Éduc. Selon Serge P. SÉGUIN (1976), l’unidimensionnalité suppose que tous les items d’un test sont considérés comme autant d’éléments reliés à une variable ordonnée qui peut être numériquement représentée sur un seul continuum __ AUGER, R. (1989).
Critères de définition. John HATTIE (1985) considère que l’unidimensionnalité peut être définie rigoureusement comme l’existence d’un trait latent sous-jacent à un ensemble d’items. HATTIE précise que la théorie de réponses aux items a permis de mieux préciser la définition du concept d’unidimensionnalité, mais le débat autour des indices statistiques les plus efficaces pour déterminer l’unidimensionnalité est toujours présent. Toujours selon John HATTIE, la vraie question n’est pas de savoir si un test est unidimensionnel ou non, mais bien « quels sont les critères de décision qui déterminent la proximité statistique d’un ensemble d’items pour être unidimensionnel? ». Mark D. RECKASE (1987), et Mark D. RECKASE et al. (1988) abondent dans le même sens que Serge P. SÉGUIN, J. G. BLAIS et John HATTIE lorsqu’ils démontrent qu’il est possible de construire un test unidimensionnel à partir d’items représentant des dimensions multiples en autant qu’au moins une des dimensions ait un poids équivalent à l’unidimensionnalité recherchée. En fait, ce qui est signifié par le postulat de l’unidimensionnalité, c’est qu’une échelle univoque peut être définie pour le continuum d’habileté $$\ominus$$ sur lequel toutes les courbes caractéristiques d’items ont la même forme mathématique. Somme toute, identifier un ensemble d’items comme appartenant à un même espace unidimensionnel à partir d’un indice statistique est une chose, lui attribuer un nom est une autre opération __ id.