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Thème 5 : la mesure des variables

Thème 5 : la mesure des variables. Les échelles de mesure et les sources d'erreurs La validité des mesures : Validité de contenu Validité concurrente et prédictive Validité convergente et discriminante La fiabilité des mesures La stabilité, l'équivalence et la consistance interne.

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Thème 5 : la mesure des variables

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Presentation Transcript


  1. Thème 5 : la mesure des variables • Les échelles de mesure et les sources d'erreurs • La validité des mesures : • Validité de contenu • Validité concurrente et prédictive • Validité convergente et discriminante • La fiabilité des mesures • La stabilité, l'équivalence et la consistance interne. • Le développement de mesures en S.I.

  2. Qu'est-ce que mesurer? • En recherche, mesurer c'est assigner des nombres (ou des symboles) à des événements empiriques en tenant compte d'un ensemble de règles. Sélectionnerles événements empiriques (sujets) observables; • Utiliser des nombres ou des symboles pour représenter les aspects des événements; • Appliquer des règles pour relier l'observation au nombre ou symbole correspondant • Ex : J'utilise beaucoup Internet pour mon travail Tout à fait d'accord Tout à fait en désaccord 1 2 3 4 5 6 7

  3. Qu'est-ce qu'on mesure? • On mesure des concepts qui sont des objets ou des propriétés (dispositions, comportements) ou caractéristiques de ces objets. En réalité ce que nous mesurons ce sont des indicateurs.. • Ex. utilisation d'Internet : 4 indicateurs • J'utilise beaucoup Internet pour mon travail • J'utilise Internet chaque fois que c'est possible pour mon travail • J'utilise fréquemment Internet pour mon travail • J'utilise Internet chaque fois que c'est approprié pour mon travail • (Agarwal et al., Decision Sciences, 28(3), 1997

  4. Les types de données • Nominales ou catégoriques : pas d'ordre, ni distance, ni d'origine unique: ex. posséder un McIntosh ou un IBM compatible ou aucun PC • Utilisées pour découper un ensemble en catégories mutuellement exclusives et collectivement exhaustives. Ne permet que le comptage. • Ordinales : ordre mais pas distance ou d'origine unique. • Possédez vous ou non un ordinateur personnel? • Classer par ordre de préférence les marques d'ordinateurs suivantes : IBM, Apple, Dell, Compaq

  5. Les types de données • Intervalle : Ordre et distance mais pas d'origine unique • J'utilise beaucoup Internet pour mon travail • 1 = tout à fait d'accord • 2 = assez d'accord • 3 = neutre • 4 = assez en désaccord • 5 = tout-à fait en désaccord • N'est pas sensible aux transformation de la forme y'=a+by. Les nombres utilisés sont arbitraires. Quand est-il de la température? • Ratio : ordre, distance et origine unique • Dépenses informatiques en pourcentage des ventes. Y'=by

  6. Les sources d'erreurs • Le répondant p.ex. : refus d'accepter son ignorance, facteurs temporaires, statut. • Facteurs de situation p. ex. : ne croit pas que l'anonymat soit respecté. • Le chercheur ou l'interviewer p.ex : distorsion due à des paraphrases, des re-formulation, etc.. • L'instrument : validité, fiabilité

  7. Caractéristique d'une bonne mesure • Valide : le test mesure effectivement ce que l'on veut mesurer • Fiable : la procédure de mesure suivie est exacte et précise. • Praticable : économique, commode et interprétable

  8. Validité : différents types • Validité externe : caractère généralisable à d'autres personnes, situations ou période. Voir échantillonnage et expérimentation. • Validité interne • Validité de contenu • Validité de critère (prédictive ou concurrente) • Validité des construits (convergente et discriminante)

  9. Validité de contenu • Jusqu'à quel point l'instrument couvre-t-il adéquatement le sujet étudié? Ex: les utilisations d'Internet. • Moyens de validation : jugement et expertises • Ex :J'utilise beaucoup Internet pour mon travail • J'utilise Internet chaque fois que c'est possible pour mon travail • J'utilise fréquemment Internet pour mon travail • J'utilise Internet chaque fois que c'est approprié pour mon travail • (Agarwal et al., Decision Sciences, 28(3), 1997

  10. Validité de critère • Validité prédictive ou concurrente : la variable se comporte de façon logique lorsqu'on la met en relation avec d'autres variables. • The predictive validity of each CAPITA (Competitive Advantage Provided by an Information Technology Application) dimension was assessed by its relationship to effectiveness (Sethi et King, 1994, p.1613).

  11. Validité des construits • Convergence : corrélation entre la mesure obtenue et la mesure obtenue par une autre méthode. Par exemple, il existe une forte corrélation entre la performance perçue par le dirigeant et les résultats financiers. • Discriminante : la mesure distingue bien le construit mesuré d'autres construits reliés. La qualité et l'efficacité de la PSSI sont deux construits reliés mais distincts (Premkumar et King, 1994). Méthode traditionnelles d'évaluation : analyse factorielle. • Validité discriminante : illustrations : King R. et Xia W., (1997), Media Appropriateness : Effects of experience on Communication Media Choice, Decision Sciences, 28(4), pp. 877-910.

  12. Les dimensions du construit : media de communication • Media Facteur 1 Facteur 2 Facteur 3 • Lettre 0,8114 • Notes écrites 0,7930 • Messages vocaux 0,6825 • Fax 0,5710 0,5537 • Réunions électr. 0,8867 • Email 0,8255 • Réunion de groupe 0,8488 • Face à face 0,8282 • Téléphone 0,5296 • Alpha 0,77 0,78 0,74

  13. Les dimensions du construit : activités de communication • Activités Facteur 1 Facteur 2 • Résoudre des désaccords 0,8750 • Prendre des décisions import. 0,7932 • Générer des idées 0,6993 • Négocier 0,6496 • Connaître quelqu'un 0,6400 • Echanger de l'info. confidentielle 0,6319 • Garder le contact 0,7639 • Echanger de l'info. de routine 0,7407 • Echanger de l'info. Urgente 0,7073 • Clarifier un point confus 0,4463 0,6446 • Echanger de l'info. Importante 0,6125 • Alpha 0,86 0,80

  14. De contenu Reliée à un critère D'un construit Jugement, littérature, panel d'experts Corrélation avec le critère Corrélation Analyse factorielle Lisrel Résumé : estimation de la validité interne

  15. Fiabilité = précision et exactitude • Attention : la fiabilité est une condition nécessaire mais non suffisante de la validité. Ce qu'on recherche c'est la consistance dans les mesures. • Stabilité : les résultats sont consistants lorsqu'on prend des mesures répétées du même cas avec le même instrument. Méthode : tester et re-tester. • Équivalence : est-ce que des enquêteurs (observateurs) différents obtiennent les mêmes résultats (interrater reliability)?. Est-ce différents échantillons de questions (ordre des questions) affectent les résultats. (formes parallèles parfois combinées avec tester-re-tester) • Consistance interne : est-ce que les items utilisés pour mesurer un construit convergent ?

  16. Consistance interne : exemple • Avantage relatif perçu du WWW • Q1 : L'utilisation du WWW rendrait mon travail plus facile • Q2 : L'utilisation du WWW m'aiderait à remplir mes tâches plus rapidement • Q3 : L'utilisation du WWW améliorerait la qualité de mon travail • Q4 : l'utilisation du WWW me donnerait un meilleur contrôle sur mon travail • Q5 : L'utilisation du WWW améliorerait mon efficacité au travail. • Item Moyenne Item-to-Total Correlation • Q1 4,47 0,777 • Q2 4,11 0,729 • Q3 4,29 0,803 • Q4 3,92 0,756 • Q5 4,56 0,587 Alpha de Cronbach = 0,90

  17. Les instruments doivent-être praticables • Ils doivent être : • économiques à administrer • Facile à administrer

  18. Les mesures en S.I. • Tendance : une approche de plus en plus rigoureuse dans la littérature S.I.. • Tentatives d'offrir des banques de données de mesures, p.ex. http://www.Isworld.org • Attention lorsqu'on emprunte des mesures et qu'on les appliquent dans un autre contexte. • Exercice : rechercher dans Isworld une ou des mesures utiles pour votre travail de session

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