Correction pour atténuation

La correction pour atténuation (parfois appelé coefficient de désatténuation) dans l'analyse de la force d'une corrélation est une procédure pour tenir compte  de l'erreur de mesure. En effet la corrélation entre deux variables dépend directement de l'erreur de mesure. Plus la variance d'une variable correspond à de la variance d'erreur (i.e. plus les différences observées ont pour origine des facteurs aléatoires), plus la corrélation avec une autre variable sera faible (Spearman, 1904a). En effet, la corrélation est une mesure de la part de variance commune à deux tests et seule la variance vraie peut être commune. Si deux mesures sont totalement aléatoires (c-à-d uniquement de l'erreur de mesure) les deux mesures ne corréleront pas. En fait, la variance commune maximum possible est égale au produit des fidélités et la corrélation maximum possible est donc égale à la racine carré du produit des fidélités (nous verrons dans le cours que le coefficient de fidélité est une évaluation de la part de variance vraie).

La corrélation corrigée pour atténuation (cf. formule ci-dessous), en rapportant la corrélation observée (racine carré de la variance commune) à la corrélation maximum possible, permet de tenir compte de cette erreur de mesure. On mesure ainsi la relation entre les scores vrais (relation qui nous intéresse directement).

A savoir

•Le concept de fidélité sera abordé ultérieurement. Il informe directement sur la part de variance dont la source est aléatoire (erreur de mesure). Ce coefficient varie entre 0 et 1. Plus il est proche de 0, plus l'erreur de mesure est importante.

•Cette correction pour atténuation est particulièrement utilisée lors de la recherche de preuves de la validité des tests (chap. E-6.4, et plus particulièrement la validité empirique qui s'appuie sur la corrélation observée entre tests et critères). Elle permet de prendre en  compte la fidélité des mesures.

•La corrélation maximum entre deux mesures est comprise entre les valeurs des deux fidélités. Plus précisément, si deux tests ont une fidélité égale respectivement à .70 et .80, la corrélation entre ces deux tests sera égale au maximum à la racine carré de .70 * .80 soit  r(max) = .748

•Plus la fidélité est forte, plus la corrélation avec un autre test ou un critère pourra être forte. Une fidélité faible minimise à l'inverse les corrélations.

•Une faible corrélation entre deux tests peut donc avoir pour origine une fidélité faible de l'un ou des deux tests.