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PSYCHOMÉTRIE

La fidélité et l’erreur de mesure des scores

Une fois l’échelle de mesure construite, il importe d’évaluer les qualités du score total qu’elle permet de calculer. Une des qualités essentielles attendues du score à un test est sa précision. Pour bien comprendre cette notion, il est nécessaire de partir du postulat de base de la théorie classique. Ce postulat est résumé dans l’équation suivante :

X = V+E

X est le score observé au test. Inévitablement, ce score est entaché d’erreurs (E) qui peuvent provenir soit du sujet (par exemple, des erreurs dues à de l’inattention, de l’impulsivité ou à un trou de mémoire), soit de l’examinateur (par exemple, des erreurs dues à des variations dans la présentation des questions ou dans la cotation des réponses). En conséquence, le score observé n’est qu’un reflet approximatif du vrai score (V), ou score exact, qui est le score qu’obtiendrait le sujet évalué si la mesure était sans erreur. Le score exact nous est inconnu. Mais nous pouvons veiller à ce que le score observé soit le plus proche possible du score exact en réduisant au maximum les possibilités d’erreur de mesure. C’est le but de la standardisation des tests. En contrôlant au maximum les conditions de passation des tests – les consignes, le matériel et les critères de cotation –, on diminue les possibilités de variation des scores d’une passation à l’autre, dues à des facteurs autres que le trait mesuré. Il est impossible d’éliminer totalement l’impact de variables parasites sur les scores observés, mais les tests les mieux standardisés permettent de réduire notablement cet impact.

Erreur-type de mesure - crédits : Encyclopædia Universalis France

Erreur-type de mesure

L’erreur de mesure dont il est ici question est aléatoire. Le plus souvent, elle est de faible amplitude, mais il peut arriver qu’elle soit plus importante. Parfois l’erreur est favorable au sujet examiné, et son score observé est alors supérieur à son score exact. Parfois, c’est le phénomène inverse qui se produit. Selon la théorie classique, les erreurs de mesure ont une amplitude qui se distribue normalement autour de 0. Dès lors, les scores observés se distribuent selon une courbe de Gauss autour du score exact.

Le coefficient de fidélité nous fournit une information à propos du degré de précision d’un test ou, en d’autres termes, de l’importance des erreurs qui entachent ses scores. Plusieurs techniques peuvent être utilisées pour déterminer un coefficient de fidélité. La méthode test-retest est la plus ancienne et la plus simple. Elle consiste à faire passer deux fois le test par un même groupe de sujets dans un intervalle de temps relativement court, puis à calculer la corrélation entre les deux séries de scores. La logique sous-jacente à cette méthode est que, si les scores vrais des sujets sont stables, les différences entre les scores observés lors des deux passations ne peuvent provenir que des erreurs de mesure. Plus les scores des deux passations sont similaires, plus la corrélation entre les deux séries sera élevée et plus le test sera jugé fidèle. On considère généralement qu’un coefficient de 0,80 est le minimum requis pour un test. La part de variance des scores vrais dans les scores observés doit en effet être suffisamment élevée pour que ces derniers méritent d’être interprétés.

La méthode test-retest souffre malheureusement de plusieurs faiblesses. Outre sa lourdeur, elle ne garantit pas que les variations observées d’une passation à l’autre soient uniquement dues à des erreurs de mesure. On ne peut en effet pas exclure que la caractéristique mesurée change entre les deux passations. C’est, par exemple, le cas de la dépression qui peut évoluer rapidement et de manière différente d’un individu à l’autre. Par ailleurs, on observe des phénomènes d’apprentissage, lors de la passation de certains tests cognitifs, qui peuvent modifier de manière différentielle la compétence mesurée. La méthode de bissection[...]

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Erreur-type de mesure - crédits : Encyclopædia Universalis France

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