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  • Articles et rapports : 12-001-X201900300009
    Description :

    Ce document décrit une inférence utile pour le coefficient alpha (Cronbach, 1951), statistique répandue sous forme de rapport visant les covariances et les variances en échantillonnage d’enquête, notamment dans un échantillonnage complexe comportant des probabilités inégales d’inclusion. Cette étude peut éclairer les enquêteurs désireux d’évaluer divers instruments psychologiques ou sociaux employés dans les grandes enquêtes. Pour les données d’enquête, nous étudions ici des intervalles de confiance praticables en utilisant deux méthodes soit (1) par la méthode de linéarisation et la fonction d’influence et (2) par la méthode bootstrap à correction de couverture. La première de ces méthodes assure des taux suffisants de couverture avec les valeurs ordinales corrélées propres à un grand nombre d’instruments, mais elle pourrait ne pas donner d’aussi bons résultats avec certaines distributions non normales, entre autres avec une distribution lognormale à plusieurs variables (multilognormale). Nous proposons d’utiliser la seconde de ces méthodes à correction de couverture en complément à la méthode de linéarisation, parce qu’elle est vorace en calcul. En appliquant les méthodes ainsi conçues, nous établissons des intervalles de confiance pour le coefficient alpha à des fins d’évaluation de divers instruments en santé mentale (Kessler 10, Kessler 6 et échelle d’invalidité de Sheehan) applicables à des entités démographiques, et ce, à l’aide des données d’une reprise de l’enquête nationale américaine sur la comorbidité (National Comorbidity Survey-Replication ou NCS-R).

    Date de diffusion : 2019-12-17
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  • Articles et rapports : 12-001-X201900300009
    Description :

    Ce document décrit une inférence utile pour le coefficient alpha (Cronbach, 1951), statistique répandue sous forme de rapport visant les covariances et les variances en échantillonnage d’enquête, notamment dans un échantillonnage complexe comportant des probabilités inégales d’inclusion. Cette étude peut éclairer les enquêteurs désireux d’évaluer divers instruments psychologiques ou sociaux employés dans les grandes enquêtes. Pour les données d’enquête, nous étudions ici des intervalles de confiance praticables en utilisant deux méthodes soit (1) par la méthode de linéarisation et la fonction d’influence et (2) par la méthode bootstrap à correction de couverture. La première de ces méthodes assure des taux suffisants de couverture avec les valeurs ordinales corrélées propres à un grand nombre d’instruments, mais elle pourrait ne pas donner d’aussi bons résultats avec certaines distributions non normales, entre autres avec une distribution lognormale à plusieurs variables (multilognormale). Nous proposons d’utiliser la seconde de ces méthodes à correction de couverture en complément à la méthode de linéarisation, parce qu’elle est vorace en calcul. En appliquant les méthodes ainsi conçues, nous établissons des intervalles de confiance pour le coefficient alpha à des fins d’évaluation de divers instruments en santé mentale (Kessler 10, Kessler 6 et échelle d’invalidité de Sheehan) applicables à des entités démographiques, et ce, à l’aide des données d’une reprise de l’enquête nationale américaine sur la comorbidité (National Comorbidity Survey-Replication ou NCS-R).

    Date de diffusion : 2019-12-17
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