échantillonnage des tests

Salut à tous !

je recherche une information concernant l'échantillonnage des tests permettant d'obtenir la courbe de Gauss : combien de personnes constituent cet échantillon ?

combien de personnes représentent les 2%, 1%, 0.1% ?

comment sont constitués les groupes dans différentes tranches d'âge ?

cette question recouvre 2 interrogations :
- a-t-on la certitude d'une répartition "normale" de la population ?
- comment peut-on utiliser un percentile qui ne correspondrait qu'à une très petite population ?

Salut,
En attendant l éventuelle intervention de Gigi l experte du forum j ai trouvé cette page web qui répond à quelques unes de tes questions:

http://les-tribulations-dun-petit-zebre.com/2013/12/29/comment-est-construit-un-test-de-qi/

Extrait:
"Qui participe à l'étalonnage ?

Des 100aines de personnes y participent
Dans le cas du WISC-IV par exemple, 1100 enfants & adolescents ont participé à l'époque à cet étalonnage. C'est à dire qu'ils ont passé le test, dans des conditions identiques, strictes, toujours de manière individuelle (c'est ce que l'on appelle la standardisation du test  :-P ) & que leurs résultats ont servis à construire la courbe de distribution qui servira ensuite de référence dans le manuel d'utilisation auquel se réfèrent tous les psychologues.

Ceci dit, les extrêmes (dans le très haut comme le trèss bas) sont peu représentés (puisque rares !) & donc, l’étalonnage moins fiable. Pour vous donner une idée : à partir de 150 de QI total, cela ne représente statistiquement qu'un peu plus d'une personne sur 5000 dans une classe d'âge."

"Phase d'échantillonnage : l'expérimentateur fait passer le test à un échantillon représentatif de la population. Pour établir un échantillon représentatif, plusieurs méthodes peuvent être prise, en voici les deux exemples les plus courants :

- Méthode des quotas : on part du principe que plus le nombre de sujet est grand, plus l'étalonnage sera représentatif. On se donne une liste de critères qui définissent la population, puis on cherche la proportion de chaque critère dans la population globale. On reproduit alors ces proportions dans l'échantillon, qui devient alors représentatif. Le problème principal est que cet échantillon est représentatif seulement pour les critères choisis. Or on peut avoir manqué des critères importants qui interfèrent avec les résultats du test (variable non contrôlée).

- Méthode de l'échantillonnage aléatoire. Elle part du principe qu'en prenant au hasard suffisamment de personnes dans la population, on va en reproduire les proportions à petite échelle. L'échantillonnage aléatoire se base sur les loi de probabilité & de statistique générale permettant de définir un seuil d'échantillon au delà duquel il est raisonnable (avec un intervalle d'erreur possible) de penser qu'on a assez de personnes pour représenter la population globale (ou la population du groupe concerné)
On préfère généralement la méthode des quotas, surtout si la base théorique du test est puissante & que l'on est à peu près sûr de connaître les variables personnelles importantes susceptible d'influer sur les résultats. Pour les populations-cibles, par exemple, pour les tests-enfants, on va constituer plusieurs échantillons (4 ans, 5ans, 6 ans,…)."

En espérant que cela t aide à y voir plus clair.

Merci de ta réponse (j'avais bien ces info via le site d'A.REYNAUD).

Ce qui m'interpelle c'est que le nombre de personnes utilisées pour l'échantillonnage est faible (surtout aux extrêmes) ce qui peut conduire à 2 hypothèses :
- la distribution "normale" n'est pas forcément respectée
- les répartitions aux extrêmes sont théoriques puisqu'elles sont extrapolées depuis la distribution normale

Hello,

Je me posais la même question, tu m'as devancé !

Environ 1 000 personnes ont contribué à l'étalonnage français du WAIS 4, OK.
Moi ce qui me gêne, c'est qu'il existe une dizaine de catégories d'âge, ce qui revient à dire qu'en moyenne un test n'est étalonné que sur la base d'une centaine de personnes !

Je trouve cela très peu s'agissant de la significativité statistique, et je comprends mieux pourquoi certains subtests ont des notes standard qui n'existent même pas (exemple : matrices pour les 35-45 ans qui avec 100% de bonnes réponses ne te donne que 17 points, et te "vole" 2 points potentiels de subtest, soit 1,5 point de QI !!).

On m'a toujours appris en cours de stats : plus un échantillon est important, meilleure est la mesure statistique. Mais augmenter la taille de l'échantillon étudié a un coût, c'est regrettable...

C'est exactement les questions que je me pose !

Salut

Pour répondre à tes questions :
- la forme normale repose sur des théories statistiques (théorème central limite pour les matheux) qui assurent que sous certaines conditions (probablement respectée... enfin on peut l'espérer !) la moyenne du QI de la population suivera une loi normale.
- 1100 personnes c'est un échantillon très largement suffisant pour mesurer assez correctement les paramétres de cette loi normale et pouvoir qualibrer le test. La taille de l'échantillon peut poser problème pour estimer avec fiabilité les QI très important (> 160 ) mais sinon c'est très fiable pour 99.99% des gens je dirais.

Remarque pour les stateux : La convergeance de la moyenne en une loi gaussienne repose sur le TCL et en particulier sur l'hypothèse d'existence des moments de la fonction de distribution du QI. Hors il existe certaines fonctions (comme les lois de puissance) qui n'ont pas de moments d'ordre 1 et 2 et qui ne convergent donc pas en loi vers une gaussienne... Il se pourrait donc que les tests de QI soient totalement biaisés et faux...

Dis-moi si je me trompe, mais il y a un élément où je ne suis pas d'accord :

ce n'est pas 1 test calibré à partir de 1 000 personnes (je parle du WAIS 4), mais plutôt 10 tests (par tranches d'âge) calibrés chacun à partir de 100 personnes !

Ce qui fait s'effondrer la fiabilité statistique que tu évoques...

bah .; classique.. on peut mesurer les qi autour de 130 135, au delà c'est bullshit.. des gens comme moi qui sont au delà on sait pas les mesurer, j'en fait pas une maladie vu que dans la vraie vie le chiffre compte peu, c'est ce qu'on en fait

je conteste régulièrement mon propre niveau supposé

et comme je n'ai pas d'indications sur ce qu'un qi de 130 135 est censé faire pour savoir en quoi j'en serai différent, j'en reste là

.

C'est simplement qu'une échelle utilisée entièrement (de 1 à 19 pour CHAQUE subtest) serait par nature plus juste et plus discriminante à la fois.

Mais cela reste un problème de taille d'échantillon pour l'étalonnage fondamentalement.

Et à ma connaissance, la précision est qualitative à 2 écarts-type, soit pour les QI entre 70 et 130, comme évoqué par Zébulon.

.

Oui mais du coup les opticiens sont des "outils simplifés" pour gérer à faible coût la presciption de la grosse majoirité dont le besoin simple entrent entre deux bornes finalement très limitatives, dès que tu déborde, seuls les ophtalmos sont aptes ( et les opticiens se confrontent là à leurs limites), un parrallèle ?

.

Ok , ca replace bien le contexte, c'est utile je trouve

Alors j'ai l'info officielle : le WAIS 4 français comporte 11 catégories d'âge et est étalonné sur seulement 876 sujets âgés entre 16 et 80 ans.

Cela fait donc une moyenne d'environ 80 personnes seulement pour étalonner toute une classe d'âge ! Mes soupçons de manque de fiabilité statistique étaient encore plus fondés que je ne le craignais.

(PS : aux Etats-Unis, étalonnage sur 2 200 sujets, à titre de comparaison)

Ratio de population Fr/Us ?

1 sur 4,7 environ, mais cela ne veut pas dire qu'il faut que le nombre de sujets étudiés aux Etats-Unis soit 4,7 fois plus important (règle de construction des échantillons en statistiques).

Je pense, à priori mais cela reste à confirmer, que la diversité des populations est plus grande aux EU que chez nous, les sciences humaines n'étant pas des sciences exactes je pense que l'on peu définir comme acceptables/consensuelles des règles de construction des panels différentes des "strictes" règles des stats.

Kingzen a écrit:Alors j'ai l'info officielle : le WAIS 4 français comporte 11 catégories d'âge et est étalonné sur seulement 876 sujets âgés entre 16 et 80 ans.

Cela fait donc une moyenne d'environ 80 personnes seulement pour étalonner toute une classe d'âge !    Mes soupçons de manque de fiabilité statistique étaient encore plus fondés que je ne le craignais.  

(PS : aux Etats-Unis, étalonnage sur 2 200 sujets, à titre de comparaison)

Consternant, si l’info est vraie. Je me permets de douter de la représentativité des résultats. Qu’en sera t il de la version cinq ?

izo a écrit:

Kingzen a écrit:Alors j'ai l'info officielle : le WAIS 4 français comporte 11 catégories d'âge et est étalonné sur seulement 876 sujets âgés entre 16 et 80 ans.

Cela fait donc une moyenne d'environ 80 personnes seulement pour étalonner toute une classe d'âge !    Mes soupçons de manque de fiabilité statistique étaient encore plus fondés que je ne le craignais.  

(PS : aux Etats-Unis, étalonnage sur 2 200 sujets, à titre de comparaison)

Consternant, si l’info est vraie.  Je me permets de douter de la représentativité des résultats. Qu’en sera t il de la version cinq ?

donc résumons pour que tout le monde comprenne bien, jsf c'est du flan , la soit disant science des surdoués est une pseudo science et désormais le wais4 est non pertinent statistiquement

dites sérieux, qu'est ce qu'on branle encore ici ?

après un président normal, voilà la france normale

Je n'ai pas insinué que le WAIS 4 était NON pertinent. J'ai dit qu'il MANQUAIT de pertinence. Il ne faut pas lui attribuer les qualités idéales d'une distribution gaussienne pure (loi normale en stats). Il est construit pour s'en rapprocher au mieux, mais ce n'est pas parfait, c'est un peu comme le jeu des 7 erreurs entre 2 images.

J'espère en effet que la version 5 sera basée sur des tailles d'échantillon plus élevées, améliorant de fait la représentativité statistique. On verra bien... Mais bon moi perso, je n'ai pas prévu de repasser le moindre test de QI de ma vie entière, un seul me suffit !

80 sujets c'est relativement ok pour faire une estimation gaussienne, après j'avoue avoir la flemme de calculer la précision qu'on obtient le de degrè de précision du test associé... Mais j'avoue que ça serait rigolo/intérressant à faire un jour.