Est ce que le test mesure bien ce qu'il est sensé mesurer ?

Validité théorique: le test est-il valide en référence aux théories ?

• Observer le degré de liaison entre le test et un autre test mesurant la même dimension.
• Calculer coefficient de corrélation.

Validité empirique : renvoie à l'intérêt pratique des tests

• avoir une fonction de diagnostic : on ne peut vérifier statistiquement le diagnostic, mais au fur et à mesure de la pratique clinique.

• avoir une fonction de pronostic : instrument qui va prédire le comportement (critère) : étudier le lien entre le test et le critère pour évaluer la validité prédictive. Le critère en psychologie du développement est souvent la réussite scolaire.

  Calculer : Corrélation entre score du test et performances scolaire.

Elle concerne la précision avec laquelle le test mesure certaines caractéristiques. Quand on établit une mesure, celle ci est toujours affectée par un certain nombre de variations. On ne peut jamais considérer une seule mesure, comme vraie.

Il y a a toujours une erreur aléatoire qui se manifeste dans un sens ou l'autre (aider le sujet pour avoir une meilleure note ou inversement).

Mesure X = mesure vraie T + erreur de mesure E.

La fidélité est extrêmement liée à l'erreur de mesure. Il va être fidèle si on minimise les erreurs de mesure (s'assurer que les différences interindividuelles sont attribuables à autre chose qu'aux différents réelles des individus).

Si on répète la mesure X, plusieurs fois:

mesure X1 = mesure vraie T + erreur de mesure E

mesure X2 = mesure vraie T + erreur de mesure E

….

On va considérer que la mesure vraie correspond à la moyenne des observations.

L'erreur de mesure va correspondre à l'écart type.

Fidélité : variance T (celle dite vraie) / variance X (celle obtenue par le psy).

= carré de la corrélation entre T et X

On va estimer la fidélité par la corrélation entre X et X'.

Il faut faire plusieurs passations, attention au délai entre les 2 tests.

2 mesures de fidélité :

• constance dans le temps : test-retest (pour voir si le sujet obtient la même note).

Ici, le coefficient de corrélation entre le test et le retest. Plus la valeur est proche de 1, plus le test est fidèle.

• homogénéité : au sein du test, l'ensemble des items qui constitue le test est homogène.

= ensemble des questions est homogène et évalue une même dimension.

2 mesures de l'homogénéité :

(afin de vérifier que le score des sujets n'est pas affecté par la nature des items) :

• crééer 2 formes parallèles d'un test (sont complètement interchangeable, on les fait passer au sujet, et on va calculer le coefficient de corrélation entre les 2 scores des 2 formes parallèle.

Si coefficient fort, donc les deux formes mesurent bien la même dimension.

Le coefficient calculé ici s'appelle le coefficient d'équivalence.

• méthode pair-impair : convient pour les tests avec un grand nombre d'items, on va isoler l'ensemble de ces items en deux groupes d'items, permet de vérifier que les deux ensembles d'items mesurent la même chose. C'est le coefficient d'homogénéité.

Conclusion; un test un fidèle lorsqu'un score obtenu par le sujet n'est pas dû au hasard, quand il n'est pas dû à l'erreur.

On voudrait faire apparaître des différences entre les sujets, pour cela, on doit avoir à notre disposition, des mesures sensibles.

Qualité d'un test à pouvoir discriminer les individus.

Pour vérifier la sensibilité d'un test, on va regarder la distribution et la dispersion.

Il existe des défauts de sensibilité d'un test :

• effet plafond: les sujets vont avoir tous des notes plutôt bonnes, voire maximum, donc on aurait une mauvaise sensibilité du côté des notes élevées. Le test est donc trop facile

• effet plancher: une très grande partie des sujets a des notes faibles, donc le test est trop difficile.

On préfère toujours la distribution en loi Normale, l'indice de dispersion qu'on prend est l'écart type, et la moyenne, l'indice de tendance centrale. La distribution normale a un pouvoir séparateur important. Elle va dépendre du nombre d'items, (plus il y a un nombre d'items importants, plus la dispersion est grande), des caractéristiques des items (faire varier la nature).

Pour augmenter la sensibilité d'un test :

• faire varier la difficulté des items (les items les plus discriminants sont ceux réussis par 50 % des sujets): exemple du vocabulaire de la WISC

• augmenter le nombre d'items, pour augmenter la variabilité entre les sujets

• affiner les critères de cotation : exemple des gravures de la NEMI, on va distinguer 3 niveaux de description orale (énumération, description des éléments dominants comme l'action et les personnages, l'interprétation)

• actualiser les tests sensibles à la culture/connaissances : versions révisées.