L'etalonnage et la decision psychometrique : Exemples et by Louis Laurencelle

By Louis Laurencelle

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La distribution normale et le différentiel de sélection (Section A) 17 dans les modèles normaux examinés ci-dessus, l’erreur-type augmente à mesure que P s’écarte de 0,5, son centre. Dans le cas des normes centiles, le contraire se produit, l’erreur s’amenuisant à mesure qu’on approche de P = 0 ou P = 1. 3. Augmenter le rendement de l’usine. Le concept du différentiel de sélection (∆) s’applique aux situations dans lesquelles le décideur souhaite modifier la valeur moyenne d’un ensemble d’éléments, ce en opérant par sélection.

24 L’étalonnage et la décision psychométrique est un estimateur de (21), a elle-même une variance, approchée par12 : var[ D(N,k) ] . P). L’incertitude de D(N,k), qui augmente elle même avec P, compte pour une bonne part du biais et le noie, pour ainsi dire, de sorte qu’il n’y a guère moyen d’y parer. Bref, faute d’une étude plus approfondie de la question, nous recommandons d’ignorer simplement le problème du biais et, dans la mesure où la taille N le justifie (p. ex. N > 50), d’aller directement à l’asymptote, en utilisant les valeurs fournies dans nos tables A1 à A3.

P) ! P / [2(N + 1)ϕ(zP)] , (23) le second terme à droite identifiant le biais : il est apparent aussi que le biais augmente sensiblement avec P. P. , pour P = 0,5 ou c = 0, ∆ . 0,7979. Or, pour N = 20 et k = 10, soit P = k / N = 0,5, un calcul exact fournit ∆(20,10) . 0,7675, alors que l’approximation (23) donne 0,7680, une valeur proche du but. Noter aussi que l’approximation devient plus précise quand N croît. L’importance du biais de D(N,k) dans les applications normatives ne doit pas être exagérée, ce pour plusieurs raisons.

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