Un processus itératif pour réduire l’impact de réponses aberrantes sur l’identification de patrons de réponses inappropriés

Abstract

La présence de réponses aberrantes est habituellement détectée par l’utilisation d’indices d’ajustement permettant de déterminer si le patron de réponses est inapproprié par rapport aux caractéristiques du test. Cette approche nécessite cependant une préestimation des paramètres d’items qui est souvent réalisée sur le même ensemble de données. La présence de réponses aberrantes pourrait donc influencer le processus de calibration et la détection de patrons inappropriés. Cet article présente un processus itératif pour réduire le risque d’une calibration biaisée causée par la présence de réponses aberrantes. La démarche consiste à retirer successivement les patrons identifiés comme inappropriés du processus de calibration des items. Ce processus est illustré en analysant les données d’un test de classement en anglais langue seconde (TCaLS-II) au Québec. L’application du processus itératif aux données met en évidence une augmentation du nombre de patrons de réponses détectés comme inappropriés, présentant un impact relativement faible sur les paramètres d’items estimés et un nombre restreint d’itérations nécessaires pour obtenir une convergence du processus itératif.