Ep35 La Régression vers la Moyenne
Summary
TLDRLa 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
😀 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.
😉 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.
😮 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.
🤔 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.
😲 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.
Mindmap
Keywords
💡régression vers la moyenne
💡distribution statistique
💡variabilité
💡bruit
💡performance observée
💡performance vraie
💡test de QI
💡intervalle de confiance
💡sélection des extrêmes
💡courbe en cloche
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]
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