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Qu’est-ce que la fiabilité d’une mesure ? Comment être sûr que les résultats de vos tests ne sont pas erronés ?
En statistique et en psychométrie, la fiabilité fait référence à la cohérence globale d’une mesure. Une mesure est considérée comme ayant une grande fiabilité si elle produit des résultats similaires dans des conditions cohérentes. Les experts soulignent : « Il s’agit d’une caractéristique d’un groupe de résultats de test liée à des erreurs aléatoires qui peuvent être intégrées dans les résultats de test au cours du processus de mesure. » En termes simples, plus la mesure est fiable, plus elle est précise, répétable et fiable. résultats. Plus la consistance est élevée.
« Lorsqu'une procédure de test est répétée et que les résultats sont à peu près les mêmes pour le même groupe de personnes, la mesure est considérée comme ayant une grande fiabilité. »
Il existe plusieurs catégories différentes de fiabilité des mesures. Le premier est la fiabilité entre les évaluateurs, c’est-à-dire la cohérence des évaluateurs dans la mesure de la cible. Dans ce cas, si un patient présente des douleurs à l’estomac et reçoit le même diagnostic de plusieurs médecins, la mesure a une bonne fiabilité. Deuxièmement, la fiabilité test-retest fait référence à la cohérence des résultats des tests entre les différentes administrations de tests. Cela comprend l’évaluation de la cohérence interne, qui évalue le degré de concordance entre les éléments de test. Il existe également différentes manières de vérification mutuelle, par exemple la fiabilité entre les méthodes et la fiabilité entre les formulaires.
Différence entre fiabilité et validité
Il est important de noter que la fiabilité n’est pas la même chose que la validité. Une mesure fiable ne signifie pas qu’elle mesure correctement la caractéristique souhaitée. Par exemple, même s’il existe de nombreux tests qui quantifient de manière fiable des capacités spécifiques, ils ne suffisent pas nécessairement à prédire les performances professionnelles. À ce stade, la fiabilité présente certaines limites de validité. Un test qui n’est pas totalement fiable ne peut pas être totalement valide. Par exemple, si une balance affiche toujours le poids d’un objet à 500 grammes, même si la balance est fiable, elle n’est évidemment pas efficace car le poids affiché n’est pas le poids réel.
« Une mesure entièrement fiable n’est pas nécessairement valide, mais une mesure valide est certainement fiable. »
Facteurs d'incohérence des mesures
En pratique, les mesures de test ne sont jamais complètement cohérentes. La théorie de la fiabilité des tests cherche à estimer l’effet de l’incohérence sur la précision des mesures. La variation des résultats aux tests est généralement influencée par deux types de facteurs : les facteurs stables, qui sont des caractéristiques stables des individus, et les facteurs instables, qui sont d’autres facteurs chez les individus ou dans des situations qui peuvent affecter les résultats aux tests. Cela peut impliquer des facteurs temporaires tels que la santé, la fatigue, la motivation, etc., et peut également inclure des interférences provenant de l’environnement de test et de la clarté des instructions.
Méthodes pour améliorer la fiabilité
Une méthode importante pour atteindre une fiabilité élevée consiste à effectuer une analyse des éléments, qui implique le calcul de la difficulté et de l’indice de discrimination des éléments. Si certaines questions sont trop faciles ou difficiles, ou si leur discrimination est proche de zéro ou négative, ces questions doivent être remplacées par des éléments plus valides pour améliorer la fiabilité de la mesure. La fiabilité peut souvent être améliorée grâce à la clarté du test, à sa longueur ou à d’autres moyens informels.
Conclusion
Comprendre la véritable nature de la fiabilité et comment la tester est essentiel lors de la conception et de la mise en œuvre de toute mesure. Cela garantit non seulement la fiabilité des résultats du test, mais améliore également la validité globale du test. Si la mesure n’est pas fiable, elle n’atteindra pas l’effet souhaité. Nous devrions toujours réfléchir à la question de savoir si nous pouvons trouver de meilleurs moyens d’améliorer la fiabilité à partir de différentes perspectives de mesure ?
