En psychologie, on mesure la manifestation d’un phénomène. Il est difficile de mettre au point des outils fidèles.
La fidélité traduit la cohérence (ou consistance) des scores obtenus à un test quand les sujets sont testés plusieurs fois.
Plusieurs examens : – Avec le même test en différentes occasions
- Avec différents tests composés d’items jugés équivalents, en différentes occasions (ces tests mesurent la même chose).
- Par des examinateurs différents en différentes occasions (avec les mêmes tests).
Si un test est fidèle, la mesure (score) devra être insensible à ces différentes conditions (elles devraient être identiques). En psychologie, de fait, les scores présentent des fluctuations.
Le travail de la psychométrie est de trouver des méthodes pour évaluer ces fluctuations. On est confronté à l’erreur de mesure, sous réserve que le test ait été passé et noté dans les conditions de standardisation. L’estimation de l’erreur de mesure est liée à l’estimation de la fidélité : la mesure de l’erreur est considérée comme une mesure aléatoire. Ça suppose que cette erreur est due à des facteurs non maîtrisés par la standardisation.
Sous cette hypothèse, le score obtenu à partir d’une passation unique correspond au score vrai du sujet augmenté de l’erreur de mesure. Dans cette condition, la performance d’un sujet peut être vue comme la décomposition d’un score observé : Xt = Xv + Xe
Xt : Score obtenu par une seule passation =
Xv : Score qu’on ne connaît jamais (score vrai, les outils sont toujours imparfait)
Xe : Erreur de mesure
Ça suppose que :
- le score vrai existe
- le score vrai et l’erreur sont indépendants.
La fidélité traduit donc l’ampleur avec laquelle les fluctuations des scores lors des différentes passations sont attribuables au trait (ou caractéristique mesurée) et l’ampleur avec laquelle ces fluctuations sont attribuables à des erreurs aléatoires.
En termes techniques (statistiques), l’estimation de la fidélité rend possible d’estimer la proportion de variance attribuable à la variance erreur.
