Il n’est pas aisé de faire la recension de Laveault et Grégoire. D’abord, comme cet ouvrage en est à sa quatrième édition, c’est une oeuvre de carrière universitaire que bien d’autres praticiens et chercheurs ont eu l’occasion de lire, d’utiliser et de commenter. C’est également un ouvrage parmi les rares en français qui est consacré à un sujet aussi complexe et aussi important que le développement des tests et des questionnaires, une pratique courante et pourtant trop souvent négligée par apparente simplicité et commun usage. L’accessibilité du savoir en psychométrie et en édumétrie étant d’une grande nécessité, les livres d’introduction dans le domaine devraient simplifier les notions spécialisées encore trop souvent réservées à une poignée d’experts. Il est évident que c’est ce à quoi se sont consacrés Laveault et Grégoire, mais force est d’admettre que le fossé demeure encore trop grand entre experts et non-initiés. Cet ouvrage n’est pas une introduction à proprement parler. S’il l’a déjà été, les nombreux retraits et remplacements de contenu au fil des éditions, pour lui permettre de conserver une ampleur d’un peu moins de 400 pages, auront possiblement contraint les auteurs à retirer plusieurs notions de base pour couvrir davantage de spécialités. La première phrase de l’avant-propos énonce l’essence de l’ouvrage et de chacune de ses éditions : « refléter les progrès accomplis dans le domaine de la mesure et de l’évaluation tout en réaffirmant les fondements théoriques en psychométrie et en édumétrie qui ont particulièrement bien traversé les années ». Les spécialistes s’accorderont sans doute pour dire que les modèles classiques ont particulièrement bien traversés les années, si bien qu’il est difficile de s’en distancer! L’ouvrage est divisé en sept chapitres couvrant l’un après l’autre les thèmes de la construction d’un test, les scores et leur distribution, la fidélité des résultats, la validité des résultats, l’analyse des items, la transformation et l’interprétation des scores et, enfin, les modèles de réponse à l’item et les nouvelles technologies. Une annexe présente des tables statistiques et un glossaire des termes techniques et de traductions en anglais et en français. Ce dernier sera très apprécié des lecteurs de littérature scientifique anglophone spécialisée dans le domaine, de même que des autodidactes. En matériel complémentaire, des tests en ligne fournissent des exemples d’items variés et très bien construits (à reproduire et parfois, à éviter) et constituent une forme ludique de révision du contenu de chaque chapitre. Des items consistant à trouver les valeurs manquantes d’une formule pourraient toutefois manquer de pertinence. L’accès à ces tests en ligne est facilité par la présentation d’un lien court et d’un code QR à la fin de chaque chapitre. Toutefois, bien que le texte fasse référence à un document en ligne intitulé Notions d’inférence statistique, aucun lien n’est fourni dans l’ouvrage ni sur la page descriptive du livre chez l’éditeur De Boeck Supérieur. En ce qui concerne l’organisation du contenu, la lecture serait facilitée par l’ajout d’une introduction mettant en contexte la psychométrie et l’édumétrie en psychologie et en éducation et reprenant, au chapitre 1, ses aspects les plus généraux. Aussi, la lecture du deuxième chapitre pourrait avantageusement précéder celle du premier qui, lui, entre rapidement dans le vif du sujet. Au chapitre 1, les auteurs prennent soin de décrire et d’illustrer les étapes de la construction d’un instrument de mesure au moyen d’exemples concrets, ce qui sera d’une aide précieuse lors d’usages professionnels et pratiques. Ce chapitre constitue une nouveauté par rapport aux éditions précédentes. L’approche n’est pas sans rappeler celle qu’ont employée Irwing et Hughes (2018) dans leur chapitre consacré au développement d’un test, lequel introduit le Wiley Handbook of …
Parties annexes
Bibliographie
- Béland, S, Cousineau, D. & Loye, N. (2017). Utiliser le coefficient Omega de McDonald à la place de Cronbach. Revue des sciences de l’éducation de McGill, 52(3), 791-804.
- Bertrand, R. & Blais, J.-G. (2004). Modèles de mesure. L’apport de la théorie des réponses aux items. Presses de l’Université du Québec.
- Blais, J.-G. (2008). Évaluation des apprentissages et technologies de l’information et de la communication. Enjeux, applications et modèles de mesure. Presses de l’Université Laval.
- Blais, J.-G. & Gilles, J.-L. (2011). Évaluation des apprentissages et technologies de l’information et de la communication. Le futur est à notre porte. Presses de l’Université Laval.
- Bourque, J., Doucet, D. LeBlanc, J., Dupuis. J. & Nadeau, J. (2019). L’alpha de Cronbach est l’un des pires estimateurs de la consistance interne : une étude de simulation. Revue des sciences de l’éducation, 45(2), 78-99.
- Downing, S. M. (2006). Twelve steps for effective test development. Dans S. M. Downing & T. M. Haladyna (dir.). Handbook of test development. Routledge.
- Dueber, D. M. & Toland, M. D. (2023). A bifactor approach to subscore analysis. Psychological Methods. http://doi.org/10.1037/met0000459
- Guttman, L. (1945). A basis for analysing test-retest reliability. Psychometrika, 2(1), 41-54.
- Irwing, P. & Hughes, D. J. (2018). Test Development. Dans P. Irwing, T. Booth & D. J. Hughes (dir.), The Wiley handbook of psychometric testing: A multidisciplinary reference on survey, scale and test development (709-750). Wiley.
- Laveault, D. (2012). Soixante ans de bons et mauvais usages du alpha de Cronbach. Mesure et évaluation en éducation, 35(2), 1-7.
- Markus, K. A. & Borsboom, D. (2013). Frontiers of test validity theory: Measurement, causation, and meaning. Routledge.
- Revelle, W. (2001/2023). The personality project (chap. 7). Classical test theory and the measurement of reliability. https://www.personality-project.org/r/book/Chapter7.pdf
- Revelle, W. & Condon, D. M. (2018). Reliability. Dans P. Irwing, T. Booth & D. J. Hughes (dir.), The Wiley handbook of psychometric testing: A multidisciplinary reference on survey, scale and test development (709-750). Wiley.

