Méthode des covariances

Cette méthode considère chaque item comme étant une partie de l’instrument psychométrique et, inversement, considère qu’un instrument peut être constitué d’autant de parties qu’il comporte d’items. La méthode des covariances mesure également la cohérence interne des items (leur homogénéité). Toutefois, elle diffère de la méthode de la bissection du fait qu’elle estime la fidélité du score composite à partir de la fidélité de ses parties (les items) et qu’elle mesure la cohérence entre les performances à tous les items d’un instrument. Lorsque les items sont corrélés deux à deux, les items homogènes (mesurant le même concept) devraient obtenir des covariances élevées.

En évaluant l’association de tous les items d’un instrument psychométrique, l’estimation de leur cohérence est beaucoup plus précise et permet de justifier l’addition du score de ces items pour en faire un score composite. Cependant, cette méthode compte deux sources d’erreurs possibles. Une première source de fluctuation peut provenir de l’échantillonnage des contenus servant à mesurer le concept (leur représentativité quant à la caractéristique psychologique à mesurer). Une autre source de fluctuation peut provenir d’une hétérogénéité des contenus, c’est-à-dire d’items dont la corrélation, entre eux, ne serait pas optimale.              

Ce coefficient de fidélité est exprimé par un  alpha de Cronbach (α) ou, dans le cas d’items dichotomiques (vrai/faux ou oui/non), par un coefficient KR-20 (r). Plus les covariances entre les items pris deux à deux sont élevées, plus les items sont homogènes entre eux (mesurent le même concept). Ces coefficients s’interprètent selon les mêmes balises que les autres coefficients de fidélité. Lorsqu’un coefficient est plus faible, on remet en question l’additivité des parties de l’instrument. En effet, un item qui ne démontre aucun lien ou un faible lien avec les autres ne contribuerait pas à la précision de l’outil et en diminuerait la fidélité.

Il importe de mentionner que l’alpha de Cronbach (α) est un coefficient de fidélité plutôt conservateur. En effet, cette méthode s’appuie sur le postulat que chaque item d’un instrument psychométrique est parallèle aux autres, c’est-à-dire qu’ils ont une même variance et un même niveau de difficulté. Or, en réalité, c’est rarement le cas, ce qui a pour effet de sous-estimer la fidélité du score total de l’instrument (ou de l’échelle), ce dont il faut tenir compte dans l’interprétation du coefficient.

Les considérations statistiques du calcul de l’indice de cohérence interne sont présentées plus en détail ici, sur le site SPSS à l’UdeS.