Évaluation du fonctionnement différentiel des items et de l’influence de diverses variables sociodémographiques dans les sous-tests du WISC-IV

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Évaluation du fonctionnement différentiel des items et de l'influence de diverses variables sociodémographiques dans les sous-tests du

WISC-IV

KIENG, Sotta, GOLAY, Philippe, LECERF, Thierry

Abstract

Selon la demande du bilan psychologique, le psychologue peut s'appuyer sur l'interprétation de tests cognitifs – tels que les populaires Échelles de Wechsler – pour poser des diagnostics et orienter les prises en charge. Étant donné les enjeux inhérents à de telles décisions, il est important de s'assurer que les différences observées sur les scores d'un test cognitif traduisent bel et bien des différences interindividuelles dans le fonctionnement intellectuel des individus, et non des différences liées à d'autres caractéristiques (ethnie, genre, milieu socio-économique). Pour l'adaptation française du WISC-IV – quatrième édition de l'Échelle d'Intelligence de Wechsler pour Enfants et Adolescents –, une préexpérimentation sur un échantillon de 220 enfants a abouti à une sélection d'items possédant les qualités métriques requises. Ainsi, les items du WISC-IV retenus ne devraient pas (dé)favoriser les enfants selon leur genre ni leur milieu socio-économique. Cependant, si l'impact du statut socio-économique des parents sur les performances intellectuelles de l'enfant est bien connu, [...]

KIENG, Sotta, GOLAY, Philippe, LECERF, Thierry. Évaluation du fonctionnement différentiel des items et de l'influence de diverses variables sociodémographiques dans les sous-tests du WISC-IV. In: XXIème Journées internationales de Psychologie Différentielle, Paris, 17-20 juin, 2014

Available at:

http://archive-ouverte.unige.ch/unige:38742

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Évaluation du fonctionnement différentiel des items et de l’influence de diverses variables sociodémographiques dans les sous-tests du WISC-IV*

S.Kieng

, P. Golay

, & T. Lecerf

1Faculté de Psychologie et des Sciences de l’Éducation, Université de Genève, ²Institut de Psychologie, Université de Lausanne, et ³Filière Psychologie, Formation universitaire à distance, Suisse

INTRODUCTION

OBJECTIFS

CONCLUSION

XXIème Journées internationales de Psychologie Différentielle 2014, Paris; Contact: sotta.kieng@unige.ch

Description de l’échantillon

METHODOLOGIE

Matériel

 Les 10 sous-tests principaux et le sous-test supplémentaire Complètement d’images du WISC- IV ont été administrés à tous les enfants.

 Les scores bruts des items des sous-tests sont modélisés à l’aide d’un modèle de réponse à l’item logistique à 2 paramètres (cotations dichotomiques), ainsi que d’un modèle de réponse à l’item gradué de Samejima (cotations polytomiques).

 Seuls ont été conservés les sous-tests présentant un ajustement satisfaisant au modèle unidimensionnel (soit Cubes sans bonification, Identification de concepts, Complétement d’images et Compréhension) .

 Le psychologue s’appuie sur les tests cognitifs – tels que les Échelles de Wechsler – pour poser des diagnostics et orienter les prises en charge. Il importe alors de s’assurer que les différences observées sur les scores traduisent bel et bien des différences interindividuelles dans le fonctionnement intellectuel des individus, et non des différences liées à d’autres caractéristiques (ethnie, genre, milieu socio-économique, etc.).

 Les items sélectionnés dans les sous-tests de la 4^ème édition de l’Échelle d’Intelligence pour Enfants et Adolescents (WISC-IV) doivent être exempts de biais, et notamment ne doivent pas pénaliser les enfants issus de différents milieux socio-économiques ni d’un genre donné.

 Dans notre échantillon de 483 enfants, on observe une influence de la profession des parents sur les performances de l’enfant (effet direct). Une influence significative de la profession de la mère et de celle du père est également observée. Néanmoins, la contribution de la profession de chaque parent est équivalente.

 Globalement, les sous-tests du WISC-IV ne favorisent pas plus les garçons que les filles.

 Pour l’âge, le genre et le milieu socio-économique, l’étude du fonctionnement différentiel des items ne révèle pas de variations liées au groupe d’appartenance des enfants (effet indirect) .

 En dépit de l’unidimensionnalité supposée de chacun des sous-tests du WISC-IV, les analyses au niveau des items ne permettent que rarement d’ajuster un modèle de réponse à l’item unidimensionnel.

Comme la validité de l’interprétation des scores peut être influencée par des items biaisés à l’encontre d’un groupe particulier, les objectifs de cette étude sont d’évaluer :

1. l’influence des variables âge, genre et profession des parents (prise comme indicateur du milieu socio-économique) sur les items des sous-tests du WISC-IV (effet direct) ;

2. le fonctionnement différentiel des items (effet indirect)

 La variable latente de la dimension évaluée par le sous-test est-elle la principale source de variation dans les scores des items ? (Par ex: Les habiletés en compréhension verbale expliquent-elles principalement les performances des items de l’épreuve Compréhension ou des variables sociodémographiques interviennent-elles ?) ;

3. la proportion de variance expliquée par l’âge, le genre et le milieu socio-économique des parents.

 483 enfants non consultants francophones ;

 Agés de 7 à 12 ans ;

 Relativement représentatifs (genre et milieu socio-économique) des écoliers dans le canton de Genève ;

 N’ayant ni doublé, ni sauté de classe.

RESULTATS

 Les résultats montrent une influence des variables âge (variant de 26,1% à 46,68% de variance expliquée) et profession (variant de 0,88% à 5.20% de variance expliquée) sur les scores latents.

L’âge et le milieu socio-économique sont positivement liés à la réussite des items (effet direct).

 Dans l’épreuve Cubes, on relève une influence de la variable genre, suggérant des scores légèrement plus élevés chez les garçons (β = - 0,11). De même pour l’épreuve Compréhension, il y a une très faible influence de la variable genre en faveur des garçons (β = - 0,08).

 Sur le plan descriptif, l’évaluation de la contribution de la profession de chaque parent montre un effet différencié entre la profession de la mère et la profession du père sur les performances aux sous-tests. Toutefois, les résultats du test de Wald ne révèlent aucune différence statistiquement significative entre la contribution de la profession d’un parent par rapport à celle de l’autre parent.

 Un fonctionnement différentiel des items n’a été observé sur aucun des quatre sous-tests examinés (effet indirect). Une fois l’influence des variables âge, genre et milieu socio- économique contrôlée, les capacités dans la dimension psychologique mesurée par un sous-test prédisent principalement la réussite ou l’échec dans les items du sous-test.

Procédure de modélisation du fonctionnement des items

1) On spécifie qu’une variable latente unique influence les résultats de chacun des items. Ce modèle unidimensionnel postule que chaque sous-test mesure une dimension psychologique principale. La dimension psychologique mesurée prédit les performances à chacun des items d’un sous-test.

2) On introduit la variable âge comme co-variée. Cette modification permet d’évaluer la proportion du score latent expliquée par l’âge des participants.

3) On introduit ensuite à tour de rôle d’autres co-variées représentant les variables sociodémographiques : genre des participants, profession des parents, profession du père et profession de la mère. Dès lors, il est possible de vérifier si ces variables ont un effet direct sur les scores latents de différents sous-tests.

4) Pour chercher à mettre en évidence un éventuel fonctionnement différentiel des items, on examine les indices de modifications issus de la procédure d’estimation. Si un lien entre une co-variée et l’un des items d’un sous-test est suggéré, cela signifie que l’item en question fonctionne différentiellement selon la modalité de l’une ou l’autre variable sociodémographique examinée (âge, genre ou milieu socio-économique).

En l’absence de biais, on s’attend à ce que la variable latente évaluée par le sous-test soit la principale source de variations dans les scores des items.

METHODOLOGIE

N Moyenne d’âge (écart type)

Garçons 230 9,01 (1,32)

Filles 253 9,07 (1,30)

Effectif total 483 9,04 (1,31)

Modèle unidimensionnel logistique à 2 paramètres (2PL)

Trait latent

(2PL)

Item 1 Item 2 Item 3 Item 4 Item 5 Item 6 Item 7 Item 8 Item 9 Item 10 Etc.

Âge (7 - 12 ans)

Genre (0 / 1)

Code profession mère (0 - 10)

Code profession père (0 - 10)

Effet direct

Effet indirect (fonctionnement

différentiel de l’item)

Âge Genre Profession

Effet direct (β) Variance

expliquée Effet direct (β) Variance

expliquée Effet direct (β) Variance expliquée

Cubes 0,51** 26,10 % -0,11* 1,25 % -0,21** 4,58 %

Identification de

concepts 0,52** 28,73 % 0,08 - -0,23** 5,20 %

Complètement

d’image 0,57** 32,60 % -0,03 - -0,09* 0,88 %

Compréhension 0,68** 46,68 % -0,08* 0,71 % -0,20** 3,88 %

*p < 0,05, **p < 0,01

Effet de la profession (β) Test de Wald

Mère Père (p)

Cubes -0,14** -0,11* 0,88

Identification de concepts -0,18** -0,13* 0,68

Complètement d’images -0,04 -0,10* 0,40

Compréhension -0,15** -0,11* 0,72

*p < 0,05, **p < 0,01

*Ce travail est financé par le Fond National Suisse de la Recherche Scientifique

(Requête :100014_135406, Long-term stability of the WISC-IV: Standard and CHC composite scores, Lecerf, Favez & Rossier)