Issue |
Mov Sport Sci/Sci Mot
Number 83, 2014
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Page(s) | 1 - 10 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/sm/2012042 | |
Published online | 20 February 2013 |
La fiabilité de la mesure en sciences du sport : une approche statistique générale de l’erreur de mesure
Measurement reliability in sports sciences: a general statistical approach of measurement error
UniversitéLyon 1, EA 647, Centre de Recherche et d’Innovation sur
le Sport (CRIS), 27-29 boulevard du
11 Novembre 1918, 69622
Villeurbanne Cedex,
France
Reçu :
27
Octobre
2011
Accepté :
19
Décembre
2012
Une méthode statistique générale, y compris graphique, de l’étude de l’erreur de mesure (fiabilité) pour des données quantitatives est proposée. Les trois modèles probabilistes de Shrout et Fleiss (1979) sont repris et illustrés à l’aide d’exemples réels (biomécanique et psychologie du sport). À partir des paramètres de ces modèles sont définis divers indicateurs de l’erreur : coefficient de corrélation intra-classe, erreur standard de mesure, coefficient de variation, limites de concordance. Les trois modèles probabilistes étant des cas particuliers du modèle linéaire à effets mixtes, leurs paramètres peuvent être estimés par la méthode du maximum de vraisemblance restreint. Les avantages en sont la cohérence théorique et informatique, la possibilité de calculer des intervalles de confiance et de gérer les données manquantes.
Abstract
A general statistical approach to study measurement error (reliability) of quantitative data is proposed, including graphical analyses. The three probability models by Shrout and Fleiss (1979) are used and illustrated with sports data (psychology, biomechanics). By using the models parameters, several measurement indexes of error can be defined: intraclass correlation coefficient, standard error of measurement, coefficient of variation, limits of agreement. The three probability models are special cases of the linear mixed-effects model whose parameters can be estimated through restricted maximum likelihood. The main advantages of this approach are its theoretical and computing coherency, that datasets with missing values could nevertheless be analysed and confidence intervals computed.
Mots clés : Coefficient de corrélation intra-classe (ICC) / erreur standard de mesure (SEM) / coefficient de variation (CV) / modèle linéaire à effets mixtes
Key words: Intraclass correlation coefficient (ICC) / standard error of measurement (SEM) / coefficient of variation (CV) / linear mixed-effects model
© ACAPS, EDP Sciences, 2013
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