Mon échelle mesure-t-elle de façon fidèle ? (alpha de Cronbach, oméga de McDonald)

En bref

Au moins deux questions doivent être combinées en une échelle, et il s’agit de vérifier si elles reçoivent des réponses cohérentes (cohérence interne). Les questions doivent être des nombres de même sens ; les questions formulées à l’inverse sont inversées (Statable signale les corrélations item-reste négatives et crée la nouvelle colonne). Règle empirique : au moins 5 personnes par question, idéalement 10.

Lire l’alpha

L’α de Cronbach se situe en général entre 0 et 1 ; à partir de ,70 il compte comme acceptable, à partir de ,80 comme bon, avec un intervalle à 95 %. « Alpha si l’item est supprimé » montre si une question isolée détériore l’échelle ; la corrélation item-reste doit être positive et de préférence supérieure à ,30. Alpha mesure la cohérence interne. Il ne montre pas si les questions mesurent un même trait (unidimensionnalité) - c’est ce que teste une analyse factorielle - ni si l’échelle mesure ce qui est visé (validité).

Oméga de McDonald

À côté d’alpha figure une ligne « Oméga de McDonald » (à partir de trois questions). Oméga utilise la force estimée avec laquelle chaque question contribue à l’échelle ; alpha suppose des contributions égales. Les mêmes règles empiriques s’appliquent. Si oméga est nettement supérieur à alpha, les questions contribuent inégalement. Pour cela, Statable charge R une seule fois la première fois (environ 30 Mo) ; ensuite, cela prend environ une seconde et se fait tout seul. Oméga suppose un seul construit commun ; si les questions en mesurent plusieurs, une analyse factorielle aide.

α de Cronbach = ,82, IC à 95 % [,76 ; ,87] (4 items, n = 118) ; ω de McDonald = ,84, IC à 95 % [,79 ; ,88]

Pour les spécialistes

ω total à partir d’un modèle à un facteur (lavaan, MV) : ω = (Σλ)² / ((Σλ)² + Σθ), comme dans JASP. jamovi utilise psych::omega avec un facteur et n’affiche aucun intervalle. L’intervalle est par défaut la méthode delta ; en option un bootstrap percentile (1000 tirages, graine fixe, comme dans JASP), ce qui est beaucoup plus long dans le navigateur. Valeurs manquantes : personnes exclues, ou FIML. ωh (hiérarchique) provient de psych::omega avec 2 à 4 facteurs de groupe et est disponible à partir de six questions. Une variance résiduelle négative ou une saturation supérieure à 1 (cas de Heywood) est signalée. Vérifié avec R : HolzingerSwineford1939 et psych::bfi.

Autres cartes sous le résultat

• Modèle de Rasch (tâches juste/faux) : difficulté de chaque tâche, ajustement (infit et outfit entre 0,7 et 1,3), carte de Wright.
• Modèle 2PL : en plus une discrimination par tâche et les courbes caractéristiques ; judicieux à partir d’environ 500 personnes.
• Modèle à réponses graduées (réponses 1 à 5) : discrimination et seuils par question, courbes de réponse.
• Tâches équitables (DIF) : des groupes de même capacité ont-ils des chances différentes sur une tâche ? Les tâches remarquables ne sont qu’une raison de regarder le contenu.
• Carte des questions : les questions fortement liées sont proches ; montre des groupes de questions avant même une analyse factorielle.

Exemples typiques

• Huit questions sur l’anxiété aux examens, l’une formulée à l’envers (« J’aborde les examens avec confiance ») : d’abord inverser, puis alpha de Cronbach.
• Un questionnaire de 20 questions sur la motivation : alpha pour chaque sous-échelle.