Interprétation du coefficient

Il n’existe pas de règle stricte pour l’interprétation des valeurs du coefficient de fidélité. Toutefois, un certain consensus (sauf pour les coefficients issus de la méthode inter-juge) existe quant à l’ordre de grandeur des coefficients et à leur signification. Le tableau suivant résume les seuils d’interprétation les plus souvent admis pour ce type de coefficient.

Attention 

•Ces seuils ne sont pas des règles absolues, mais des repères interprétatifs largement utilisés. Ils peuvent varier selon le contexte (test clinique, recherche fondamentale, nature du test,  etc.

•Pour les modèles multidimensionnels, un coefficient Omega de .50 à .60 peut être acceptable si les dimensions sont nombreuses ou faiblement corrélées.

•En règle général,  en dessous de .65, le coefficient de fidélité devient trop faible pour que l'instrument soit suffisamment précis (il est trop entaché d'erreur de mesure. Le résultat n'est pas fiable !).

•Le coefficient de fidélité est est le rapport entre la variance vraie (due à un ou plusieurs facteurs de différenciation des sujets) et la variance totale du test. Si la fidélité est de .80, cela signifie que 80% de la variance du test est de la variance vraie et 20% de la variance d'erreur.

•Lorsqu’on compare deux coefficients de fidélité, il est important de noter que de petites différences de fidélité peuvent correspondre à de grandes variations du rapport signal/bruit. Par exemple, une augmentation de 0.10 du coefficient de fidélité entraîne une hausse du rapport signal/bruit d’environ 1.77 lorsque la fidélité initiale est de 0.70, mais d’environ 10 lorsque la fidélité initiale est de 0.80 (Cronbach, 1965). Ces calculs sont faciles à vérifier en utilisant la formule :

Remarques

▪Si la fidélité est un concept simple, les méthodes d'estimation de la fidélité sont nombreuses et nous en avons présentées qu'un nombre limité (par exemples nous n'avons pas abordé la théorie de la généralisabilité ou les indices comme ceux de Guttman (lambda 1 à 6),   ou encore  glb (greatest lower bound), ni les indices concernant les échelles multidimensionnelles). 

▪Dans les manuels de tests, il ne devrait plus être acceptable de rapporter un seul coefficient mais au moins deux (ou plus) en indiquant  la raison pour laquelle chacun est approprié pour l'inférence qui est faite. L'utilisation systématique du coefficient alpha de Cronbach ou du KR-20, qui pouvait s'expliquer dans les années 60-70 par la facilité de calcul de ces coefficients, devient difficilement acceptable.

Pour aller plus loin

Les coefficients de fidélité sont largement discutés dans des revues comme Psychometrika ou Applied Psychological Measurement. Les articles de Zinbarg, Revelle et Yovel (2005), Cho (2016) ou le dernier chapitre de Revelle et Condom (2018) peuvent être de bonnes introductions pour approfondir cette notion et les discussions autour de ces indicateurs.