Identification des questions inutiles à partir d'un questionnaire

J'élabore un questionnaire. Pour améliorer sa fiabilité et sa validité, je souhaite utiliser des méthodes statistiques.

Je veux éliminer les questions dont les réponses sont toujours les mêmes. Cela signifie que presque tous les participants ont donné les mêmes réponses à ces questions.

Maintenant mes questions sont:

1. Quel est le terme technique pour de telles questions inutiles dont les réponses sont toujours les mêmes, indépendamment du contexte d'utilisation?
2. Quelles sont les méthodes pour identifier ces questions?

La théorie du test classique (CTT) et la théorie de la réponse aux éléments (IRT) peuvent fournir des indications quant aux éléments qui contribuent au trait latent que vous souhaitez mesurer, et lesquels ne le font pas. Avec CTT, considérez 1) la difficulté de l'item, 2) la corrélation de l'item avec le score total, 3) la variance de l'item et 4) l'impact sur les estimations de cohérence interne (par exemple, l'alpha de Cronbach) si l'item est supprimé.

Les éléments qui sont trop faciles ou trop difficiles ont tendance à ne pas aider à séparer le sujet (faire la distinction entre les scores élevés et les scores faibles). À moins que vous ne souhaitiez mesurer les différences entre les plus performants, des questions très difficiles doivent être envisagées pour la suppression. Dans la même veine, les articles très faciles ne conviennent que si vous êtes intéressé par les performances des artistes peu performants.

Tous les éléments doivent être corrélés positivement avec le score total et vous pouvez définir une limite inférieure pour cette corrélation d'environ 0,20 comme guide. De faibles corrélations ou des corrélations négatives peuvent indiquer qu'il y a des problèmes de formulation dans votre questionnaire et que la question doit être inversée.

Les éléments à faible variance (variabilité des scores) doivent être pris en compte pour la suppression car ils ne séparent pas les sujets et ne contribuent pas aux informations recueillies à partir de l'enquête. Les éléments avec une très grande variance peuvent mesurer autre chose que la construction / trait que vous souhaitez mesurer.

Si l'estimation de la cohérence interne s'améliore avec la suppression de l'élément, alors l'élément doit être envisagé pour suppression, ou reformulé.

Les éléments que tout le monde obtient correctement sont parfois des éléments maximum et ceux que tout le monde se trompe sont parfois appelés éléments minimum. Ils ne contribuent pas aux informations que vous essayez de collecter.

Si vous développez un questionnaire à enjeux élevés ou envisagez de le commercialiser, vous devriez certainement envisager l'IRT. Cependant, c'est un vaste sujet et à moins que vous ne soyez vraiment intéressé, cela ne vaut probablement pas l'espace pour y entrer ici.

J'espère que cela t'aides.

Je crois que ce que vous recherchez, c'est la théorie de la réponse aux éléments. Les questions «inutiles» auxquelles vous faites référence sont des éléments peu discriminants. En utilisant l'analyse IRT, vous pouvez calculer la discrimination, la difficulté et la probabilité associée de deviner les éléments par les participants à l'enquête. Le programme R a un package simple d'utilisation de l'IRT et j'imagine que d'autres logiciels statistiques le font aussi.

Si vous voulez un aperçu rapide, voici la page wikipedia, mais je vous conseillerais de le rechercher davantage. http://en.wikipedia.org/wiki/Item_response_theory