Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Caractéristiques d'un test psychologique :, Qualités psychométriques…
Caractéristiques
d'un test psychologique :
Standardisation
Q :
Le test est-il objectif ?
Rôle : rendre évaluation objective, éviter que les diff entre idv soient influencées par la subjectivité de l'observateur (éviter
biais d'évaluation
)
de : conditions de passation / consigne / cotation / matériel
Etalonnage
Q :
Le test permet-il de situer une note parmi un ensemble de notes
Rôle : Attribuer un rang au participant pour comparer sa note au reste du gp --> division de la distribut° en classes (transformation de la variable)
Quantilage :
Catégories avec même effectif
bonne discrimination pour sujets au milieu de la distrib mais mauvaise pour ceux aux extrémités
Etalonnage normalisé :
Classes normalisées représentant pop normale (respectent loi normale)
Bonne discrimination des pers aux extrémités mais mauvaise au milieu
Qualités
psychométriques d'un test :
Sensibilité
Sensibilité des
items
:
item parfaitement discriminant = sensible = 50% de BR
item sensible si 30 à 70% de BR
Sensibilité du
test
:
distribut° symétrique
indices de centralité proches (moyenne, mode, médiane)
indices de centralité obs proches des indices théoriques
Etendue obs proche d'étendue théorique
ET obs supérieur à ET théorique
Q : Le test est-il discriminant ?
Evaluation de la sensibilité :
Indices de centralité
= moyenne, médiane, mode
distribution doit être symétrique →
moyenne = médiane = mode (environ)
distribution centrée →
moyenne observée = moyenne théorique (environ)
Indices de dispersion
= ET, étendue
étendue obs = étendue th
écart-type observé > écart-type théorique
(supp ou égal)
--> ET th = 1/6 * étendue th
--> ET trop petit = faible variabilité individuelle
ET = indicateur de dispersion des scores autour de la moy
Représentation graphique
des scores
doit ressembler à courbe de Gauss
Fidélité
Q : Les test est-il reproductible ?
--> Quelle est la part d'erreur de mesure et la part de score vrai ? --> précision de la mesure
Score obtenu = score vrai + erreur de mesure
erreur de mesure due à mauvaise qualité du test, fatigue du suj...
Test fidèle = part d'erreur très faible
Evaluation de la fidélité :
Fidélité test-retest / stabilité temporelle
= Faire passer le même test à 2 moments différents (on regarde la stabilité de classement du sujet)
Délai court entre t1 et t2 = mesure stabilité du test
Délai long entre t1 et t2 = mesure stabilité du trait
Fidélité inter-juge =
différents évaluateurs doivent donner mêmes notes
Fidélité des formes parallèles
= 2 versions du même test, calcul du coeff d'équivalence (corrélation entre les 2 scores)
Mesure : préservation du classement du suj
Fidélité interne/consistance interne =
vérifier que les items mesurent la même chose --> Calcul du coeff d'homogénéité
Méthode de bissection
: division (aléatoire) du test en 2 sous scores --> si test fidèle : scores sont les mêmes
Ex : BV-11A et BV-11B
Alpha de Chronbach
: synthèse des corrélation des items 2 à 2 --> vérifier que les items renvoient à la même dim du concept
0<alpha<1 ; .70 = acceptable ; .80 = satisfaisant
Validité
Q : Le test mesure t'il bien ce qu'il est censé mesurer ?
--> qualité de la mesure
Validité théorique
/ de construit : basée sur la théorie
Englobe presque toutes les validités
validité factorielle
Validité empirique
: basée sur des exp
Validité de contenu
: objectif est de fournir base scientifique pour interprétation des scores aux tests (cf 7 principes)
Validité de critère
: objectif est d'apporter preuves empiriques quant au lien entre scores obtenus au test et scores obtenus sur d'autres variables (critères)
Validité prédictive
: prédire un lien avec des observations futures (passation des tests à diff moments)
Validité concourante/concomitante
Validité convergente
:
comparer notre test à un test critère semblable
sert à montrer que scores au test sont liés aux scores de critère (corrélat° positive)
Validité divergente
:
comparer test à autre test sans rapport
sert à montrer ce que test ne mesure pas (corrélat° nulle)
Bonne corrélation = tests similaires = bonne validité convergente
Mauvaise corrélation = tests différents = bonne validité divergente (???)