Psychométrie Elle peut être définie comme: « Discipline méthodologique, dans le domaine de la psychologie, dont la tâche fondamentale est la mesure o quantification des variables psychologiques avec toutes les implications que cela comporte, à la fois théoriques et pratiques". L'origine de la psychométrie peut être localisée vers le milieu du 19ème siècle et, à partir de ce moment, elle se développera, fondamentalement par ces deux voies: Études de psychophysique: elles ont donné lieu au développement de modèles qui ont permis d'attribuer des valeurs numériques aux stimuli et, par conséquent, qui ont permis la mise à l'échelle de stimuli.
Ainsi, la psychométrie doit d'abord traiter de la justification et de la légitimation de la mesure psychologique, pour laquelle elle doit :
- Développer des modèles formels qui permettent la représentation des phénomènes à étudier et permettent la transformation des faits en données
- Valider les modèles développés pour déterminer dans quelle mesure il représente la réalité qu'ils visent et établir les conditions qui permettent de réaliser le processus de mesure
Mesure psychologique
Selon Coombs, Dwes et Tversky (1981), on considère que les rôles fondamentaux assignés à la science sont la description, l'explication et prédiction de phénomènes observables au moyen de quelques lois générales qui expriment les relations entre les propriétés des objets enquêté. La psychologie en tant que science aura son fondement scientifique dans la mesure, ce qui lui permettra de confronter empiriquement les hypothèses soulevées. Selon Nunnally (1970), la mesure est réduite à quelque chose de très simple, elle consiste en un ensemble de règles pour attribuer des numéros aux objets d'une manière de telle sorte que ces nombres représentent des quantités d'attributs, entendant par attributs les caractéristiques des objets et non les objets eux-mêmes.
Cependant, la difficulté de mesurer les caractéristiques psychologiques est reconnue étant donné leur unicité et, par conséquent, Par conséquent, les difficultés qu'il a fallu surmonter jusqu'à ce que la nécessité et la possibilité de mesurer ce type de variables. Les différences avec les attributs physiques lors de la mesure de ce type de variables (psychologiques), une nouvelle conception de la mesure a été proposée (Zeller et Carmines 1980) considérant que c'est un processus par lequel des concepts abstraits directement inobservables (constructions) sont liés à des indicateurs empiriques directement observables (comportements). Ce type de mesure est souvent appelé mesure par indicateursPuisque les variables psychologiques ne peuvent pas être mesurées directement, il est nécessaire de sélectionner une série d'indicateurs qui peuvent être mesurés directement.
Des études sur les différences individuelles qui ont conduit à l'élaboration de tests et les différents théories des tests, a rendu possible l'attribution de valeurs numériques aux sujets et donc, la mise à l'échelle de sujets. Trois facteurs décisifs peuvent être pris en compte dans l'élaboration des tests :
- L'ouverture du laboratoire anthropométrique de Galton à Londres
- Le développement de la corrélation de Pearson
- L'interprétation de Spearman, considérant que la corrélation entre deux variables indique que les deux ont un facteur commun. Les tests en tant qu'instruments ont anticipé leur fondement théorique.
Les origines les plus proches se situent dans les premiers tests sensorimoteurs utilisés par Galton (1822-1911) dans son laboratoire anthropométrique de Kensington, Galton a également l'honneur d'être le premier à appliquer la technologie statistique pour analyser les données de ses tests, un travail qui se poursuivra avec Pearson.
James McKeen Cattell (1860-1944) sera le premier à utiliser le terme "test mental"Cependant, ses tests, comme celui de Dalton, étaient de nature sensorielle et l'analyse des données a mis en évidence la corrélation nulle entre ce type de test et le niveau intellectuel des sujets. Ce sera Binet qui prendra un tournant radical dans la philosophie des tests, en introduisant plus de tâches cognitives dans son échelle visant à évaluer des aspects tels que le jugement, etc. Dans la révision de l'échelle effectuée par Terman à l'Université de Stanford, connue sous le nom de révision Stanford-Binet, le quotient intellectuel (QI) a été utilisé pour la première fois pour exprimer les scores des sujets. L'idée vient de Stern, qui proposa en 1911 de diviser l'âge mental (ME) par le chronologique (CE), en multipliant par cent pour éviter les décimales: CI = (ME/CE) x100.
La prochaine étape dans l'évolution historique des tests sera marquée par l'apparition des tests d'intelligence collective, poussé par la nécessité pour l'armée américaine en 1917 de sélectionner et de classer les soldats qui devaient prendre part à la Première Guerre mondiale, un comité dirigé par Yerkes conçu à partir du matériel divers déjà existant, notamment du test inédit d'Otis, le désormais célèbre Test alpha et bêta, le premier pour la population générale et le second pour les détenus analphabètes ou ne maîtrisant pas l'anglais, ces tests sont encore utilisés aujourd'hui. Pour l'apparition des batteries de test classiques d'aujourd'hui, nous devons attendre les années 30 et 40, dont le produit le plus authentique sera les capacités mentales primaires de Pierre de jeton.
Les différents modèles donneront lieu à de nombreuses batteries de test (PMA, DAT, GATB, TEA, etc.) couramment utilisées aujourd'hui. De son côté, le psychiatre suisse Roschach proposa en 1921 son célèbre test de tache d'encre projectif, qui sera suivi d'autres tests projectifs de types de stimuli et de tâches très différents, dont le TAT, le CAT, le test de frustration de Rosenzweig, etc. Cependant, la technique projective qui peut être considérée comme pionnière est le Word Association ou Free Association Test, décrit par Galton.
En raison de l'essor obtenu par les tests, le besoin se fait sentir de développer un cadre théorique qui servira de base à la les scores obtenus par les sujets lorsqu'ils leur sont appliqués, permettent de valider les interprétations et les déductions faites à à partir de celui-ci, et permet l'estimation des erreurs de mesure inhérentes à tout processus de mesure par l'élaboration d'une série de modèles.
Ainsi, un cadre théorique général a été développé, la Théorie des Tests, qui permettra d'établir une relation fonctionnelle entre les variables observables à partir des scores empiriques obtenus par les sujets dans les tests ou dans les items qui les composent et les variables inobservable. Le TCT a été développé, fondamentalement, à partir des contributions de Galton, Pearson et Spearman qui s'articulent autour de trois concepts de base: scores empiriques ou observés (X) les scores réels (V) et les scores dus à l'erreur (e) L'objectif central était de trouver un modèle statistique qui justifie adéquatement les résultats des tests et permet d'estimer les erreurs de mesure associées à tout processus de test. la mesure.
Le modèle linéaire de Spearman est un modèle additif dans lequel le score observé (variable dépendante) d'un sujet dans un le test (X) est le résultat de la somme de deux composantes: son vrai score (variable indépendante) au test (V) et l'erreur (et) X = V + e Sur la base de ce modèle et de quelques hypothèses minimales, le TCT développera tout un ensemble de déductions visant à estimer la quantité d'erreur qui affecte les résultats des tests.
Hypothèses:
- Le score (V) est l'espérance mathématique du score empirique (X): V = E (X)
- La corrélation entre les vrais scores de "n" sujets dans un test et les erreurs de mesure est égale à zéro. ve = 0
- La corrélation entre les erreurs de mesure (re1e2) qui affectent les scores des sujets dans deux tests différents est égale à zéro. re1e2 = 0.
A partir de ces trois hypothèses du modèle, les déductions suivantes sont établies:
- L'erreur de mesure (e) est la différence entre le score empirique (X) et le score réel (V). e = X-V
- L'espérance mathématique des erreurs de mesure est nulle, ce sont donc des erreurs non biaisées E(e) = 0
- La moyenne des scores empiriques est égale à la moyenne des vrais.
- Les vrais scores ne covarient pas avec les erreurs. Cov (V, e) = 0
- La covariance entre les scores empiriques et les vrais est égale à la variance des vrais: cov (X, V) = S2 (V)
- La covariance entre les scores empiriques de deux tests est égale à la covariance entre les vrais: cov (Xj, Xk) = cov (Vj, Vk) g) La variance des scores empiriques est égale à la variance des vrais scores plus les erreurs: S2 (X) = S2 (V) + S2 (e)
- La corrélation entre les scores empiriques et les erreurs est égale au quotient entre l'écart type des erreurs et celui des erreurs empiriques. rxe = Se / S
Cet article est simplement informatif, dans Psychology-Online, nous n'avons pas le pouvoir de poser un diagnostic ou de recommander un traitement. Nous vous invitons à vous rendre chez un psychologue pour traiter votre cas particulier.
