HOMOGÉNÉITÉ: FIDÉLITÉ PAR COHÉRENCE INTER-ITEMS

DÉFINITION

La fidélité par cohérence inter-items est une technique qui est basée sur la cohérence des réponses à tous les items du test, considérés simultanément

• Coefficient de fidélité -> coefficient α (alpha, voir ci-dessous)
• Variance d'erreur -> fluctuations aléatoires des performances sur chacune des questions qui composent le test
• Sources d'erreur:
• L'échantillon particulier des items
• L'hétérogénéité des items

HOMOGÉNÉITÉ ET HÉTÉROGÉNÉITÉ

Globalement, l'homogénéité d'un test réfère au degré de cohérence entre les réponses fournies aux différents items, i.e. à quel point chacun des items est une mesure de ce que le test, dans son ensemble, mesure effectivement

Le résultat (global) à un test est d'autant interprétable que les items qui le forment constituent un tout homogène

• Il s'agit d'une simple application du principe selon lequel il ne faut pas additionner «des pommes, des grenouilles et des sofas»
• Soit un test composé de questions très hétérogènes, telles que, 10 questions d'habiletés artistiques, 10 d'habiletés en administration des affaires, 10 de connaissances en géographie et 10 de vocabulaire
• Un score brut de 10 «bonnes réponses» peut signifier plusieurs choses
• Performance parfaite en géographie et nulle dans les autres domaines
• Bonne performance en vocabulaire et en géographie et très faible dans les deux autres domaines
• Performance moyenne dans les quatre domaines
• ... ou toute autre possibilité imaginable!
• Par contraste, soit un test composé de questions très homogènes, telles que, par exemple, 40 questions de connaissances en géographie suédoise
• Un score de 10 «bonnes réponses» devrait toujours correspondre, approximativement, au fait que l'examiné a bien répondu aux 10 questions les plus faciles

Le point important est donc qu'un score fourni par un test hétérogène est peu interprétable parce qu'il peut représenter plusieurs situations fort distinctes

• L'hétérogénéité est alors traitée comme une source de variance d'erreur

Question importante: «Mais que faire lorsque que la caractéristique à mesurer est elle-même hétérogène?»

• Peut-être y a-t-il un problème dans la définition du construit
• Exemple: à quoi correspond un construit dont la définition est: «habileté à résoudre mentalement des problèmes de division de deux nombres à cinq chiffres et/ou la capacité de s'approcher des autres afin de comprendre leurs émotions, leurs opinions et leurs motivations»?
• Mais si la caractéristique est définitivement hétérogène
• Sa définition devrait clairement détailler les différentes facettes de cette caractéristique
• Il convient alors d'élaborer plusieurs (sous-)tests homogènes qui mesurent chacun une et une seule des facettes à considérer
• De cette façon, l'interprétation des scores est non ambiguë et on recouvre l'ensemble de la caractéristique à mesurer

COHÉRENCE INTERNE VS COHÉRENCE INTER-ITEMS

L'analyse de l'homogénéité ne nécessite également qu'une seule passation du test

Cependant, dans ce cas-ci, le coefficient fourni est unique

• Parce qu'il ne dépend pas d'une bissection (parfois arbitraire) des items
• Il est fondé sur la comparaison de la performance des examinés sur chacun des items du test (plutôt que sur deux «demi-scores»)

Le coefficient d'homogénéité correspond (approximativement) à la moyenne des coefficients de fidélité par bissection, pour toutes les bissections possibles

• Puisque la bissection tente de maximiser l'équivalence des deux «demi-tests», il est fréquent que le coefficient obtenu par cette technique soit supérieur au coefficient d'homogénéité (i.e. il surévalue la fidélité)

COEFFICIENT D'HOMOGÉNÉITÉ

La formule générale du coefficient d'homogénéité (coefficient ) est

• où:
• n est le nombre d'items qui composent le test
• ÉT_T est l'écart type (et ÉT_T² est la variance) des scores totaux au test
• ÉT_i est l'écart type (et ÉT_i² est la variance) des scores obtenus au i^e item
• Σ_i est le symbole de sommation (addition) sur tous les items

Dans de nombreux cas, le score attribué à chaque item est dichotomique (i.e. succès/échec -> 1/0)

• La variance des scores à un item peut être remplacée par le produit pq, où:
• p représente la proportion d'individus qui ont réussi l'item
• q représente la proportion d'individus qui ont échoué l'item (q = 1-p)
• Dans ce cas, la formule donnée ci-dessus devient
  
• C'est ce coefficient qui est connu sous le nom de «coefficient KR-20»

Il existe également d'autres formules pour calculer le degré d'homogénéité

Le point central à retenir est que, plus le coefficient d'homogénéité est élevé (i.e. s'approche de 1), plus les items mesurent sensiblement la même chose

• I.e. qu'ils sont fortement corrélés entre-eux et, par conséquent, avec le score total
• Par conséquent, le score global possède une interprétation non ambiguë quant au patron de réponses à chacun de items

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