Construction d'échelles d'items unidimensionnelles en qualité de vie

• Auteur / Autrice : Jean-Benoit Hardouin
• Direction : Mounir Mesbah
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Santé publique
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : Paris 5

Mots clés

Mots clés contrôlés

Scores en médecine

Promotion de la santé

Psychométrie

Résumé

Une échelle de qualité de vie doit vérifier différentes propriétés. L'unidimensionnalité est aujourd'hui communément admise : une échelle doit mesurer un concept unique. La simplicité d'utilisation de l'instrument de mesure est, elle aussi, importante. A ce titre le Rasch est intéressant puisque ce modèle est sous-jacent à toute notion de score non pondéré. Ce travail s'inscrit donc dans le cadre de la sélection d'items vérifiant un modèle de Rasch. Un modèle multidimensionnel est proposé : le modèle marginalement exhaustif de Rasch (MMSRM), pour lequel, chaque dimension garde les propriétés psychométriques du modèle de Rasch. Trois méthodes basées sur l'adéquation d'un tel modèle aux données sont proposées, et comparées par simulations à des procédures existantes. Une seconde partie du travail concerne le développement de programmes pour utiliser des modèles psychométriques sous deux logiciels statistiques : SAS et Stata.

A quality of life scale must verify many properties. Unidimensionality is the most famous one: a such scale measure one and only one concept. The easiness to use the scale is important too. For this, the Rasch model is interesting because it is a mathematical justification of the use of the unweighted score. In this work, we search to select a set of items which verifies a Rasch model. A multidimensional model is defined: the multidimensional Marginally Sufficient Rasch model (MMSRM) which allows each dimension to verify the properties of the Rasch model. Three procedures are proposed to fit a such model to the data, and are compared to existing procedures. A second part concerns the development of programs to use psychometric models under two generalist statistical packages: SAS and Stata.