité sous forme de coefficient de corrélation (Pearson) = coefficient de validité

Answer 72

Le critère est la composition du groupe. On souhaite démontrer que le test permet de différencier un groupe d'un autre. Plus la différenciation est élevée, meilleure est la validité du test.

Answer 73

Démontrer la corrélation entre le test à valider et un autre test dont la validité de la mesure est établie ou présumée pour le construit à l'étude. L'autre test devient le critère. Simple et utilisé, prend le Pearson. -Validité convergente = concordance entre le nouveau test et le test critère

Answer 74

2 tests aux noms semblables qui ne mesurent pas la même chose ou 2 tests aux noms différents qui mesurent le même construit. Il faut en tenir compte dans l'interprétation des corrélations pour la validité.

Answer 75

- Fidélité du test nulle = la validité peut aussi être nulle - Fidélité du test parfaite = la validité peut quand même être nulle - FIdélité du critère nulle = le test ne peut avoir de validité relative à ce critère même si la fidélité du test est parfaite

Answer 76

Limite imposée à la validité par une fidélité imparfaite. En corrigeant, on peut dire que le coefficient de validité est corrigé pour l'atténuation (on peut corriger le test ou le critère ou les deux pour le coefficient de validité corrigé, mais en pratique juste test corrigé) Utilisation de l'apostrophe dans la formule pour signaler la partie corrigée. La correction amène à la fidélité parfaite. Une seconde formule permet plus de réalisme.

Answer 77

Situation dans laquelle le résultat du test influe sur la valeur du critère. (corrélation plus forte ou moins forte selon si on est favorable ou non au critère genre)

Answer 78

Démontre que le test a une corrélation relativement faible ou négative avec des construits autres que celui que l'on souhaite mesurer.

Answer 79

Application des validités convergente et divergente. Matrice de corrélation (mesure de plusieurs traits par plusieurs méthodes). Le but est de démontrer que les corrélations relatives à un trait, mais couvrant différentes méthodes, sont plus élevées que les corrélations relatives aux méthodes qui couvrent différents traits. Pas très utilisée en pratique.

Answer 80

Technique permettant d'exprimer la relation entre une variable (critère) et la combinaison optimale de 2 ou plusieurs variables (plusieurs tests). 2 objectifs: -Fournir la meilleure prédiction possible -Connaître théoriquement les variables redondantes qui contribuent à la prédiction 2 résultats: -R (interprété comme le r de Pearson) = coefficient de corrélation d'ordre zéro -b et bêta = pondération des valeurs prédictives Équation de régression multiple Utilisée fréquemment dans le processus de combinaison de données provenant de différents tests.

Answer 81

- L'ordre d'intégration des variables dans l'équation - L'intersection entre les variables prédictives - Le fait que de nouvelles variables n'ajoutent rien au pouvoir de prédiction

Answer 82

Elle utilise la corrélation multiple. | Elle concerne la quantité de données nouvelles et uniques qu'ajoute un test à un corpus de données existant.

Answer 83

En général, les prédictions statistiques sont au moins équivalentes et habituellement supérieures aux prédictions cliniques. Toutefois, l'élaboration de formules nécessite une base de données adéquate, sinon on doit s'en remettre à l'évaluation clinique pour tirer le meilleur parti. De plus, on a besoin des cliniciens pour définir ce qui doit être mesuré pour être intégré dans les formules.

Answer 84

On l'utilise pour optimiser les résultats de décisions que l'on a prises en fonction de certains critères. - Résultat approprié = présente le même statut `la fois pour le test et pour le critère (haut taux = bonne validité critériée) - Faux positifs = les scores sont supérieurs au point de coupure du test, mais qui représentent un échec par rapport au critère (en bas à droite, genre réussit le test mais ne répond pas au critère) - Faux négatifs = les scores tombent sous le point de coupure du test, mais représentent une réussite par rapport au critère (en haut à gauche, genre coule le test mais répond au critère) * Toujours placer le test sur les abscisses et le critère sur l'ordonnée

Answer 85

- Degré de corrélation: dans une corrélation parfaite, tous les résultats sont appropriés ; dans une corrélation nulle, la somme des faux = les résultats appropriés - Emplacement du point de coupure: quand on le déplace, on augmente ou diminue les faux (style vase communicants) ; l'utilisateur décide s'il veut plus de faux positifs ou de faux négatifs quand il place son point de coupure

Answer 86

Proportion d'individus qui présentent une certaine caractéristique au sein d'une population. Si taux extrême, difficile de démontrer la validité d'un test qui vise à recenser les individus d'un groupe ciblé. Plus facile autour de 50%. Le taux change en fonction de la population définie.

Answer 87

Sensibilité = degré auquel le test permettra de définir le groupe critère Spécificité = degré auquel le test détermine ou non les membres du groupe contraste Sous fome de %

Answer 88

- Degré de séparation entre les groupes (degré élevé = meilleures spécificité et sensibilité) - Emplacement du point de coupure (pour un degré fixe, le déplacement du point de coupure fait varier la sensibilité et la spécificité en rapport inverse)

Answer 89

Toute preuve qui appuie de manière plausible l'assertion selon laquelle le test mesure le construit ciblé est pertinente. On peut penser la validité de construit comme faisant partie de la validité de contenu et de la validité critériée.

Answer 90

2 sous-catégories: -Cohérence interne (même principe qu'en fidélité, cohérence élevée = le test mesure un construit ou trait particulier) (préalable à la validité plus qu'une preuve) -Analyse factorielle: familles de techniques pour déterminer les dimensions communes sous-jacentes aux résultats de nombreuses mesures différentes. Commence par une matrice de corrélation, concept de dimension et de vecteurs, donne une matrice factorielle (corrélation entre variables initiales et facteurs dégagés) Les poids supérieurs à 0,30 sont significatifs Aide à comprendre la structure des tests

Answer 91

Peut constituer un élément de preuve de validité. Analyse de la manière dont les sujets répondent au test. Peu utilisé, pas une démonstration solide.

Answer 92

Ressemble aux groupes contrastés, sauf que les groupes étudiés sont créés (et non formés naturellement) précisément pour l'analyse de la validité du test

Answer 93

On contraste des groupes d'âges ou de niveaux scolaires différents.

Answer 94

- Structure interne - Analyse factorielle - Processus de réponse - Effet des variables expérimentales - Changements développementaux

Answer 95

Renvoie le test aux conséquences de ses usages et de ses interprétations Ex: on pourrait tenter de savoir si le teste améliore ou altère la qualité de l'enseignement du cégep où il est utilisé. Lié à l'objectif du test *Attention: important de distinguer la preuve qui touche la validité de celle qui peut éclairer des décisions politique et sociale sans toucher la validité

Answer 96

Le fait de soupeser toutes les preuves et de déterminer la pertinence des études existantes relativement à l'usage prévu.

Answer 97

Technique consistant à résumer les données statistiques de plusieurs études distinctes portant sur un sujet donné.

Answer 98

C'est relatif, il faut se demander si un test est plus ou moins valide qu'un autre.

Answer 99

- Définition de l'objectif du test - Questions névralgiques relatives à la conception préliminaire - Préparation des items - Analyse d'items - Étalonnage et programmation de recherches connexes - Préparation du matériel définitif et publication

Answer 100

Description détaillée du ou des construits que mesure le test ainsi que du public cible

Answer 101

-Mode d'administration (individuel? collectif?) -Longueur (nb d'items, durée, précision) -Formats d'items (choix réponses, vrai/faux, développement) -Nombre de scores (va avec la longueur) -Formation des utilisateurs (nécessaire pour administrer et corriger le test? qui va former?) Possible reformulation de la déclaration d'intention après la réflexion.

Answer 102

- Formulation des items (stimulus [question], format de réponse [méthode], condition de réponse [ex. limite de temps, cahier de réponses, etc.], grille de cotation) - Révision

Answer 103

- Demande peu de jugement, moins d'erreur de mesure (plus de fidélité, fidélité interjuges parfaite) - Optimisation temporelle (plus court de répondre, plus d'items égale aussi plus de fidélité et validité) - Optimisation de la cotation (rapide à corriger, peut même être fait par une machine)

Answer 104

- Facilite l'observation du comportement et des processus associés au test - Explorer des zones inhabituelles

Answer 105

- Utiliser le bon contenu - Ne pas éventer la réponse - Simplicité et clarté

Answer 106

- Les éviter autant que possible - Être clair dans la tâche - Éviter les questions optionnelles - Préciser la cotation avant l'administration - Cotation anonyme (contrer l'effet "halo") - Coter les items un à la fois (contrer l'effet "halo")

Answer 107

Analyse statistique des données obtenues lors de la mise à l'essai, "prétest" - Mise à l'essai informelle: 5-10 personnes commentent - Mise à l'essai formelle: administration à un échantillon représentatif assez grand pour des données stables (quelques centaines) - Stats, CCI, Analyse factorielle - Sélection d'items

Answer 108

Il devrait être appelé indice de facilité Pourcentage de personnes qui ont répondu correctement à l'item Valeur p

Answer 109

Capacité de distinguer statistiquement divers groupes de répondants - Méthode externe: 2+ groupes contrastés selon un critère externe - Méthode interne: plus utilisée, groupes contrastés selon un critère interne, généralement le score total au test (distingue ceux qui ont mieux réussi de ceux qui ont moins bien réussi)

Answer 110

Représenté par la lettre D généralement Différence en pourcentage des personnes qui réussissent l'item dans chacun des groupes fort et faible Peut être exprimé par r (corrélation item-total)

Answer 111

La CCI montre le rapport entre la performance à un certain item et la présence du trait, ou de l'habileté (thêta), que veut mesurer l'échelle. Trait en abscisse, probabilité de bonne réponse en ordonnée En thêta positif, plus le trait est présent, plus la probabilité d'avoir la bonne réponse augmente Le paramètre de difficulté est à 50% de probabilité de réussite de l'item (plus difficile quand demande plus l'habileté) La pente est comme l'indice de discrimination Asymptote inférieure = pseudo-chance

Answer 112

Pente = discrimination = a Paramètre de difficulté = b Paramètre de pseudo-chance = c Le modèle le plus utilisé (Rasch) utilise a et b.

Answer 113

- Entre 0.30 et 0.50, ça dépasse rarement 0.50 - Éviter les indices négatifs - Un 0 ne permet pas de mesurer le trait

Answer 114

Sélectionner les items qui ont une forte saturation sur un seul facteur et une saturation plus faible sur tous les autres

Answer 115

Étalonnage, passer le test et récolter les données Génération de normes Le test ne change plus Analyser les données tirées de l'étalonnage Fidélité, validité, structure factorielle, etc. Programmes de calibrage

Answer 116

Publication du test, consignes d'administration, interprétation du test, manuels techniques, rapports de cotation, autres documents Ce n'est pas la dernière étape, l'élaboration du test n'est jamais terminée

Answer 117

Mesure un trait, un construit ou une cible avec une validité équivalente dans des groupes différents

Answer 118

Ne mesure pas un trait particulier de la même façon d'un groupe à l'autre Il faut tenir compte de l'intention du test

Answer 119

- Comité d'experts (plus simple) - Fonctionnement différentiel des items (analyse stat de la performance des groupes aux items) ; Mantel-Haenszel - La prédiction différentielle (même pente et même ordonnée à l'origine)

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