Qu’est-ce que l’analyse de fiabilité ? (Définition & #038; Exemple)

En statistique, le terme fiabilité fait référence à la cohérence d’une mesure.

Si nous mesurons plusieurs fois quelque chose comme l’intelligence, les connaissances, la productivité, l’efficacité, etc. chez des individus, les mesures sont-elles cohérentes ?

Idéalement, les chercheurs souhaitent qu’un test soit très fiable, car cela signifie qu’il fournit des mesures cohérentes dans le temps, ce qui signifie que les résultats du test peuvent être fiables.

Il s’avère qu’il existe quatre façons de mesurer la fiabilité :

1. Méthode de fiabilité divisée en deux – Détermine le degré d’erreur dans les résultats du test qui est dû à une mauvaise construction du test, par exemple des questions mal formulées ou des instructions confuses.

Cette méthode utilise le processus suivant :

• Divisez un test en deux moitiés. Par exemple, une moitié peut être composée de questions paires tandis que l’autre moitié est composée de questions impaires.
• Administrer chaque moitié au même individu.
• Répétez l’opération pour un grand groupe d’individus.
• Calculez la corrélation entre les scores des deux moitiés.

Plus la corrélation entre les deux moitiés est élevée, plus la cohérence interne du test ou de l’enquête est élevée. Idéalement, vous souhaiteriez que la corrélation entre les moitiés soit élevée, car cela indique que toutes les parties du test contribuent de manière égale à ce qui est mesuré.

2. Méthode de fiabilité test-retest – Détermine le degré d’erreur dans les résultats du test dû à des problèmes d’administration – par exemple un environnement bruyant, un mauvais éclairage, un temps insuffisant pour terminer le test.

Cette méthode utilise le processus suivant :

• Administrer un test à un groupe d’individus.
• Attendez un certain temps (jours, semaines ou mois) et administrez le même test au même groupe d’individus.
• Calculez la corrélation entre les scores des deux tests.

Généralement, une corrélation de fiabilité test-retest d’au moins 0,80 ou plus indique une bonne fiabilité.

3. Méthode de fiabilité des formes parallèles – Détermine le degré d’erreur dans les résultats du test qui est dû à des effets extérieurs – par exemple, les étudiants ayant accès aux questions à l’avance ou les étudiants obtenant de meilleurs scores en s’entraînant simplement davantage.

Cette méthode utilise le processus suivant :

• Administrer une version d’un test à un groupe d’individus.
• Administrer une version alternative mais tout aussi difficile du test au même groupe d’individus.
• Calculez la corrélation entre les scores des deux tests.

4. Méthode de fiabilité inter-évaluateurs – Détermine avec quelle cohérence chaque élément d’un test mesure le véritable concept mesuré – par exemple, toutes les questions sont-elles clairement communiquées et pertinentes par rapport au concept mesuré ?

Cette méthode implique que plusieurs évaluateurs ou juges qualifiés évaluent chaque élément d’un test, puis calculent le pourcentage global d’accord entre les évaluateurs ou les juges.

Plus le pourcentage d’accord entre les juges est élevé, plus la fiabilité du test est élevée.

Fiabilité vs validité

La fiabilité fait référence à la cohérence d’une mesure et la validité fait référence à la mesure dans laquelle un test ou une échelle mesure le concept qu’il vise à mesurer.

Un bon test ou une bonne échelle est celui qui présente à la fois une fiabilité et une validité élevées. Cependant, il est possible qu’un test ou une échelle soit fiable sans être valide.

Par exemple, supposons qu’une balance donnée qui pèse des boîtes pèse systématiquement 10 livres de plus que leur poids réel. Cette balance est fiable car ses mesures sont cohérentes, mais elle n’est pas valide car elle ne mesure pas la vraie valeur du poids.

Fiabilité et erreur type de mesure

Un coefficient de fiabilité peut également être utilisé pour calculer une erreur standard de mesure , qui estime la variation autour d’un « vrai » score pour un individu lorsque des mesures répétées sont prises.

Il est calculé comme suit :

SE _m = s√ 1-R

où:

• s : l’écart type des mesures
• R : Le coefficient de fiabilité d’un test

Reportez-vous à cet article pour une explication détaillée de l’erreur type de mesure.