Ep35 La Régression vers la Moyenne

Summary

La vidéo explique le phénomène de régression vers la moyenne : nos performances dans un domaine ont une variabilité intrinsèque et après une performance exceptionnelle, la suivante aura tendance à être plus proche de notre moyenne. Ce phénomène induit en erreur dans de nombreux domaines : on surestime les champions, l'efficacité des médicaments, les leaders d'entreprises, etc. La régression vers la moyenne est omniprésente mais difficile à appréhender intuitivement. Comprendre ce biais statistique permet de mieux interpréter les performances et d'éviter certains pièges.

Takeaways

• 😀 La performance d'un individu dans un domaine donné varie autour d'une moyenne, avec un certain « bruit ».
• 😞 Quand on sélectionne une performance exceptionnelle, la performance suivante a tendance à régresser vers la moyenne : c'est la « régression vers la moyenne ».
• 📈 On a tendance à surestimer la valeur des champions en se basant sur leurs seules meilleures performances.
• 🔎 Le gagnant d'une compétition n'est pas forcément le « meilleur », mais peut simplement avoir eu de la chance ce jour-là.
• 😯 La « malédiction » du sportif en couverture d'un magazine s'explique par la régression vers la moyenne.
• 💡 La régression vers la moyenne fausse l'interprétation de nombreuses expériences comme l'efficacité d'un traitement médical.
• 😠 Punir les mauvaises performances semble les améliorer, alors que récompenser les bonnes semble les dégrader, à cause d'un mauvais protocole expérimental exploitant la régression vers la moyenne.
• 📝 Le QI observé lors d'un test est entaché d'une erreur de mesure de +/- 7 points autour du QI « vrai ».
• 😕 Un club « surdoués » basé sur un QI observé minimum risque d'accepter environ 20% de « faux positifs » du fait de cette erreur.
• 🧠 La régression vers la moyenne nous pousse à interpréter de travers de nombreux phénomènes.

Q & A

Qu'est-ce que la régression vers la moyenne?

La régression vers la moyenne est le phénomène statistique selon lequel si une mesure s'éloigne de la moyenne à un moment donné, elle aura tendance à se rapprocher de la moyenne la fois suivante.

Pourquoi la régression vers la moyenne est-elle contre-intuitive?

La régression vers la moyenne est contre-intuitive car on a tendance à croire qu'une performance exceptionnelle est due aux qualités intrinsèques de la personne, alors qu'en fait il y a souvent une part de chance ou de bruit statistique.

Quel est le rapport entre la régression vers la moyenne et l'effet de malédiction du sportif illustré?

La soi-disant "malédiction" selon laquelle un sportif ferait moins bien après avoir fait la couverture d'un magazine est en fait un cas typique de régression vers la moyenne : on a sélectionné sa meilleure performance, qui par définition ne pourra pas se répéter à l'identique.

Pourquoi la régression vers la moyenne biaise-t-elle l'interprétation de l'efficacité des médicaments?

En sélectionnant les patients au stade le plus aigu de la maladie pour tester un médicament, leur état aurait de toute façon eu tendance à s'améliorer de lui-même ensuite à cause de la régression vers la moyenne.

Comment la régression vers la moyenne influence-t-elle l'interprétation des scores de QI?

La marge d'erreur sur un score de QI individuel fait qu'on ne peut pas conclure de façon fiable qu'une personne a un QI "vrai" supérieur à 130 par exemple, même si elle a obtenu ce score.

Pourquoi la régression vers la moyenne est-elle asymétrique dans le cas des scores de QI chez l'enfant?

La régression est plus forte chez les enfants qui avaient initialement un score faible que chez ceux qui avaient un score élevé, car il est statistiquement plus probable de régresser vers le haut que vers le bas quand on est déjà en bas.

Comment éviter les biais d'interprétation dus à la régression vers la moyenne?

Il faut garder à l'esprit qu'une performance exceptionnelle comporte probablement une part de hasard et ne peut généralement pas être reproduite à l'identique. L'utilisation de groupes contrôles et la réplication des mesures permettent également de limiter ces biais.

La régression vers la moyenne s'applique-t-elle aussi aux performances intellectuelles?

Oui, l'exemple des notes à un concours dans la vidéo montre que les performances intellectuelles fluctuent également de façon aléatoire autour d'une moyenne propre à chaque individu.

Le phénomène de régression vers la moyenne est-il bien compris et pris en compte actuellement?

Non, la vidéo suggère que ce phénomène statistique fondamental est encore très souvent négligé ou interprété de travers dans de nombreux domaines.

Quelles sont les conséquences néfastes possibles d'une mauvaise prise en compte de la régression vers la moyenne?

Cela peut conduire à des conclusions erronées sur l'efficacité réelle des traitements médicaux, des pratiques pédagogiques, ou encore sur la valeur prédictive de certains tests comme les scores de QI.

Outlines

00:00

😀 Les performances varient naturellement autour d'une moyenne

Le paragraphe explique que les performances d'une personne dans un domaine, comme le sport ou les mathématiques, varient naturellement autour d'une moyenne. Il y a toujours un peu de 'bruit' qui fait que le résultat n'est pas exactement le même à chaque fois. C'est normal et cela suit une distribution statistique en forme de cloche.

05:01

😉 On a tendance à mal interpréter les extrêmes

Le paragraphe explique qu'on a tendance à croire que quelqu'un qui a une performance extrême, par exemple un très bon résultat, mérite son statut par ses qualités propres. Mais en réalité, il est probablement juste tombé au bout de sa courbe de distribution. S'il refait un test, il régressera probablement vers la moyenne.

10:03

😮 Beaucoup de prix Nobel déconnent après leur découverte

Le paragraphe donne des exemples de prix Nobel qui après leur grande découverte scientifique, se sont lancés dans de nouveaux sujets de recherche avec confiance, mais n'ont pas rencontré le même succès. Ils finissent souvent par faire des affirmations non étayées, à cause du phénomène de régression vers la moyenne.

15:04

🤔 Ni la carotte, ni le bâton ?

Le paragraphe explique qu'on a tendance à mal évaluer l'efficacité des récompenses versus des punitions. À cause de la régression vers la moyenne, on a l'impression que les récompenses sont contre-productives et que les punitions font progresser, alors que des études montrent que les feedbacks positifs sont plus efficaces.

20:05

😲 Les scores de QI ont beaucoup de variations

Le paragraphe explique que les scores de QI ont beaucoup de 'bruit'. Une personne n'aurait pas le même score d'un test à l'autre. L'écart type est d'environ 7 points de QI. Cela veut dire qu'un club de 'surdoués' avec seuil à 130, contiendra environ 20% de faux positifs.

Keywords

💡régression vers la moyenne

Concept statistique décrivant le phénomène par lequel des valeurs extrêmes ont tendance à se rapprocher de la moyenne au fil du temps. Dans la vidéo, il explique pourquoi on surestime souvent les champions, l'efficacité des médicaments, etc.

💡distribution statistique

Courbe représentant la distribution probable des performances futures d'un individu. Permet de prédire les résultats à venir en tenant compte de la moyenne et de la variabilité.

💡variabilité

Mesure de la dispersion des résultats autour de la moyenne. Une forte variabilité signifie des résultats très variables dans le temps pour un individu.

💡bruit

Variation aléatoire des performances qui ne reflète pas le niveau réel de l'individu. Le bruit crée un écart entre performance observée et performance vraie.

💡performance observée

Résultat obtenu lors d'une épreuve. Sujet à la variabilité et au bruit, ne reflète pas toujours fidèlement la performance moyenne.

💡performance vraie

Performance moyenne réelle d'un individu sur le long terme. Généralement inconnue et estimée statistiquement à partir des performances observées.

💡test de QI

Test psychométrique mesurant le quotient intellectuel d'une personne. Les résultats présentent une variabilité inter- et intra-individuelle importante.

💡intervalle de confiance

Fourchette probable à 95% dans laquelle se situe la performance vraie d'un individu. Utile pour relativiser une performance observée.

💡sélection des extrêmes

Biais consistant à ne sélectionner que les meilleures ou pires performances. Conduit à surestimer les capacités des individus sélectionnés à cause de la régression vers la moyenne.

💡courbe en cloche

Forme de la distribution statistique des performances lorsqu'elle suit une loi normale. Permet de facilement identifier la moyenne et la variabilité des résultats.

Highlights

La régression vers la moyenne est un phénomène récurrent qui fait qu'après une performance extrême, positive ou négative, la performance suivante a tendance à se rapprocher de la moyenne.

La régression vers la moyenne explique des phénomènes contre-intuitifs comme la "malédiction" du sportif en couverture d'un magazine.

La régression vers la moyenne joue aussi dans le phénomène de la "maladie du Nobel", quand un lauréat tente ensuite de révolutionner d'autres disciplines.

La régression vers la moyenne conduit à surestimer l'efficacité des punitions et sous-estimer celle des récompenses.

Il faut comparer à un groupe témoin pour tester correctement l'efficacité d'un traitement, sinon on observe juste la régression vers la moyenne.

Même pour un test de QI, il y a une marge d'erreur d'environ ±7 points entre le QI observé lors d'un test et le QI moyen réel d'une personne.

Un club «surdoués» avec seuil à 130 de QI observé contiendra environ 20% de faux positifs qui ont juste eu de la chance ce jour-là.

La régression vers la moyenne induit en erreur dans l'interprétation des profils de scores de QI chez les personnes à haut potentiel.

Les enfants aux performances extrêmes (faibles ou élevées) au test de QI initial régressent en moyenne vers des performances plus proches de la moyenne au test suivant.

La régression est plus marquée pour les performances initiales faibles que pour les performances initiales élevées.

Les performances moyennes au premier test restent moyennes au second.

On surestime toujours le 'talent' et on sous-estime toujours le 'bruit'

Plus il y a de 'bruit', plus celui qui a le score extrême a eu de la 'chance', et régressera probablement vers la moyenne après.

Le score observé ne reflète pas toujours le niveau moyen réel d'une personne à cause du bruit, d'où les déceptions.

Pour éviter ces biais, il faut avoir à l'esprit les distributions statistiques des performances individuelles.

Transcripts

mon record personnel en saut en longueur

ces cinq mètres 12 mais je ne fais pas

toujours autant par contre le plus

souvent cheveux plutôt autour de 4

mètres 40

même effectué dans des conditions

identiques mon chiffre varie un peu

d'une fois à l'autre c'est normal mes

performances intellectuelles c'est

pareil je n'ai pas toujours exactement

la même note aux intérêts parfois je

trouve tout de suite la solution parfois

je rame parfois je raisonne assez juste

parfois un peu moins justes

dans tous ces cas où mes performances

sont un peu de bruit il peut arriver un

phénomène pernicieux et assez peu

intuitif qu'on appelle la régression

vers la moyenne c'est à mon avis au

phénomène qui fait que souvent on

interprète mal la valeur des champions

on interprète mal l'efficacité des

médicaments on interprète mal les échecs

de recrutement en entreprise on

interprète mal le sens des scores de qi

génériques

[Musique]

donc mes performances sportives ou

intellectuels ont dû bruit j'en ai parlé

dans mon épisode précédent

si je fais un essai de saut en longueur

à chaque jour de la semaine à la même

heure mes performances ressembleront

peut-être à ça la mesure là ça pourrait

être une note à un concours de maths ça

ne changerait rien au raisonnement qui

va suivre ou le temps de trajet en bus

entre chez moi et mon boulot je vais à

peu près 14 minutes mais ce n'est pas

toujours exactement le même temps à la

seconde près ça dépend de la circulation

de la météo

voici ma question quel sera mon score de

demain je voudrais faire une prédiction

une estimation au jus de mes

performances passées je peux essayer de

deviner à peu près ma prochaine pertes

je vais faire un schéma vous avez

compris que j'aime les schémas d'en

moyenne de la semaine c'est 4 m 44 je la

place ici des fois c'est un peu plus des

fois c'est un peu moins il ya une

certaine dispersion un peu de bruit en

moyenne les scores sont éloignés de la

moyenne de plus ou moins 30 cm de

représenter sa avec une courbe en cloche

qui ne dépend donc que de deux chiffres

la position du centre de la cloche la

moyenne et la largeur de la cloche

l'écart type voilà quatre mètres 44 plus

ou moins 30 cm moyenne dispersion ce

genre de cloche les physiciens appellent

ça une gaussienne et les statisticiens

appelle ça une distribution normale moi

je veux juste dire une cloche plein de

distribution statistique traîne

naturellement cette forme là

techniquement ça c'est la courbe de mes

précédentes performances mais c'est

assez raisonnable d'imaginer que mes

prochaines performances vont se caler

sur cette courbe je pourrais considérer

que l' axe vertical plaque un peu ma

plausibilité personnel sur la valeur de

la prochaine performance

plus la courbe est haute plus j'ai

confiance dans la possibilité d'un tel

résultat si la courbe est très basse un

tel résultat ne me paraîtra pas très

plausible

encore une fois c'est juste un bon

estimations perso à moi subjective

aujourd'hui je peux très bien la

modifier un peu demain si j'ai de

nouvelles données ou si je pense à un

nouvel argument si avec de

l'entraînement je trouve que je

m'améliore je déplacerais ma courbe vers

la droite

si je continue de manger trop de

tartiflette ma courbe va probablement se

décaler vers la gauche le centre de la

courbe la moyenne c'est un peu mon

niveau global en ce moment mon vrai

niveau et la largeur de la courbe

l'écart type c'est un peu ma fiabilité

la stabilité si je suis constant ou pas

imaginons à partir de maintenant que

cette courbe soit réellement la coupe de

distribution de mes futures performances

imaginons qu'un jour je fasse une très

belle performance disons ici voix record

battu eh bien le lendemain j'aurai

toutes les chances de faire moins bien

ce ne sera pas moi qui aura régressé je

retournerai juste naturellement vers ma

moyenne c'est ça qu'on appelle la

régression vers la moyenne quand on

isole exprès un cas extrême bas après

c'est souvent moins extrêmes

maintenant imaginons un groupe de

personnes est en mesure une seule

performance pour chacun

je le rappelle encore sur l'axé

horizontal ça pourrait être n'importe

quoi avec un peu de bruit une

performance en saut en longueur une note

en dictée en histoire géo ou la vitesse

à monter un meuble ikea avec la notice

ou une intention de vote dans un sondage

d'un échantillon de personnes parmi la

population ou une performance un test de

qi et c'est le résultat de chacun sera

tiré sur leurs courbes de distribution

respectives on n'aura pas tous la même

distribution on aura des largeurs de

courbes un peu différente selon s'il on

est du genre à être assez constant comme

l'huile qui fait toujours

systématiquement le même score ou assez

volatile comme lui l'a qui est capable

du pire comme du meilleur

et surtout on aura des moyennes

différentes selon si on n'est pas bon ou

mauvais à cette discipline

à votre avis sur ce schéma qui est

objectivement le meilleur ben j'ai envie

de dire celui là qui à la moyenne la

plus élevée je zoome sur les champions

la crème de la crème il me paraîtrait

normal de prendre le centre des cloches

les moyennes comme critères pour

déterminer qui est objectivement le

meilleur

autre question à votre avis qui a le

plus de chances de battre le record du

monde ah là là on dirait que quand il

s'agit de sport extrême ceux qui ont une

dispersion plus larges ont plus de

chance même s'ils ont moins bonne

moyenne ça c'est pas intuitif pour aller

très haut ce qui compte c'est surtout

d'avoir une grande variabilité de

résultats

ne perdons pas de vue que en pratique en

fait ces courbes de distribuer sur la

gelée connaît pas le généralement tout

ce que je connais c'est une seule

performance par personne et c'est tout

le classement du tournoi de poker le

résultat du bac 2022 les chiffres des

ventes de mai commerciaux etc chacun

offert une performance un seul chiffre

il fut de leur distribution statistique

certains parmi les bons ont fait un

score en dessous de leur moyenne et

certains parmi les un peu moins beau on

fait un score au dessus de leurs moyens

et peuvent ainsi remporté la médaille

est leur véritable courbe de

distribution généralement je ne les

connais pas

voilà la vraie question si on récompense

les meilleures performances qu'est-ce

qu'on récompense

est ce qu'on récompense vraiment le

meilleur de sa discipline celui qui a

objectivement la meilleure moyenne ou

bien est-ce qu'on récompense celui qui a

eu le plus de chance celui qui ce

jour-là a donné un score sur le bout de

sa courbe statistique

eh ben ça dépend ça dépend du rapport

qui lie à entre les distance moyenne

entre les scores et la largeur moyenne

des cloches que généralement je ne

connais pas

si les cloches sont plus étroites que

les écarts entre les différents scores

alors le premier sera vraiment celui qui

a la meilleure moyenne la variabilité

intra personnel jours à peu joe

récompense le meilleur

mais si les cloches sont plus larges que

l'écart moyen entre les différents

scores s'il y a beaucoup de bruit alors

le premier bain ce sera surtout celui

qui a eu la chance de faire un score au

bout de sa courbe de distribution ici la

variabilité intra personnel joue

beaucoup je récompense le coup de chance

dans ce cas là le premier le vainqueur

du championnat le prix goncourt le major

de promo celui qui a rapidement pris la

grosse tête après son joli score et bien

si il refait une tentative il va

probablement régressé enfin régressé il

a juste eu probablement faire un score

plus conforme à sa moyenne quand on

soupçonne qu'il y à du bruit dans sa

discipline le champion n'a pas intérêt à

vouloir remettre tout de suite son titre

en jeu et on sous estime toujours le

bruit

pour se faire une idée plus concrète

voici des exemples de la vie quotidienne

exemple la terrible malédiction de la

couverture du sportif illustré magazine

le sportif illustrer ce portier du

strike c'est un magazine sportif qui à

chaque numéro met en couverture une

photo d'un sportif ou d'une équipe qui

s'est particulièrement illustré ce mois

ci des passionnés ont fait des

statistiques et ils sont formels lorsque

l'on fait la couverture les prochaines

performances baissent de façon

significative est ce là la preuve d'une

sorte de malédiction quelqu'un jette at

il un mauvais sort à tous ceux qui sont

mis en lumière par le magazine pour les

faire perdre au prochain championnat oui

oui il ya vraiment eu une vague

médiatique au mystique autour de cette

malédiction

ici on a tous les ingrédients sélection

des valeurs extrêmes le ou la meilleure

sportive du mois on valorise le fait qu'

elle mérite son statut par ses qualités

propres il est objectivement une

personne meilleure on regarde ensuite

ces prochaines performances et on est

déçu mais au lieu d'admettre qu'il y a

une part de bruit on préférera imaginer

une sorte d'action extérieure sortilèges

une malédiction

ça ressemble beaucoup à ce qu'on appelle

la maladie une nobel lorsqu'un ou une

scientifique a eu la chance de faire une

découverte qui a vraiment révolutionné

sa discipline il imagine que c'est

principalement grâce à ses qualités

propres et qu'elle pourra donc

révolutionner n'importe quel aux autres

disciplines beaucoup de personnes ayant

reçu un prix nobel se lance ensuite dans

des nouveaux sujets de recherche avec

beaucoup de confiance avec l'impression

qu'il n'y a pas de raison qu'elle n'est

pas le même succès et bien souvent ils

ne rencontrent pas le même succès bien

souvent ils finissent par faire des

affirmations péremptoires mal étayée

voire farfelues et lorsqu'on leur fait

remarquer qu' alice de la merde il elle

s'offusque eu rapidement mais qui êtes

vous pour contredire un génie comme moi

par exemple luc montagnier a reçu un

prix nobel pour la découverte du virus

du sida maintenant il essaye de prouver

l'existence de la mémoire de l'eau en

collant à distance par téléportation des

brindas dn avec des morceaux de musique

et ses résultats ne sont pas disons à la

hauteur de sa gouaille

par exemple karim ulysse biochimiste

prix nobel pour l'invention des

réactions en chaîne par polymérase ce

qui est cool nous pense maintenant avoir

prouvé l'astrologie et nie l'existence

du changement climatique il nie

l'origine virale du sida ce qui est

moins cool la liste est interminable

quand on a fait une super découvertes

scientifiques et ben après sur sa

prochaine recherche ben on retourne vers

la moyenne

le mérite tout ça

autre exemple les success stories on

cherche le bon leader pour nos

entreprises un pdg hors norme un manager

d'exception eh bien on choisit celui qui

a dirigé la dernière start up qui a

percé la dernière success story on

valorise le fait qu'il doit bien mérité

son statut par ses qualités propres il

est une personne meilleure on regarde

ensuite nos prochaines performances et

on est déçu mais au lieu d'admettre

qu'il ya une part de bruit on préférera

imaginer que c'est de sa faute

ou que l'on n'avait pas choisi le bon un

autre exemple avec carrément que du

bruit cette fois le fallacieux du joueur

on cherche à miser sur le bon numéro

l'auto roulettes etc eh bien on choisit

le numéro qui est le plus sorti les

semaines précédentes

on imagine qu'il doit y avoir une bonne

raison objective que ce chiffre est un

meilleur chiffre que les autres on

regarde ensuite nos prochains résultats

et on est déçu mais au lieu d'admettre

qu'il y a une part de bruit ici en fait

il y avait probablement que du bruit le

tirage du loto c'est complètement en

sommes là on préférera imaginer que

c'est de notre faute que l'on n'a pas su

choisir le bon

un autre exemple le nouveau livre du

dernier prix goncourt saura-t-il bon ou

mauvais encore une fois on a là tous les

ingrédients d'une bonne régression vers

la moyenne on choisit le ou la dernière

autorise qui a sorti une pépite l'an

dernier on valorise son talent on laisse

entendre qu'il est intrinsèquement

meilleur que les autres on attend

ensuite son prochain livre et on est

déçu mais au lieu d'admettre qu'il y a

une part de bruit que sortir une pépite

dans sa carrière c'est déjà bien on

préférera imaginer que celle auteuriste

qui déconne qui elle a perdu son talent

un autre exemple les essais cliniques

pour tester l'efficacité d'un médicament

ou d'une pratique médicale quand on fait

une expérience il est très facile de s'y

prendre très mal comme ceux ci par

exemple on prend un groupe de patients

ont choisi bien sûr ceux qui ont les

symptômes les plus sévères on leur donne

le traitement qu'on veut tester on

regarde l'évolution des symptômes ils

diminuent bien sûr et ont conclu que

c'est bien la preuve que le traitement

marche à faire plier pim erreur la

plupart du temps l'expression des

symptômes à une part de bruit même à

graviter égal au niveau biologique la

manifestation du symptômes varient fait

des vagues il ya des crises et des

périodes plus calmes si j'arrive à un

instant t pour faire ma sélection de

sujets je vais surtout choisir ce dont

il se trouve qu'ils sont justement dans

une période de crise et quelques temps

plus tard traitement ou pas la mesure du

symptôme aura de toute façon toutes les

chances de régresser naturellement vers

la moyenne c'est la principale raison

pour laquelle il faut toujours comparer

à un groupe contrôle même si on

n'administre pas de placebo et didier

est la régression vers la moyenne ça

marche dans les deux sens par exemple de

la carotte et du bâton lequel est le

plus efficace

voici une très mauvaise façon de

vérifier on propose de faire une

certaines tâches à des sujets

volontaires

une tâche rouge généralement des fois on

fait bien et des fois on fait pas bien

et où on aimerait progressé à un groupe

à on récompense ceux qui ont fait un

très bon résultat

et à un autre groupe b on inflige une

punition à ceux qui ont fait un très

mauvais résultat et on regarde si le

coup d'après les sujets s'améliore ou

pas et je trouve que les récompenses

empêche de progresser et que ce sont les

punitions qui font progresser en effet

dans le groupe à je sélectionne les

moments où il se trouve que une personne

à faire un très bon résultat je leur

récompense et je regarde ses

performances suivantes il a retourné à

sa moyenne plus basse et j'aurai la

fausse impression que la récompense est

contre productive et dans le groupe b je

sélectionne les moments où une personne

a fait un très mauvais résultat je le

punit et je regarde ses performances

suivantes il a retourné à sa moyenne un

peu plus haute et j'aurai la fausse

impression quelle punition est efficace

alors que non bien sûr

en vérité quand on s'y prend

correctement en fait ce sont des

feedbacks positifs qui sont les plus

efficaces au niveau pédagogique la

littérature scientifique sur le sujet

qui sait mieux s'y prendre que ça

conclut plutôt que la pédagogie par

punition n'est pas à conseiller par

exemple cette étude là sur

l'enseignement à l'école

ou celle là sur l'entraînement des

sportifs au rugby

un dernier exemple encore plus gratiné

les tests de qi

il est est de cui ont dû bruit une même

personne n'aurait pas fait exactement le

même score si elle l'avait passé la

semaine précédente où la semaine

suivante elle n'aura pas fait exactement

le même score si elle avait été chez un

autre praticien dans une autre ville les

circonstances du passage du test ça joue

elle n'aurait pas fait exactement le

même score si elle avait pris un café

avant si elle n'était pas tombée dans

les bouchons pour venir ou si elle

n'avait pas mangé sigrat la veille ou si

elle ne s'inquiétait pas pour

l'opération de sa mère et c'est comme

pour le bac comme pour n'importe quel

intérêt quand vous passez un test de qi

le praticien ne vous fournit que une

mesure parmi la distribution des mesures

probable que vous auriez pu faire dans

d'autres circonstances on appelle ça le

qi observé mais ce qu'on aimerait

connaître c'est la moyenne de toutes ces

mesures probables le pic de votre courbe

de distribution le centre de la cloche

on appelle cette valeur le qi vrai le

vrai que iqw à la différence moyenne

qu'il ya entre le qi observer et votre

qi vrai c'est l'écart type de mesures le

tm il est bien connu parce que les tests

sont utilisés depuis des décennies et

ils ont été calibrées avec de gros

échantillons il dépend de plein de

paramètres il dépend du qi notamment et

il y à des formules pour le calcul est

bon grosso modo un ordre de grandeur

d'un intervalle de confiance à 95 % dans

l'estimation est de plus ou moins 7

points de qi

c'est quand même assez vaste en tout cas

c'est plus vaste que ce que j'imaginais

avant de me renseigner là dessus pour

cette vidéo ça veut dire en gros qu'une

personne avec un qi vrai de dison 125 si

elle passe un test le cui observé à 95%

de chances de se situer dans une

fourchette de plus ou moins 7 points

autour du cuivre est son score au

dépouillement sera quelque part entre

118 et 132

imaginons que je veuille créer un club

de surdoué un groupe de zèbres de au

cuit au potentiel sur les réseaux

sociaux en acceptant que des membres sur

présentation d'un cui observé supérieur

à 130 je ne sais pas pourquoi on

voudrait faire un truc pareil mais bon

apparemment ça se fait quelle sera sa

composition ben si ça se trouve ce

groupe se composera surtout de gens qui

ont eu la chance de faire ce jour là

beaucoup plus que leur moyenne

si ça se trouve ce groupe se composera

surtout de gens qui ont fait le plus de

tests ils ont juste eu à montrer le

meilleur d'entre eux j'ai fait une

simulation numérique avec un tableur oui

je sais j'ai fait une digression

personnel je me fiche bien de ces

histoires de zéro c'est juste l'occasion

de montrer comment se faire une idée

intuitive des statistiques avec des

simulations numériques facile à faire

histoire d'avoir en tête les bon ordre

de grandeur sans résoudre aucune

équation donc on va dire que chaque

ligne correspond à une personne je pose

comme hypothèse que leur cul livrets

sont répartis selon la fameuse courbe en

cloche centré sur son écart type de 15

lois normales inverse un aléatoire sur

115

donc ça

c'est des cuivres est répartie un peu

comme dans la population et pour chaque

personne je tire au hasard un cui

observée sur une distribution centré sur

son qi vrai et avec un écart type de

dison 3,5 ce qui semble assez

raisonnable 95% de chances qu'un cuit

observé soit dans les plus ou moins sept

points autour du qi vrai je fais dix

mille lignes comme ça

allons-y ça coûte rien la moyenne des qi

c'est sans vrai comme observé un

pour faire mon club je ne garde que ceux

qui ont un qi observé supérieur à 130

6 supérieur 130,1 sommes sur toute la

colonne ça fait environ 200 personnes et

je vois que une bonne proportion d'entre

eux a en fait un qi bret inférieur à 130

par exemple celui là qi vrai 124 il a eu

la chance de faire 130 et de pouvoir

rentrer à la louche pour avoir un ordre

de grandeur environ 20 % d'entre eux

sont des sortes de faux positifs

un résultat qui n'a aucun intérêt par

lui-même puisque de toute façon le seuil

de 130 est complètement arbitraire et si

des gens veulent se regrouper entre gens

qui ont le même puits que bon ça les

regarde je disais juste ça pour

l'exemple pédagogique pour les

mathématiques qui sont derrière

les effets pernicieux de la régression

vers la moyenne se cachent partout

au moment de commencer à écrire cette

vidéo que je pensais que cet exemple sur

le cui ce serait du gâteau le trouverez

facilement des données officielles sur

les variations interindividuelles

mais la littérature scientifique sur les

scores de cuisses et un vrai labyrinthe

complexe et inextricables

incompréhensible pour un néophyte comme

moi j'ai passé beaucoup de temps à me

perdre mais je vais courir au passage

plein de trucs incroyables et

insoupçonnées sur les scores de qi j'ai

pu discuter avec des chercheurs du

domaine c'était fascinant mais c'est

hors sujet pour cette vidéo tant pis

je vous lis quand même la publication de

ghislaine la bourrée et jacques grégoire

2018 la dispersion intra individuelle et

le profil des scores dans les cui élevé

la dispersion entre un individu l

omniprésente dans les scores de qi

découle de la construction des tests

d'intelligence la différenciation

croissante des aptitudes selon le qi

tend à entraîner une dispersion accru

chez les personnes à haut qi sans cause

pathologique la régression vers la

moyenne est largement responsable du

profil type des personnes à haut qi qui

ne signent donc pas un fonctionnement

cognitif qualitativement différent

la régression vers la moyenne tend à

nous faire tout interpréter de travers

dans le contexte ici les auteurs ne

parle pas seulement de la dispersion des

scores de qi total qu'un individu aurait

pu faire mais plutôt de la dispersion

des différences ou score qui composent

le cuit parce que oui le cui est composé

de plusieurs sous test thématique

vocabulaire arithmétique représentation

dans l'espace etc on a naturellement

envie d'interpréter la répartition de

ces différences ou score il faut être

prudent entre parenthèses on ne mesure

pas du tout la capacité de raisonnement

la pensée rationnelle ça m'a toujours

étonné il ya bien des tests pour ça mais

c'est pas intégré au qi comme le kart

par exemple l'évaluation complète de la

pensée rationnelle de stankovic ou

l'intelligence au sens du qi ne contient

pas la capacité de raisonnement d'un

individu

le document le plus fascinant que j'ai

vu sur le sujet c'est la thèse de sotta

king 2010 cette stabilité à long terme

des scores de qi apport théorique et

clinique elle fait l'état de la

connaissance sur la répétabilité des

scores est ce que le score de qi d'un

individu évolué avec le temps ou pas mon

exemple présenté plus haut étaient tirés

de son chapitre erreur de mesure et

intervalle de confiance je vous passe

son analyse des mauvaises

interprétations les plus courantes de

ces intervalles de confiance mais si

vous avez le temps à les lire mais là je

voulais un passage du résumé en

introduction pour vous donner le ton les

enfants dont les performances sont dans

la moyenne à la première passation

restent pour la plupart dans cette même

catégorie à la seconde passation en

revanche les enfants dont les

performances sont faible ou élevée à la

première passation bouche d'une

catégorie vers le haut ou une catégorie

vers le bas pour revenir à des

performances vers la moyenne à la

seconde passation ce phénomène de

régression vers la moyenne est plus

fréquent chez les enfants qui à la

passation initial présente des

performances faible que chez les enfants

qui à la passation initial présente des

performances élevées

pourquoi la régression vers la moyenne

est plus importante dans un sens que

dans l'autre c'est fascinant c'est parce

que

[Musique]