Master Université de Bourgogne

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1 Master Université de Bourgogne
Prof. Marc DEMEUSE Université de Mons-Hainaut, Belgique

2 Problèmes liés à la mesure en sciences de l’éducation
Partie 1 Problèmes liés à la mesure en sciences de l’éducation

3 Master Université de Bourgogne, 17-20 janvier 2005
Document utilisé Marc Demeuse (2004). Introduction aux théories et aux méthodes de la mesure en sciences psychologiques et en sciences de l’éducation. Liège (Belgique): Editions de l’Université de Liège. Master Université de Bourgogne, janvier 2005

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Table des matières Introduction Partie 1 – la mesure en psychologie et en éducation Partie 2 – l’observation directe du comportement Partie 3 – la psychophysique Partie 4 – la théorie classique des tests Partie 5 – les échelles de mesure Partie 6 – la psychométrie et l’édumétrie Master Université de Bourgogne, janvier 2005

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Introduction Définition Quelques références Mesure et évaluation Master Université de Bourgogne, janvier 2005

6 Introduction > définition
la psychométrie: ensemble des méthodes de mesure utilisées dans le domaine psychologique. Elle comprend la sensorimétrie, et constitue la base de la psychotechnique. (Piéron, 1979, p.363) Ce que ce n ’est certainement pas: Master Université de Bourgogne, janvier 2005

7 Introduction > quelques références
Référence générale GUILFORD, J.P. (1954). Psychometric Methods. New York : McGraw-Hill. Psychophysique BONNET, C. (1986). Manuel pratique de psychophysique. Paris : Armand Colin. Collection U. Théorie des tests ANASTASI, A. (1994). Introduction à la psychométrie. Montréal : Guérin éditeur. BERNIER, J.J., PIETRULEWICZ, B. (1997). La psychométrie. Traité de mesure appliquée. Montréal : Gaëtan Morin éditeur. DIKES, P., TOURNOIS, J., FLIELLER, A., KOP, J.L. (1994). La psychométrie. Paris : Presses universitaires de France. LAURENCELLE, L. (1998). Théorie et techniques de la mesure instrumentale. Sainte-Foy : Presses de l’Université du Québec. Master Université de Bourgogne, janvier 2005

8 Introduction > mesure et évaluation
La distinction entre évaluation et mesure prend généralement peu d'importance en sciences et dans le monde des laboratoires scientifiques. Les mesures y sont pour la plupart physiques, purement matérielles, et ne donnent en elles-mêmes que peu de champ à l'interprétation subjective. (Laurencelle, 1998, p. 14) Master Université de Bourgogne, janvier 2005

9 Introduction > mesure et évaluation
Au contraire en psychologie, en éducation et dans les autres sciences humaines, l'évaluation peut et doit compléter la mesure, puisque souvent la valeur potentielle de celle-ci dépend entièrement du contexte dans lequel on la fait intervenir. (Laurencelle, 1998, p. 14) Master Université de Bourgogne, janvier 2005

10 Introduction > mesure et évaluation
Il conviendra donc bien de distinguer le travail d’instrumentation et les méthodes de mesure de l’interprétation qui pourra être faite du mesurage, même si la construction de l’instrument est déjà un parti pris. Master Université de Bourgogne, janvier 2005

11 Introduction > mesure et évaluation
Comme toute autre fonction d'information, la mesure qui exprime d'une façon ou d'une autre la “ grandeur ” d'un objet, prend toute sa signification dans un contexte; elle est alors interprétée et exploitée dans un but, social, éducatif, économique, scientifique. C'est cette action globale qu'on désigne par “ évaluation ”. (Laurencelle, 1998, pp ) Master Université de Bourgogne, janvier 2005

12 Introduction > mesure et évaluation
Évaluer, c'est donc plus que mesurer, et l'on devrait parler d'un “ jugement évaluatif ” plutôt que d'une évaluation. Tandis que la mesure est, ou devrait être, une opération quasi machinale, l'évaluation est un acte foncièrement responsable, une décision concernant l'objet ou la personne évaluée. (Laurencelle, 1998, pp ) Master Université de Bourgogne, janvier 2005

13 Introduction > mesure et évaluation
Pour prendre ce jugement, l'évaluateur doit obtenir l'information mesurée, apprécier cette information en considérant l'instrument de mesure, la caractéristique évaluée et la personne, utiliser une référence comparative. Dans ces conditions seulement, l'évaluation (ou l'évaluation scientifique) pourra être faite avec compétence et justice. (Laurencelle, 1998, pp ) Master Université de Bourgogne, janvier 2005

14 Introduction > mesure et évaluation
Si l’évaluation est plus que la mesure, c’est parce qu’elle s’y ajoute, qu’elle s’en nourrit. Une mauvaise mesure – nous verrons quelles sont les qualités d’une “ bonne mesure ” - ne peut conduire qu’à une mauvaise évaluation, une évaluation biaisée. Master Université de Bourgogne, janvier 2005

15 Introduction > mesure et évaluation
La mesure est subordonnée à son usage, comme outil d ’évaluation, mais l ’usage ne justifie pas tout. La mesure en psychologie et dans les sciences de l’éducation obéit à des règles, tout n’est pas possible et toutes les techniques ne se valent pas. A ce niveau, le sujet/objet de la mesure n’est pas anodin ! (déontologie !!!) Master Université de Bourgogne, janvier 2005

16 Chapitre 1 : Une brève histoire de la mesure en psychologie et en éducation à travers son instrumentation

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Chapitre 1 : Une brève histoire de la mesure en psychologie et en éducation à travers son instrumentation La mesure est un affaire très ancienne, mais la mesure de l ’Homme est beaucoup plus récente… Pendant très longtemps, la mesure de l ’Homme, c ’est surtout la mesure de l ’âme. C ’est donc une affaire divine (psychostasie). Master Université de Bourgogne, janvier 2005

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Chapitre 1 : Une brève histoire de la mesure en psychologie et en éducation à travers son instrumentation La mesure de ce qui entoure l ’homme tire profit d ’étalons naturels comme les différentes parties du corps humain: coudée, pied, empan, pouce… XVIIe siècle: la mesure devient la langage de la science (Descartes). Révolution française: naissance du mètre et du système métrique (la même mesure pour tous et la fin de « deux poids, deux mesures »). Master Université de Bourgogne, janvier 2005

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Chapitre 1 : Une brève histoire de la mesure en psychologie et en éducation à travers son instrumentation XIXe siècle: naissance de la psychophysique et de l ’anthropométrie Psychophysique : Depuis Fechner ( ), on considère la psychophysique comme la science qui s'intéresse aux relations quantitatives entre événements physiques et événements psychologiques. Master Université de Bourgogne, janvier 2005

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Chapitre 1 : Une brève histoire de la mesure en psychologie et en éducation à travers son instrumentation Anthropométrie: Etude morphologique différentielle des structures humaines, avec emploi de mensurations (voir aussi Biométrie). A côté de la psychophysique et de l ’anthropométrie, d ’autres « disciplines » apparaissent: crâniométrie et phrénologie. Certaines applications voient aussi le jour: le Bertillonnage ou anthropométrie criminelle. Naissance aussi de théories raciales / racistes. Master Université de Bourgogne, janvier 2005

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Chapitre 1 : Une brève histoire de la mesure en psychologie et en éducation à travers son instrumentation Fin du XIXe siècle: intérêt pour la mesure des aptitudes et des « qualités personnelles » (tests mentaux). Tests d ’intelligence: échelle de Binet et Simon. Adaptations américaines de l ’échelle de Binet et Simon (Goddard / Terman). Théories de l ’intelligence. Master Université de Bourgogne, janvier 2005

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Chapitre 1 : Une brève histoire de la mesure en psychologie et en éducation à travers son instrumentation Débat inné / acquis => théories raciales / racistes et eugénisme. Mesure des apprentissages Mesure du caractère et de la personnalité Une application pratique: orientation et sélection professionnelles Master Université de Bourgogne, janvier 2005

27 Mesures psychologiques
Chapitre 2 : Mesures psychologiques

28 Chapitre 2 : Mesures psychologiques
Texte de Guilford (« Psychometric Methods », 1954). S ’inscrit dans la tradition scientifique: « Les progrès et la maturité d ’une science s ’évaluent souvent à l ’aune de son affinité avec l ’usage des mathématiques ». mesure: description de données en termes numériques => exploitation des opérations sur les nombres et raisonnement mathématique. Master Université de Bourgogne, janvier 2005

29 Chapitre 2 : Mesures psychologiques
Objectivité: consensus inter-personnel Communicabilité « Vérifiabilité » ou falsifiabilité Master Université de Bourgogne, janvier 2005

30 Chapitre 2 : Mesures psychologiques
Quelques noms importants Adolphe Quételet ( ): l ’homme moyen, la courbe normale et la physique sociale Sir Francis Galton( ): hérédité, anthropométrie, tests simples (moteur et sensoriel), notes standardisées => statistiques (Pearson, Fischer) Cattell, Binet, Terman, Otis, Thorndike, Spearman et Thurstone (théorie et conception des tests) Master Université de Bourgogne, janvier 2005

31 Chapitre 2 : Mesures psychologiques
Quelques noms importants Fechner, Weber, Delboeuf, Wundt, Müller, Thurstone: la psychophysique Master Université de Bourgogne, janvier 2005

32 Chapitre 2 : Mesures psychologiques
Théorie générale de la mesure Campbell (1940): mesure = attribution de valeurs numériques selon certaines règles à des objets ou des événements. Modèles mathématiques et isomorphismes Les mathématiques sont une invention de l ’homme, non une découverte: le monde n ’obéit pas à des lois mathématiques, mais les mathématiques permettent de décrire le monde. Master Université de Bourgogne, janvier 2005

33 Chapitre 2 : Mesures psychologiques
Postulats fondamentaux pour les mesures Campbell, Stevens (1951) Quatre niveaux généraux de mesures échelles nominales échelles ordinales échelles d ’intervalles (égaux) échelles de rapports Difficulté de vérifier les postulats expérimentalement Master Université de Bourgogne, janvier 2005

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Postulats de Campbell et Stevens Postulat 1 - identité (ou différence) Echelles nominales Soit a = b, soit a  b Postulat 2 - symétrie de la relation d ’égalité Si a = b, alors b = a Postulat 3 - transitivité Si a = b et b = c, alors a = c Master Université de Bourgogne, janvier 2005

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Echelles nominales On peut: Déterminer des égalités Identifier Classer Dénombrer Conditions d ’invariance X’=f(X) où f(X) indique toute substitution d’un symbole à un autre Master Université de Bourgogne, janvier 2005

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Echelles nominales Opérations algébriques autorisées =,  Opérations statistiques permises Calcul des fréquences Identification du mode Calcul du coefficient de contingence Exemple Numéro des joueurs de football Master Université de Bourgogne, janvier 2005

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Postulats de Campbell et Stevens Postulat 4 -  la relation d ’ordre est antisymétrique Echelles ordinales Si a > b, alors b > a Postulat 5 - transitivité de la relation d ’ordre Si a > b et b > c, alors a > c Master Université de Bourgogne, janvier 2005

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Echelles ordinales On peut: Déterminer « le plus grand » et « le plus petit » Mettre en ordre Conditions d ’invariance X’=f(X) où f(X) indique toute fonction monotone croissante Master Université de Bourgogne, janvier 2005

39 Master Université de Bourgogne, 17-20 janvier 2005
Echelles ordinales Opérations algébriques autorisées =, , <, > Opérations statistiques permises Celles des échelles nominales Calcul de la médiane Calcul des centiles Calcul du coefficient de corrélation de rang ( de Spearman) Calcul du  carré Master Université de Bourgogne, janvier 2005

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Echelles ordinales Exemples Dureté des minéraux Qualités de laine, de cuir et d’autres matériaux Ordre des arrivées dans une course Ordre des candidats à un tournois, un concours Master Université de Bourgogne, janvier 2005

41 Postulats de Campbell et Stevens
Postulat 6 - possibilité de sommation Echelles d'intervalles égaux Si a = p et b > 0, alors a + b > p Postulat 7 -  commutativité de l ’addition a + b = b + a Postulat 8 - possibilité de substitution de termes égaux Si a= p et b = q, alors a + b = p + q Postulat 9 - associativité de l ’addition (a + b) + c = a + (b + c) Master Université de Bourgogne, janvier 2005

42 Echelles d ’intervalles égaux
On peut: Déterminer l’égalité des intervalles. Mettre en ordre Comparer des positions Conditions d ’invariance X’=a+bX (fonction linéaire) Master Université de Bourgogne, janvier 2005

43 Echelles d ’intervalles égaux
Opérations algébriques autorisées =, , <, > + et – (appliqués aux intervalles et aux scores) x et / (appliqués aux intervalles) Master Université de Bourgogne, janvier 2005

44 Echelles d ’intervalles égaux
Opérations statistiques permises Celles des échelles nominales et des échelles ordinales Calcul de la moyenne Calcul de l’écart-type Calcul du coefficient de corrélation de Bravais-Pearson Master Université de Bourgogne, janvier 2005

45 Echelles d ’intervalles égaux
Exemples Températures exprimées en °F et °C Dates du calendrier Scores standard à un test de rendement Master Université de Bourgogne, janvier 2005

46 Master Université de Bourgogne, 17-20 janvier 2005
Postulats de Campbell et Stevens Postulat 10 - présence d ’un zéro « vrai » Echelles de rapport Si a / p = b / q, alors qa = pb Master Université de Bourgogne, janvier 2005

47 Echelles de rapport ou de proportions
On peut: Déterminer de l’égalité des proportions Mettre en ordre Comparer des intervalles Comparer l’amplitude absolue des attributs Conditions d ’invariance X’=aX Master Université de Bourgogne, janvier 2005

48 Echelles de rapport ou de proportions
Opérations algébriques autorisées =, , <, > +, -, x , / (appliqués aux intervalles et aux scores). Master Université de Bourgogne, janvier 2005

49 Echelles de rapport ou de proportions
Opérations statistiques permises Celles des échelles nominales, ordinales et d’intervalles égaux Calcul de la moyenne géométrique Calcul du coefficient de variation Master Université de Bourgogne, janvier 2005

50 Echelles de rapport ou de proportions
Exemples Longueur, poids, densité, résistance Température exprimée en Kelvin Master Université de Bourgogne, janvier 2005

51 Une autre façon d ’organiser les échelles
Sans origine naturelle Avec origine naturelle Sans métrique “ Echelles ” nominales Echelles ordinales Echelles ordinales avec une “ origine naturelle ” Avec métrique Echelles d’intervalles égaux Echelles de rapport Master Université de Bourgogne, janvier 2005

52 Dénombrer: pas si simple que ça...
Chapitre 3: Dénombrer: pas si simple que ça...

53 Chapitre 3: Dénombrer: pas si simple que ça...
Echelles nominales (postulats 1 à 3, soit identité / différence, symétrie et transitivité de l ’égalité) Problème de définition des objets: il existe généralement des enjeux importants et opposés (théoriques et pratiques) Master Université de Bourgogne, janvier 2005

54 Chapitre 3: Dénombrer: pas si simple que ça...
Valtriani (1993) propose une typologie des méthodes d’identification de la pauvreté : Objectives Légales Statistiques Subjectives Master Université de Bourgogne, janvier 2005

55 Chapitre 3: Dénombrer: pas si simple que ça...
les méthodes dites “ objectives ” : elles se basent sur les ressources nécessaires pour disposer d’un “ panier ” de biens et services qui permettront d’assurer à un individu ou un ménage un minimum de subsistance ; les méthodes légales : sont comptabilisés comme pauvres ceux qui sont définis ainsi par la législation ; les méthodes statistiques : sont considérés comme pauvres ceux qui ne disposent pas d’un revenu supérieur ou égal à une fraction du revenu moyen ou médian de la population ; les méthodes subjectives : à côté des approches statistiques, l’enquête porte sur l’appréciation par les intéressés des revenus - jugés suffisants ou insuffisants - plutôt que sur les revenus eux-mêmes. Master Université de Bourgogne, janvier 2005