[Mode de compatibilité]

Initiation à l’utilisation de SPSS
(Statistical Package for the Social Sciences)
cours_ahaji @ zahim_cope_2013
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SPSS
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Plan de l’exposé
• Faire une recherche (bibliographique) sur le test;
• Définir le test à mesurer;
• Expliquer les relations pouvant exister entre les facteurs du
test;
• Décrire le test et les étapes de sa préparation: nombre
d’items; échelle de mesure; études préalables; …
• Administrer le test à un échantillon restreint du public visé
(public cible): Feed-back;
• Procéder aux changements des items qui ne sont pas clairs
(stéréotypés);
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Plan de l’exposé
• Présenter le test à un panel d’experts: discussions +
changement ou suppression d’items..;
• Délimiter les items du test: nombre d’items
restants/facteurs;
• Décrire l’échantillon à standardiser:
Nombre/genre/type de fonction; Totaux…;
• Déterminer les caractéristiques métrologiques
(psychométrique) du test:
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Plan de l’exposé
I. La Validité:
1- Calcul de la validité du construit par la méthode de la
consistance interne: calculer le coefficient de
corrélation entre le score de chaque item et le
score total du test
Interprétation: Le test a une très bonne validité si
toutes les corrélations entre les scores des items et le
score total du test sont significatives (0.01, 0.05);
On dit que le test jouit d’une bonne consistance interne:
il est donc valide.
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Les qualités métrologiques (psychométrique) du test:
La Validité (suite)
Il faut calculer aussi les coefficients de corrélations
entre les différents facteurs du test;
Si toutes les corrélations entre les facteurs sont
significatives (au degré 0.01 et ou 0.05): Cela prouve
la validité du test ,mesurant un trait donné, à travers
ses différentes dimensions;
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Les qualités métrologiques (psychométrique) du test:
La Validité (suite)
• La validité du critère (concomitante):
Méthode:
1- Appliquer un test (connu par sa validité) dont le
caractère est compatible (dépression – anxiété –
suicide) au trait du test à valider;
2- Calculer les corrélations (Carl Pearson): Si les
corrélations sont significatives, alors le test est valide;
3- Il est toujours très important de comparer les résultats
trouvés avec d’autres recherches (conformité ou non);
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Les qualités métrologiques (psychométrique) du test:
La Validité (suite)
• La validité discriminante: comparaison des groupes extrêmes
Méthode: Après avoir classé les scores des individus dans un
ordre croissant, on prend 27% de la population des deux
extrems:
Exemple: pour une population de 230 individus on a :
(230 x 27) / 100 = 62,1
Donc on tire après avoir classé les individus: 144 ( 62 individus
de chaque extrême).
Après on vérifie si le test a la capacité de distinguer entre les
deux extrêmes de la population: on calcule pour chaque
extrême, la moyenne, l’écartype et le test « t » pour vérifier la
signification entre les différences des deux moyennes.
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Les qualités métrologiques (psychométrique) du test:
La Validité (suite)
En comparant le degré de signification statistique de
« t » à la valeur 0.01 des deux moyennes, on peut
conclure quant à la capacité du test de séparer ou de
distinguer entre les deux extrêmes, et donc de
l’affirmation de la validité du test.
Le test est valide auprès de l’échantillon
auquel il a été adressé.
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Les qualités métrologiques (psychométrique) du test:
La Fidélité (suite)
II. La fidélité
Le calcul de la fidélité peut se faire de trois façons:
1- Calcul du coefficient de la consistance interne (dans
le temps):
Méthode: on applique le test – retest et on calcule
ensuite le coefficient de corrélation entre les deux
tests. Si ce coefficient a une signification au niveau
(0.01), alors le test jouit d’une bonne fidélité
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Les qualités métrologiques (psychométrique) du test:
La Fidélité (suite)
1- Méthode de la bissection (pair-impair): on divise le
test on deux sous-test (items-pairs et items-impairs),
puis on calcule la corrélation de Pearson entre les
deux sous tests. Après on corrige le coefficient obtenu
par l’équation de Sperman-Brown.
NB: le logiciel SPSS génère toute la procédure
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Les qualités métrologiques (psychométrique) du test:
La Fidélité (suite)
2- Méthode de la consistance interne: l’alpha de cronbach
• Calculer les coefficients de l’alpha de cronbach de tous
les facteurs;
• Calcul du coefficient de l’alpha de cronbach du test: Cette
méthode est basée sur la cohérence du répondant d’un
item à un autre;
• Tous les coefficients calculés doivent être supérieurs ou
égaux à 0.8: le test jouit d’une grande fidélité et peut être
utiliser dans d’autres recherche.
NB: On peut également trouver les items déviants en utilisant l’alpha
de cronbach.
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Règle de décision pour le coefficient alpha :
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L’examen de la concordance des jugements réfère à une
sorte de fidélité inter-juges.
• Le W de Kendall est une statistique appropriée
pour examiner la fidélité inter-juges (exemple suivant).
Ce degré de concordance sera d'autant plus élevé que la valeur du
coefficient W est proche de 1
• Exemple fictif: 3 juges experts doivent évaluer la
pertinence de 3 items en utilisant une échelle de
pertinence 1 à 5 de type Likert.
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Fidélité inter-juges
(degré d'accord entre les juges)
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Les différentes analyses de la fidélité
• Alpha de Chronbach : ce modèle est basé sur la moyenne des
corrélations inter-items.(pour les données dichotomiques, il
s'agit d'un équivalent du coefficient Kuder-Richardson 20
(KR20).
• Split-half : ce modèle sépare l'échelle en deux et examine les
corrélations entre les deux parties.
• Guttman : ce modèle utilise la statistique de Guttman pour la
fidélité réelle. (inégalité des deux sous tests)
• Parallèle : ce modèle assume que tous les items ont une
variance et une erreur de variance égales à travers les
différentes passations.
• Parallèle stricte : ce modèle part du modèle précédent et
suppose que les moyennes sont égales à travers les éléments.
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Echelle dichotomique: Kuder et Richardson
Parmi les autres méthodes d’estimation de la cohérence interne
du score total d’un test, il y a les formules développées par
Kuder et Richardson, qui calculent la moyenne de tous les
partages possibles. Alors qu’il devrait être systématiquement
utilisé pour les échelles dichotomiques, le coefficient de KuderRichardson est très peu rapporté. En effet, peu de monde le
connaît alors que tout le monde connaît le coefficient alpha.
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Echelle dichotomique: Kuder et Richardson
Où j=nombre d’items, s2x=variance des scores totaux au test,
Le produit pq correspond à la variance d’une variable
dichotomique dont les deux valeurs possibles sont zéro et un.
Le coefficient de Kuder-Richardson est acceptable s’il est
supérieur à 0.70
Appliqués aux mêmes données, la formule 20 de KuderRichardson et l’alpha de Cronbach produisent des résultats
numériquement identiques.
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Analyse factorielle
L'analyse factorielle cherche à réduire un nombre important
d'informations (prenant la forme de valeurs sur des variables) à
quelques grandes dimensions. Comme dans toute analyse statistique,
on tente donc d'expliquer la plus forte proportion de la variance (de la
covariance dans le cas de l'analyse factorielle) par un nombre aussi
restreint que possible de variables (appelées ici composantes ou
facteurs). On utilise le terme de variables latentes pour parler de ces
variables qui existent au plan conceptuel seul et qui ne sont pas
mesurées.
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Analyse factorielle
Deux types de rotations:
1- Rotation orthogonale:
On utilise cette rotation avec l'ACP2 et avec l'analyse factorielle (AF)
lorsque l'on croit qu'il est possible de déterminer des facteurs qui
soient indépendants les uns des autres. Une solution orthogonale est
toujours préférable parce qu'une telle solution indique que chaque
facteur apporte une information unique, non partagée par un autre
facteur. Toutefois, ce type de solution est rarement possible en sciences
sociales puisque habituellement, il existe des liens conceptuels entre les
facteurs. Il existe trois méthodes pour produire une rotation
orthogonale; la plus fréquemment utilisée est VARIMAX.
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Analyse factorielle
2-Rotation oblique:
La rotation oblique, utilisée surtout avec l'A.F. puisqu’elle est
conceptuellement plus appropriée dans ce cas, permet qu'il y ait
corrélation entre les facteurs. Comme elle correspond
habituellement mieux à la réalité, elle est fréquemment utilisée en
sciences sociales.
La méthode utilisée est OBLIMIN.
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Répartition des items
• Quand on repère les différents items, on les répartie
sur les facteurs:
• Facter 1: item1, item2….
• Facteur 2: item7, item8….
• etc
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Administration, correction du test et
estimation du score
Indiquer comment le test doit être administré;
(individuellement ou en groupe);
Expliquer comment répondre aux différents items du
test;
Expliquer la correction du test (attribution des
scores);
Indiquer et expliquer les différents intervalles: (score
maximal, score minimal)
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Rapport (bilan) psychométrique
• Expliquer les résultats en terme du score total;
• Expliquer les résultats en terme de chaque facteur: un individu
peut avoir un score sup dans un facteur et un autre inf dans un
autre trait;
• Domaine d’utilisation du test: psychologie, psychopathologie,…
• Domaine de la recherche: trouver les qualités métrologique du test
sur l’échantillon de la recherche;
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Rapport (bilan) psychométrique
Domaine du diagnostic:
Le spécialiste (psychologue) ne doit s’éloigner de la
tranche d’âge de l’échantillon standardisé. Sinon, et si
l’âge de l’individu-examiné ne se trouve dans les âge
de l’échantillon standardisé, le spécialiste doit trouver
d’autres critères.
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Les critères
• Les moyennes statistiques:
X = S/N
• Les déviations standards:
T=
S² - X²
N
Critères: la moyenne, le mode, l’écartype..
Déciles, les centilles, les quartilles..
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Etalonnage
L'étalonnage est la procédure qui va être utilisée pour
permettre qu'un score soit interprétable.
Méthode:
On regroupe les scores en fonction de leur fréquence
d'apparition dans la population de référence. La population de
référence est constituée d'un échantillon représentatif de
personnes qui partagent les mêmes caractéristiques
sociologiques (âge, niveau d'études, genre,...) que la personne
qui passe le test. Un score étalonné permet de situer le score de
la personne par rapport à sa population. (On parlera dès lors de
mesure normative. )
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Quantilage et étalonnage en échelles normalisées
La principale caractéristique des quantilages est la proportion
identique de sujets dans chaque classe. Il s'agit de définir la taille
d'intervalles des scores pour lesquels le même nombre de
personnes a un score dans cet intervalle que dans les autres. Il
existe plusieurs type de quantilages selon le nombre de classes
choisi.
- Quartilage : 4 classes (= 4 interquartiles) de 25% des effectifs
totaux. On définit 3 quartiles (limites);
- Quantilage : 5 interquintiles de 20% des effectifs et 4 quintiles;
- Décilage : 10 interdéciles de 10%;
- Centilage : 100 intercentiles et 99 centiles.
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Intérêts et résltats
Les étalonnages vont permettre des comparaisons
inter-tâches pour un sujet, on pourra réaliser un
profil individuel en mettant tous les tests sur un même
niveau d'interprétation. Par exemple, un sujet a des
scores brut de 32 sur 160 à un test verbal et 20 sur 80
à un test spatial. Au vu de l'étalonnage, il obtient
respectivement les notes de 2/20 et 4/20 : il est donc
meilleur au test spatial.
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Exepmle
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