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coefficient de généralisabilité rho carré

Domaine
  1. statistique
Auteur
De Landsheere, Gilbert, 1979
  • Accéder à la fiche en anglais : coefficient of generalizability ρ2

Note :

L'information recueillie selon un certain dispositif d'observation nous renseigne-t-elle sur la valeur théorique que l'on cherche à estimer? Dans quelle mesure peut-on généraliser, de la moyenne observée dans ces conditions, à la moyenne de toutes les observations possibles? C'est ce que cherche à estimer le coefficient de généralisabilité de Cronbach. Fondamentalement, il ne s'agit de rien d'autre que d'une estimation de la fidélité de la mesure, c'est-à-dire d'une estimation de la proportion de variance systématique dans la variance observée. Il existe cependant une multitude de façons de choisir ce qu'on inclut dans la variance systématique et une multitude de dispositifs d'observation. Pour chaque combinaison, on obtient une généralisabilité différente. Le coefficient proposé par Cronbach permet ainsi d'unifier toutes les conceptions concurrentes de la fidélité. Par exemple, lorsqu'on veut simplement différencier des personnes au moyen d'un groupe de questions fixées, le coefficient alpha (identique au Kuder-Richardson 20) est un coefficient de généralisabilité. Si on conserve le test fixe, mais en faisant varier le moment de l'observation, le coefficient de stabilité est un coefficient de généralisabilité relatif à la facette « moments ». On peut laisser varier au contraire la facette des « questions » et on mesure alors la généralisabilité à des test parallèles par un coefficient d'équivalence. On peut enfin faire varier à la fois les moments et les questions et on obtient un autre coefficient de généralisabilité. Tous les coefficients sont calculables à priori, dès qu'on connaît la part de variance attribuable aux diverses facettes et à leurs interactions (Cardinet).

Terme :

coefficient de généralisabilité rho carré n. m.

Traductions

  • anglais

    Auteur : De Landsheere, Gilbert, 1979

    Terme :

    1. coefficient of generalizability ρ2

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