Résumé
Cette étude remet en question trois croyances et pratiques méthodologiques courantes. La première question examine si les estimateurs de fiabilité ordinaux sont plus précis que les estimateurs continus pour les données unidimensionnelles avec erreurs non corrélées. Les estimateurs continus (par exemple, le coefficient alpha) peuvent être appliqués aux données continues et ordinales, tandis que les estimateurs ordinaux (par exemple, l'alpha ordinal et l'oméga catégorique) sont spécifiques aux données ordinales. Bien que les estimateurs ordinaux soient souvent présentés comme présentant des avantages conceptuels, les études approfondies sur leur précision sont limitées.
La deuxième question explore la relation entre l'asymétrie et l'aplatissement dans les données ordinales. Les études de simulation antérieures ont principalement examiné les cas où l'asymétrie et l'aplatissement évoluent dans la même direction, laissant des lacunes dans la compréhension de leurs effets indépendants.
La troisième question porte sur les modèles de théorie de la réponse aux items (TRI) : la constante d'échelle doit-elle toujours être fixée à la même valeur (par exemple, 1,7) ? Pour répondre à ces questions, cette étude a réalisé une simulation de Monte-Carlo comparant quatre estimateurs continus et huit estimateurs ordinaux. Les résultats ont montré que la plupart des estimateurs atteignaient des niveaux de précision acceptables.
En moyenne, les estimateurs ordinaux étaient légèrement moins précis que les estimateurs continus, bien que la différence fût inférieure à ce que la plupart des utilisateurs considéreraient comme pratiquement significatif (par exemple, inférieure à 0,01). Cependant, l'alpha ordinal constituait une exception notable, surestimant fortement la fiabilité dans diverses conditions. Concernant la constante d'échelle des modèles IRT, les résultats ont montré que sa valeur optimale variait selon le type de données (par exemple, dichotomiques ou polytomiques).
Dans certains cas, des valeurs inférieures à 1,7 étaient optimales, tandis que dans d'autres, des valeurs supérieures à 1,8 étaient optimales. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, tous droits réservés).