Cours de psychologie

Notions clés

Cohérence interne :

- Deux moitiés : il suffit de faire passer un seul test, une seule fois. C'est l'approche la moins couteuse. Le test est divisé en deux. Deux scores sont attribués au même test.  En général, on effectue la division selon items pairs et items impairs. On peut donc calculer la corrélation entre les résultats obtenus.  Mais cela représente la fidélité de la moitié du test. Il faut donc appliquer la formule de Spearman-Brown → à n'utiliser que dans ce cas précis des deux moitiés ! = rxx = (2rx1rx2)/(1+rx1rx2) (avec 2*la corrélation des 2 moitiés, divisé par 1+ la corrélation des 2 moitiés).

- Alpha de Cronbach : la plus utilisée en cohérence interne.  Il a été démontré que c'était l'équivalent de la moyenne de tous les coefficients obtenus en utilisant toutes les moitiés possibles lors d'un test. Il s'agit de la moyenne de toutes les possibilités.

     + Formule K-R 20 (Kuder-Richardson) : on applique cette formule à des items dichotomiques, c'est à dire qu'il y a deux possibilités seulement de réponse (deux choix opposés). C'est à dire vrai ou faux. rxx = k/(k-1) * (s²x-Kpq)/s²x (avec k = nombre d’items ; s²x = variance du score total ; p = indice de la difficulté d’un item (pourcentage de bonnes réponses) ; q =1 – p (pourcentage de personnes qui ont la mauvaise réponse ; Σpq = chaque p multiplié par chaque q, puis on les additionne).

     + Formule Alpha de Cronbach : peut être appliqué à tout type de réponses. Même chose de le K-R 20 mais généralisable à des échelles. Trop long à faire à la main ! rxx = k(rij) / [1+(k-1)rij] (avec k = nombre d’items ; rij = moyenne des corrélations entre les items [faudrait donc corréler l’item 1 avec l’item 2, puis le 1 avec le 3…ensuite le 2 avec le 3…]).

Corrélation : statistique calculée lorsqu'il y a 2 variables mesurées sur les personnes. Mesure de 2 variables sur une population (ex : âge-poids, taille, pointure, stabilité émotionnelle, QI...) et on regarde s'il y a une relation entre ces deux variables. Une corrélation peut être positive (même mouvement des 2 variables, on parle de corrélation parfaite lorsque la corrélation r = 1.00, sur un graphique direction nord-ouest/sud-est), ou négative (mouvement inverse entre les 2 variables, sur un graphique direction nord-ouest/sud-est), et corrélation nulle si 2 variables ne présentent aucune corrélation (corrélation de 0, sur un graphique ensemble éparpillé). Une corrélation peut varier de -1.00 (droite descendante) à +1.00 (droite montante). r = NΣxy-ΣxΣy / [ √(NΣx²-(Σx)²) * √(NΣy²-(Σy)²) ] (avec N = effectif ; xy = x1*y1, x2 * y2…puis on les additionne ; la somme des x ; la somme des y) / la racine carrée de (N ; chaque x au carré puis on les additionne ; le total des x au carré) * la racine carrée de (idem mais pour y).

Distracteur : réponse plausible mais fausse.

Effet du test : on se rappelle de certaines questions, donc on en cherche la réponse après le test.

Erreur standard de mesure : donne une indication de l'étendue probable du score vrai en fonction de l'erreur de mesure. Autrement dit, elle donne une indication sur l'intervalle dans lequel le score vrai va se trouver. On calcule l’erreur standard de mesure par un écart-type particulier : σe = σ * √(1-rxx) (avec σ = écart-type = la racine carrée de la variance ; rxx = K-R 20). 

Fidélité : Les scores d'un test sont fidèles lorsque les scores ne changent pas à chaque fois qu'on fait la mesure. Les scores sont fidèles lorsqu'ils sont reproductibles. Rvv = pourcentage de variance dans les scores qui est la partie vraie ; le restant est attribuable à l’erreur de mesure. Fidélité correcte = .70 ; fidélité satisfaisante = .80 ; fidélité élevée = .90. Il ne faut jamais de résultat négatif ! La fidélité est souhaitable dans les tests où on veut trouver des différences entre les personnes.

- On utilise, le test-retest, la forme parallèle et la cohérence interne.

- On peut améliorer la fidélité en analysant les items (indice de difficulté) et en analysant les distracteurs ou en corrélant le score à un item au score de l'ensemble du test (corrélation item-total).

- Théorie de la fidélité : X = v + e (X = score de la personne ; v = partie vraie ; e = part d’erreur).

- Erreur standard de mesure : donne une indication de l'étendue probable du score vrai en fonction de l'erreur de mesure. Autrement dit, elle donne une indication sur l'intervalle dans lequel le score vrai va se trouver. On calcule l’erreur standard de mesure par un écart-type particulier : σe = σ * √(1-rxx) (avec σ = écart-type = la racine carrée de la variance ; rxx = K-R 20).

Forme parallèle : élaboration de 2 tests différents sensés représenter la même chose. Elaborer deux tests équivalents. Faire passer le premier formulaire à un groupe. Attendre un peu (ou pas !). Faire passer le second formulaire au même groupe. Calculer la corrélation.

Formule de Spearman-Brown : rxx = (2rx1rx2)/(1+rx1rx2) (avec 2*la corrélation des 2 moitiés, divisé par 1+ la corrélation des 2 moitiés).

Indice de difficulté : trouver les items difficiles. p = N(c)/N. Il s'agit du nombre de sujets ayant la bonne réponse divisé par le nombre total de sujets. P varie de 0 à 1. 0 → Item très difficile (personne n’a eu la bonne réponse). 1 → Items très facile (tout le monde a la bonne réponse). Dans ces deux cas, l'item n'a aucune utilité puisqu'on ne peut détecter aucune différence entre les sujets. L'idéal est d'avoir un P = 0.50. : il n’y a que la moitié des sujets qui ont la bonne réponse, c’est un test qui va différencier au mieux les sujets.

Items dichotomiques : deux possibilités seulement de réponse (deux choix opposés), c'est à dire vrai ou faux. 

Note centrée réduite z = (x-m)/σ (avec x note du participant dans le test, m moyenne obtenue par l’échantillon dans le test, et σ écart type de l’échantillon dans le test.). Consiste à transformer le score brut d’un participant en une nouvelle note (z, centrée réduite) donc la moyenne de la nouvelle distribution est égale à 0 et l’écart type est égal à 1. 

Psychométrie : science étudiant l'ensemble des techniques de mesures pratiquées en psychologie, ainsi que les techniques de validation de ces mesures. Ces techniques concernent tous les champs de la psychologie, ainsi que d'autres domaines de sciences connexes (comme la recherche en comportement du consommateur par exemple) mais elles ont été surtout développées, à l'origine, pour la mesure des performances intellectuelles (âges mentaux ou quotient intellectuel, quotients de développement dans la petite enfance, etc.) ou bien pour l'analyse des composantes de la personnalité (affectivité, émotions, relations avec les autres, etc.). Elle est la science de la mesure de l'esprit, qui devient une science en introduisant l'arithmétique et le calcul dans les phénomènes de l'esprit car son fondateur était un mathématicien.

→ Sous-discipline de la psychologie, d’orientation méthodologique, dont les finalités sont d’étudier la mesure en psychologie et de développer les méthodes d’évaluation de caractéristiques individuelles.

Test-retest : il s'agit de faire passer le test à un groupe, d'attendre un certain laps de temps, puis de faire repasser le même test au même groupe. Avec cela, on peut calculer la corrélation.

- Coefficient de stabilité = laps de temps long, l’intervalle entre les 2 mesures est de plus de 2mois. Plus le coefficient de stabilité est élevé, plus les scores sont stables dans le temps.

- Coefficient de confiance = laps de temps court, l’intervalle entre les 2 mesures est de moins de 2mois. Le test donne les mêmes résultats en peu de temps.

Théorie de la fidélité : X = v + e (X = score de la personne ; v = partie vraie ; e = part d’erreur).

Validité : estime si la méthode d’évaluation mesure bien ce qu’elle est censée mesurer. Pour calculer la validité on va utiliser la corrélation : rxy ≤ √rxx

- Validité critérielle : évaluer les liens entre les résultats, on cherche une corrélation positive élevée. Validité prédictive (lorsque l’information sur le critère est recueilli plusieurs mois ou années après la mesure, c’est-à-dire qu’on fait passer un test, plus tard on refait passer le même test et on corrèle les 2 résultats) et Validité concourante (lorsque le critère est concomitant de la mesure psychométrique, c’est-à-dire tester les personnes pour qui on peut avoir le critère en même temps). Une validité très bonne est autour de .50, mais c'est exceptionnel, parce que le comportement humain ne peut pas être prédit avec juste un seul test. Une validité de .30 est donc plus commune et bonne.

- Validité de contenu : degré pour lequel les éléments d’une méthode d’évaluation reflètent bien et sont représentatifs d’un construit utilisé pour un objectif spécifique d’évaluation. Il faut faire appel à des juges ou des experts pour effectuer le contenu de chaque item.

- Validité de construction : vérifier l’acceptabilité théorique d’un instrument de mesure. Matrice multi-traits multi-méthode (on parle de MTMM. Cette technique mesure plusieurs traits avec plusieurs méthodes. Ne doivent pas corréler. Chaque trait sera mesuré de plusieurs façons différentes).

Validité convergence : même trait, différentes méthodes. On s'attend à une corrélation élevée. On fait plusieurs/différentes mesures de la même chose pour montrer qu’il y a une convergence entre les différents résultats d’une même chose.

Validité divergente : traits différents, quelque soit la méthode. On s'attend à une corrélation faible. Pour chaque trait on utilise un questionnaire différent. On ne veut pas obtenir des scores convergents lorsqu’on mesure différents traits pour pouvoir donner une explication différente pour chaque trait.

Variance du score total : s²x = [Σx² - (Σx)²/N] / N (avec Σx² = chaque x au carré puis additionnés : (Σx)² = la somme des x au carré ; N = nombre de sujets).



25/01/2013
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