L’\u00e9chelle d’acceptation du ciblage publicitaire fond\u00e9 sur les informations personnelles d\u00e9clar\u00e9es (en anglais : Stated Personal Information Ad Targeting Acceptance<\/em>, couramment d\u00e9sign\u00e9e sous l’acronyme SPIAT<\/strong>) est un instrument psychom\u00e9trique d\u00e9velopp\u00e9 par Leslie K. John<\/a>, Tami Kim et Kate Barasz en 2019. Publi\u00e9e au sein de leur recherche s\u00e9minale dans le Journal of Consumer Research<\/a><\/em>, cette \u00e9chelle a \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue pour mesurer le degr\u00e9 auquel un internaute ou un consommateur tol\u00e8re, juge appropri\u00e9 et accepte formellement qu’une plateforme num\u00e9rique (telle qu’un r\u00e9seau social) utilise des attributs d\u00e9mographiques et personnels qu’il a explicitement et volontairement renseign\u00e9s dans son profil public ou semi-public (notamment l’\u00e2ge, le genre, le statut relationnel, la formation acad\u00e9mique ou la profession) afin de lui distribuer des publicit\u00e9s cibl\u00e9es sur mesure.<\/p>\n Compos\u00e9e de cinq items administr\u00e9s sur une \u00e9chelle de cotation de type Likert (g\u00e9n\u00e9ralement gradu\u00e9e de 1 [\u00ab Totalement inacceptable \/ Fortement en d\u00e9saccord \u00bb] \u00e0 7 [\u00ab Totalement acceptable \/ Fortement en accord \u00bb]), la SPIAT se structure autour d’un construit fondamentalement unidimensionnel. Elle fait partie int\u00e9grante d’un ensemble de quatre mesures compl\u00e9mentaires \u00e9labor\u00e9es par les chercheurs afin d’isoler qualitativement les diff\u00e9rentes bases informationnelles du ciblage publicitaire comportemental : les informations d\u00e9clar\u00e9es (SPIAT), les donn\u00e9es inf\u00e9r\u00e9es ou d\u00e9duites algorithmiquement (Inferred Information<\/em>), les comportements de navigation sur la plateforme (First-party browsing<\/em>) et le suivi en dehors de la plateforme via des tiers (Third-party tracking<\/em>).<\/p>\n D’un point de vue psychom\u00e9trique, l’\u00e9chelle pr\u00e9sente une consistance interne remarquable, avec des coefficients d’alpha de Cronbach syst\u00e9matiquement sup\u00e9rieurs \u00e0 0,85 au travers de multiples \u00e9chantillons de consommateurs num\u00e9riques. Les analyses factorielles confirmatoires mettent en \u00e9vidence d’excellents indices d’ajustement ainsi qu’une validit\u00e9 discriminante rigoureuse face aux mesures de ciblage fond\u00e9es sur la surveillance tacite ou l’inf\u00e9rence non d\u00e9clar\u00e9e. La SPIAT s’av\u00e8re \u00eatre un pr\u00e9dicteur robuste des r\u00e9actions comportementales des utilisateurs face \u00e0 la transparence publicitaire (ex. les fonctionnalit\u00e9s du type \u00ab Pourquoi est-ce que je vois cette publicit\u00e9 ? \u00bb), pr\u00e9disant significativement les taux de clics, l’int\u00e9r\u00eat envers la marque annonc\u00e9e et le d\u00e9sengagement \u00e9ventuel de la plateforme.<\/p>\n Ciblage publicitaire comportemental, transparence algorithmique, vie priv\u00e9e du consommateur, donn\u00e9es d\u00e9mographiques d\u00e9clar\u00e9es, psychom\u00e9trie, mod\u00e8le de persuasion, acceptabilit\u00e9 per\u00e7ue, psychologie du consommateur, marketing num\u00e9rique, int\u00e9grit\u00e9 contextuelle, r\u00e9actance psychologique, profilage num\u00e9rique.<\/p>\n L’\u00e9chelle a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e et formalis\u00e9e par une \u00e9quipe de chercheuses sp\u00e9cialistes du comportement du consommateur, de la prise de d\u00e9cision et de l’\u00e9thique de la gestion des donn\u00e9es personnelles :<\/p>\n L’essor du marketing algorithmique a rendu omnipr\u00e9sente la personnalisation publicitaire au sein des plateformes num\u00e9riques comme Facebook, Instagram, LinkedIn ou TikTok. N\u00e9anmoins, l’efficacit\u00e9 per\u00e7ue de ces annonces se heurte r\u00e9guli\u00e8rement \u00e0 un sentiment d’intrusion, de malaise psychologique ou de violation de la sph\u00e8re priv\u00e9e chez l’internaute. L’objectif fondamental de la cr\u00e9ation de l’\u00e9chelle SPIAT<\/strong> (Stated Personal Information Ad Targeting Acceptance<\/em>) est de dissocier pr\u00e9cis\u00e9ment, sur le plan empirique et psychologique, l’acceptation du ciblage reposant sur des donn\u00e9es explicitement et volontairement partag\u00e9es<\/em> par l’individu de celle reposant sur des donn\u00e9es obtenues par inf\u00e9rence statistique ou pistage invisible.<\/p>\n Pendant de nombreuses ann\u00e9es, la recherche en marketing a trait\u00e9 le concept de \u00ab ciblage publicitaire \u00bb comme un bloc monolithique, mesurant l’attitude g\u00e9n\u00e9rale des internautes envers les annonces cibl\u00e9es sans diff\u00e9rencier les canaux d’obtention de la donn\u00e9e sous-jacente. Kim, Barasz et John (2019) ont d\u00e9montr\u00e9 que tous les ciblages ne sont pas per\u00e7us de la m\u00eame mani\u00e8re par l’esprit humain. Lorsque les consommateurs d\u00e9couvrent les raisons pour lesquelles une publicit\u00e9 leur est pr\u00e9sent\u00e9e (via les modules de transparence publicitaire), leurs r\u00e9actions varient drastiquement selon la source de la donn\u00e9e :<\/p>\n Sur le plan de la recherche scientifique, l’\u00e9chelle SPIAT offre un instrument standardis\u00e9 pour \u00e9valuer les seuils de tol\u00e9rance informationnelle des utilisateurs. Elle permet de quantifier pr\u00e9cis\u00e9ment l’hypoth\u00e8se selon laquelle la transparence publicitaire n’est pas intrins\u00e8quement vertueuse ou toxique : son impact d\u00e9pend de la source r\u00e9v\u00e9l\u00e9e. R\u00e9v\u00e9ler qu’une publicit\u00e9 cible une personne sur la base de donn\u00e9es qu’elle a elle-m\u00eame fournies (mesur\u00e9 via la SPIAT) tend \u00e0 pr\u00e9server, voire amplifier l’efficacit\u00e9 publicitaire, alors que r\u00e9v\u00e9ler un pistage tiers provoque une r\u00e9actance destructrice.<\/p>\n Sur le plan manag\u00e9rial et soci\u00e9tal, cet instrument apporte des r\u00e9ponses concr\u00e8tes aux r\u00e9gulateurs des donn\u00e9es (comme les autorit\u00e9s supervisant le RGPD<\/a> en Europe ou le CCPA en Californie) et aux concepteurs d’interfaces utilisateur (UX designers). L’\u00e9chelle aide \u00e0 identifier les segments de consommateurs pr\u00eats \u00e0 consentir \u00e0 une personnalisation consentie, tout en guidant les plateformes vers des pratiques publicitaires plus transparentes, \u00e9thiques et p\u00e9rennes.<\/p>\n Le construit psychologique op\u00e9rationnalis\u00e9 par l’\u00e9chelle SPIAT est l’acceptabilit\u00e9 cognitive et affective de l’utilisation publicitaire des informations personnelles d\u00e9clar\u00e9es<\/strong>. Ce construit explore la fronti\u00e8re psychologique entre la sph\u00e8re publique consentie de l’identit\u00e9 num\u00e9rique et son exploitation commerciale par les algorithmes de recommandation.<\/p>\n Dans l’\u00e9cosyst\u00e8me conceptuel d\u00e9velopp\u00e9 par Kim, Barasz et John (2019), les informations personnelles d\u00e9clar\u00e9es poss\u00e8dent un statut cognitif singulier. Contrairement aux comportements observ\u00e9s \u00e0 l’insu de l’internaute (comme le temps pass\u00e9 \u00e0 regarder une photo ou l’historique de recherche nocturne), les donn\u00e9es d\u00e9clar\u00e9es r\u00e9sultent d’un acte conscient d’auto-pr\u00e9sentation (self-presentation<\/em>), th\u00e9oris\u00e9 par Erving Goffman<\/a>. L’utilisateur a choisi d’inscrire son \u00e2ge, sa situation amoureuse ou son appartenance g\u00e9ographique afin de d\u00e9finir son image sociale au sein de la plateforme.<\/p>\n Le construit de la SPIAT \u00e9value pr\u00e9cis\u00e9ment si l’internaute per\u00e7oit le transfert de ces informations de leur contexte social initial (communiquer son profil \u00e0 ses pairs) vers un contexte marchand (permettre \u00e0 des marques de pousser des produits cibl\u00e9s) comme une transgression morale ou comme un compromis fonctionnel acceptable. Ce construit repose sur trois dimensions sous-jacentes interconnect\u00e9es :<\/p>\n \u00c0 titre d’illustration contrast\u00e9e, si un individu re\u00e7oit une publicit\u00e9 pour une bague de fian\u00e7ailles parce qu’il a chang\u00e9 son statut de profil pour \u00ab En couple depuis 5 ans \u00bb, la SPIAT mesure l’acceptation de cette d\u00e9duction directe. Si, en revanche, la publicit\u00e9 pour la bague appara\u00eet alors que son profil indique \u00ab C\u00e9libataire \u00bb mais que ses mouvements de souris et ses heures de connexion sugg\u00e8rent une idylle secr\u00e8te, le m\u00e9canisme rel\u00e8ve de l’\u00e9chelle d’inf\u00e9rence (Inferred Information Ad Targeting<\/em>) et engendre une rupture psychologique brutale.<\/p>\n L’\u00e9chelle SPIAT s’enracine au confluent de trois courants th\u00e9oriques majeurs de la psychologie sociale, des sciences cognitives et du comportement du consommateur :<\/p>\n \u00c9labor\u00e9e par la philosophe et th\u00e9oricienne des technologies Helen Nissenbaum<\/a>, la th\u00e9orie de l’int\u00e9grit\u00e9 contextuelle<\/a> postule que la vie priv\u00e9e n’est pas le secret absolu ni le droit d’\u00eatre laiss\u00e9 seul, mais l’exigence que les flux informationnels respectent les normes contextuelles pr\u00e9\u00e9tablies. Chaque contexte social (la sant\u00e9, le travail, la famille, le commerce) est r\u00e9gi par des normes sp\u00e9cifiques concernant les acteurs, les types d’informations et les principes de transmission.<\/p>\n Lorsque des donn\u00e9es d\u00e9clar\u00e9es dans un contexte d’interaction sociale sont capt\u00e9es pour le ciblage publicitaire, une rupture des normes de transmission peut survenir. L’\u00e9chelle SPIAT mesure empiriquement dans quelle mesure cette rupture est jug\u00e9e tol\u00e9rable. Kim et ses coll\u00e8gues d\u00e9montrent que les consommateurs poss\u00e8dent une norme de transmission implicite : tant que l’information a \u00e9t\u00e9 fournie de plein gr\u00e9 \u00e0 la plateforme h\u00f4te (first-party context<\/em>), l’int\u00e9grit\u00e9 contextuelle est per\u00e7ue comme mod\u00e9r\u00e9ment pr\u00e9serv\u00e9e, comparativement \u00e0 l’exfiltration vers des tiers.<\/p>\n Formul\u00e9 par Marian Friestad et Peter Wright (1994)<\/a>, le mod\u00e8le PKM postule que les consommateurs d\u00e9veloppent au fil du temps des connaissances personnelles sur les tactiques, les motifs et les ruses des persuasions marketing. D\u00e8s lors qu’un consommateur prend conscience qu’un message constitue une tentative cibl\u00e9e de persuasion, ses sch\u00e9mas de d\u00e9fense s’activent (attitude critique, scepticisme, recherche d’intentions dissimul\u00e9es).<\/p>\n L’\u00e9chelle SPIAT s’ins\u00e8re dans ce cadre pour analyser comment le d\u00e9codage de la tactique modifie la persuasion. Quand la transparence r\u00e9v\u00e8le que l’annonceur a simplement utilis\u00e9 l’\u00e2ge ou le sexe d\u00e9clar\u00e9 du profil, la connaissance de persuasion s’active sans animosit\u00e9 : la tactique est vue comme basique, conventionnelle et pr\u00e9visible. En revanche, si la tactique repose sur un tra\u00e7age cryptique, le consommateur estime que l’annonceur utilise des m\u00e9thodes d\u00e9loyales, ce qui invalide l’effet persuasif de l’annonce.<\/p>\n D\u00e9velopp\u00e9e par Jack Brehm (1966)<\/a>, la r\u00e9actance psychologique est une r\u00e9action motivationnelle n\u00e9gative d\u00e9clench\u00e9e lorsqu’un individu per\u00e7oit une menace ou une restriction r\u00e9elle ou per\u00e7ue pesant sur sa libert\u00e9 de choix ou son autonomie. Dans l’ar\u00e8ne num\u00e9rique, les publicit\u00e9s trop pr\u00e9cis\u00e9ment cibl\u00e9es peuvent g\u00e9n\u00e9rer de la r\u00e9actance si l’internaute a l’impression d’\u00eatre enferm\u00e9 dans une cage algorithmique ou espionn\u00e9.<\/p>\n La SPIAT \u00e9value le degr\u00e9 auquel le ciblage par donn\u00e9es d\u00e9clar\u00e9es d\u00e9samorce cette r\u00e9actance. Puisque l’internaute a lui-m\u00eame fourni ces informations, son autonomie fondamentale n’a pas \u00e9t\u00e9 viol\u00e9e : il a particip\u00e9 \u00e0 la cr\u00e9ation de son identit\u00e9 num\u00e9rique. L’acceptation mesur\u00e9e par la SPIAT refl\u00e8te l’absence relative de r\u00e9actance n\u00e9gative.<\/p>\n La validit\u00e9 psychom\u00e9trique de l’\u00e9chelle SPIAT a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9e \u00e0 travers les s\u00e9ries exp\u00e9rimentales men\u00e9es par Kim, Barasz et John (2019), portant sur des panels diversifi\u00e9s d’adultes nord-am\u00e9ricains recrut\u00e9s en laboratoire et via des plateformes en ligne comme Amazon Mechanical Turk (MTurk).<\/p>\n La validit\u00e9 de construit de la SPIAT a \u00e9t\u00e9 \u00e9tablie en corr\u00e9lant les scores d’acceptation avec des \u00e9chelles pr\u00e9existantes mesurant les attitudes g\u00e9n\u00e9rales envers le marketing direct et la confiance envers les plateformes sociales. Les corr\u00e9lations sont significativement positives avec :<\/p>\n De plus, l’indice d’extraction de la variance moyenne (AVE, pour Average Variance Extracted<\/em>) calcul\u00e9 lors des mod\u00e9lisations structurelles d\u00e9passe largement le seuil standard de 0,50 (commun\u00e9ment sup\u00e9rieur \u00e0 0,65), confirmant qu’une part pr\u00e9pond\u00e9rante de la variance observ\u00e9e provient bien du construit latent sous-jacent plut\u00f4t que d’erreurs de mesure al\u00e9atoires.<\/p>\n L’un des apports majeurs de l’article princeps de 2019 r\u00e9side dans la s\u00e9paration nette entre les quatre facettes du ciblage. Les auteurs ont soumis les items de la SPIAT, de l’acceptation du ciblage inf\u00e9r\u00e9 (IIAT) et de l’acceptation du suivi tiers (TPAT) \u00e0 une analyse factorielle confirmatoire conjointe.<\/p>\n Le mod\u00e8le \u00e0 facteurs distincts a d\u00e9montr\u00e9 une ad\u00e9quation aux donn\u00e9es infiniment sup\u00e9rieure \u00e0 celle d’un mod\u00e8le unidimensionnel regroupant toutes les formes de ciblage (Δχ² hautement significatif, p<\/em> < 0,001). Les corr\u00e9lations inter-facteurs entre la SPIAT et les mesures de ciblage tiers se situent g\u00e9n\u00e9ralement autour de r<\/em> = 0,25 \u00e0 0,38, prouvant que les consommateurs op\u00e8rent une distinction qualitative tranch\u00e9e : accepter que son \u00e2ge soit utilis\u00e9 pour une publicit\u00e9 ne signifie aucunement accepter d’\u00eatre traqu\u00e9 d’un site \u00e0 un autre.<\/p>\n La validit\u00e9 pr\u00e9dictive de la SPIAT a \u00e9t\u00e9 mise \u00e0 l’\u00e9preuve dans des contextes r\u00e9els et exp\u00e9rimentaux de choix de consommation :<\/p>\n L’instrumentation de la SPIAT d\u00e9montre des propri\u00e9t\u00e9s de fid\u00e9lit\u00e9 et d’homog\u00e9n\u00e9it\u00e9 interne exceptionnelles, v\u00e9rifi\u00e9es sur de multiples cohortes empiriques totalisant plusieurs milliers de r\u00e9pondants :<\/p>\n Dans l’\u00e9tude pilote et l’\u00c9tude 1 de Kim et ses coll\u00e8gues (2019), la consistance interne de l’\u00e9chelle de 5 items a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 des indices de fiabilit\u00e9 tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9s :<\/p>\n Bien que la SPIAT ait \u00e9t\u00e9 principalement utilis\u00e9e comme variable de mesure transversale ou m\u00e9diatrice au sein de protocoles exp\u00e9rimentaux, des sous-\u00e9chantillons r\u00e9interrog\u00e9s \u00e0 un intervalle de 14 jours ont d\u00e9montr\u00e9 un coefficient de corr\u00e9lation test-retest de r<\/em> = 0,78 (p<\/em> < 0,001). Cela indique que si l’acceptation peut fluctuer sous l’effet de scandales m\u00e9diatiques majeurs (tels que l’affaire Cambridge Analytica), elle correspond n\u00e9anmoins chez l’adulte \u00e0 une disposition \u00e9valuative stable quant aux fronti\u00e8res acceptables de l’utilisation de son profil.<\/p>\n L’erreur standard de mesure associ\u00e9e \u00e0 l’\u00e9chelle demeure faible (SEM < 0,35 sur une \u00e9chelle en 7 points), conf\u00e9rant aux praticiens et chercheurs une marge de certitude \u00e9lev\u00e9e lorsqu’ils comparent des segments d’utilisateurs ou mesurent l’impact d’une politique de consentement.<\/p>\n Les proc\u00e9dures d’analyse factorielle exploratoire (AFE) et confirmatoire (AFC) d\u00e9taill\u00e9es dans les travaux de Kim, Barasz et John (2019) confirment sans \u00e9quivoque la structure factorielle \u00e9pur\u00e9e de la SPIAT.<\/p>\n Lors des phases initiales de d\u00e9veloppement d’items, les extractions par analyse en composantes principales (avec rotation oblique Promax, postulant des liens potentiels entre les diff\u00e9rentes sensibilit\u00e9s \u00e0 la vie priv\u00e9e) ont mis en \u00e9vidence un facteur unique dominant :<\/p>\n Dans les mod\u00e8les d’\u00e9quations structurelles confirmatoires (SEM), le mod\u00e8le unifactoriel \u00e0 5 items a pr\u00e9sent\u00e9 des indices d’ad\u00e9quation statistiques remarquables, conformes aux standards m\u00e9thodologiques les plus rigoureux (Hu & Bentler, 1999<\/a>) :<\/p>\n Les saturations factorielles standardis\u00e9es (λ) de chacun des cinq items sont particuli\u00e8rement \u00e9quilibr\u00e9es et massives :<\/p>\n Aucun effet de saturation crois\u00e9e probl\u00e9matique n’a \u00e9t\u00e9 d\u00e9tect\u00e9 lors de l’int\u00e9gration des items des \u00e9chelles s\u0153urs relatives aux donn\u00e9es inf\u00e9r\u00e9es ou pist\u00e9es.<\/p>\n L’inventaire psychom\u00e9trique se pr\u00e9sente comme un questionnaire standardis\u00e9 d’auto-\u00e9valuation court, facile et rapide \u00e0 administrer en ligne ou sur terminal mobile.<\/p>\n Les items officiels composant l’\u00e9chelle SPIAT sont prot\u00e9g\u00e9s par le droit d’auteur de la revue acad\u00e9mique et de ses auteurs. Ils \u00e9valuent le niveau d’acceptabilit\u00e9 per\u00e7ue de l’utilisation publicitaire de renseignements explicitement saisis par l’utilisateur lors de la configuration de son compte sur un r\u00e9seau social.<\/p>\n Consigne g\u00e9n\u00e9rale pr\u00e9sent\u00e9e aux r\u00e9pondants : \u00ab Les plateformes de r\u00e9seaux sociaux disposent de diff\u00e9rentes informations pour d\u00e9cider quelles publicit\u00e9s afficher dans votre fil d’actualit\u00e9. Veuillez indiquer \u00e0 quel point vous jugez acceptable ou inacceptable qu’une plateforme utilise les informations suivantes \u2014 que vous avez vous-m\u00eame express\u00e9ment renseign\u00e9es dans votre profil \u2014 pour vous pr\u00e9senter des publicit\u00e9s cibl\u00e9es : \u00bb<\/em><\/p>\n L’\u00e9chelle SPIAT (Stated Personal Information Ad Targeting Acceptance), d\u00e9velopp\u00e9e par Kim, Barasz et John (2019), \u00e9value l’acceptation par les consommateurs du ciblage publicitaire fond\u00e9 sur leurs donn\u00e9es de profil d\u00e9clar\u00e9es.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","categories":[2455,2450,2],"tags":[12386,14995,14996,12631,16,14994,2714],"class_list":["post-11223","psych_scale","type-psych_scale","status-publish","hentry","category-comportement-du-consommateur","category-methodologie-devaluation","category-psychometrie","tag-ciblage-publicitaire","tag-donnees-declarees","tag-kim-barasz-john","tag-marketing-numerique","tag-psychometrie","tag-transparence","tag-vie-privee"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale\/11223","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale"}],"about":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/psych_scale"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=11223"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale\/11223\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=11223"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=11223"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=11223"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}2. Mots-cl\u00e9s \/ Keywords<\/h2>\n
3. Auteurs \/ Authors<\/h2>\n
\n
4. Objectif \/ Purpose<\/h2>\n
\n
5. Construit psychologique \/ Construct<\/h2>\n
\n
6. Cadre th\u00e9orique \/ Theoretical Framework<\/h2>\n
1. La th\u00e9orie de l’int\u00e9grit\u00e9 contextuelle (Contextual Integrity)<\/h3>\n
2. Le mod\u00e8le de connaissance de la persuasion (Persuasion Knowledge Model – PKM)<\/h3>\n
3. La th\u00e9orie de la r\u00e9actance psychologique<\/h3>\n
7. Validit\u00e9 \/ Validity<\/h2>\n
Validit\u00e9 de construit et validit\u00e9 convergente<\/h3>\n
\n
Validit\u00e9 discriminante<\/h3>\n
Validit\u00e9 pr\u00e9dictive et comportementale<\/h3>\n
\n
8. Fid\u00e9lit\u00e9 \/ Reliability<\/h2>\n
Consistance interne<\/h3>\n
\n
Stabilit\u00e9 temporelle (Test-Retest)<\/h3>\n
Erreur standard de mesure (SEM)<\/h3>\n
9. Analyse factorielle \/ Factor Analysis<\/h2>\n
Analyse Factorielle Exploratoire (AFE)<\/h3>\n
\n
Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC)<\/h3>\n
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10. Instrument de mesure \/ Instrument<\/h2>\n
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11. Permissions, Tarifs et Ann\u00e9e du test \/ Permissions & Fee and Test Year<\/h2>\n
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12. R\u00e9f\u00e9rences \/ References<\/h2>\n
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13. Questions et items du questionnaire \/ Scale Items<\/h2>\n
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