Analyse statistique genre variances mais avec données globales et pas par observations

[invite66a1167f]

Bonjour,

Je cherche à interprêter des données statistiques du style Bell Curve.
Manque de chance je n'ai évidemment pas les observations une par une mais un résumé par groupe.
Voici:
Ethnic QI average StD Numbers
Polish jews 102,8 14,55 75
Sweden 100,1 15,48 232
English 100,7 14,85 213
Russian Jews 99,5 14,58 627
Germania 98,5 15,09 190
Americans 98,3 15,87 1030
Lithuanians 97,4 13,89 408
Irish 95,9 16,08 214
British Canadians 93,8 14,67 155
Russians 90 12,93 90
Poles 89,5 12,96 227
Greeks 87,8 15,12 270
Italians 85,8 11,94 350
French canadians 85,3 14,55 243
Negroes 84,6 15,32 449
Portuguese 82,6 13,47 671

C'est l'ethnie aux USA, le QI, l'écart-type et l'effectif de chaque population.
Je sais faire avec toutes les observations mais ici je suis pris de court. Quel test utiliser ?
Le but est de montrer si oui ou non les QI peuvent discriminer les ethnies.
(je vous rassure rien de glauque ici, la plupart des gens admettent que non)

Merci à vous,

Milos
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[gg0]

Bonjour.

Tout dépend comment sont constituées ces données. Soit on a mesuré le QI de tous les individus (ce que je ne crois pas), et la comparaison est immédiate : les "english", avec 100,7, ont en moyenne un QI supérieur aux "Sweden" qui n'ont que 100,1. Soit (et le contraire m'étonnerait) on a utilisé des estimations par des échantillons, et, sans renseignements sur ces échantillons, leur qualité (un tirage aléatoire paraît très peu probable), leur tailles, ... difficile de faire grand chose de sérieux. Comment faire un test sérieux sans ce type de renseignements ?

Cordialement.

[invite66a1167f]

Les données sont reprises d'excel et sont mal lisibles.
En premier l'"ethnie" si on peut dire (juif polonais, français canadien..)
En second le QI mesuré, quoique ça vaille
En troisième, l'écart-type de ce QI qui est supposé construit pour suivre une loi normale.
En quatrième l'effectif testé.
Il faut évidemment supposer que ces échantillons sont représentatifs sinon ..
Ma question est plutôt celle d'un calcul statistique possible : je suis habitué aux analyses de variances où chaque observation est connue, ici on a les groupes, moyennes, écart-types, effectifs. C'est déjà ça mais est-ce suffisant pour un contrôle ?
Amicalement,
Milos

[gg0]

Donc :
1) les valeurs que tu as sont imprécises
2) tu ne sais pas comment elles ont été obtenues
mais tu voudrais en faire usage....

Attention, tu n'as pas par groupe, les moyennes, écart-types, effectifs. mais tu as par groupe, les estimations approximatives des moyennes, les estimations approximatives des écart-types, et les effectifs (approximatifs ?).

Pour faire l'habituelle analyse de la variance, il faudrait avoir non pas les effectifs des groupes, mais les effectifs des échantillons sur lesquels ont été mesurés les QI.

Vu les interprétations tendancieuses qu'on peut faire, le manque de sérieux de la notion de QI (il varie, on peut apprendre à l'augmenter, il est compris de travers par la plupart des gens, ...), et l'impossibilité de faire des statistiques sérieuses avec ça, je te déconseille de continuer.

Cordialement.

[A voir en vidéo sur Futura]

[invite66a1167f]

Les moyennes, écart-types et effectifs sont là. Ayant fait de l'épidémiologie je connais les limites, mais les données étant là..
De même pour le QI je suis psy et connais aussi les limiites, mon mémoire a porté sur un subtest du WAIS
Ma question revient donc au calcul de ces données.
Cordialement,
Milos

[gg0]

Encore une fois,

sans renseignement sérieux sur les enquêtes ayant donné ces résultats, on ne peut pas en faire grand chose. les statisticiens appellent cela une "méta-analyse", mais elle se fait sur des données scientifiques (articles publiés dans des revues), pas sur une série de nombres fabriqués. Avec analyse critique des articles concernés.

Maintenant, si c'est du travail de journaliste ...

Cordialement.

[invite66a1167f]

Et vous voulez quoi ? Qu'on vous prouve que les échantillions ne sont pas biaisés ? Ou que la notion de QI est fondée ?
Je demande juste un calcul faisable, pas la démo qu'en psycho tout calcul est inutile.

[gg0]

Depuis le début, je t'explique qu'il manque des renseignements pour faire un calcul statistique sérieux.

Fais les calculs que tu veux, mais ne demande pas aux autres de justifier que ces calculs ont un sens s'ils n'en ont pas.

Je ne sais rien des échantillons, tu sembles même n'avoir aucun renseignements précis. Pourquoi voudrais-tu qu'on te propose un calcul miraculeux qui ait un sens ?

Il y a des tas de choses possibles en psychologie, on peut y faire des statistiques sérieuses. Mais si on déroge aux règles statistiques de base, on ne fait plus du travail scientifique. La notion de QI est parfaitement fondée si on dit quel test exact est fait, mais elle ne mesure pas "l'intelligence" et n'est pas complétement comparable d'une personne à l'autre s'ils ne partagent pas la même langue (Voir la question de la traduction, chez Tarski par exemple).

Désolé.

[invite66a1167f]

Je reprends depuis le début:
J'ai des chiffres antiques dont je dois supposer qu'ils ne sont pas biaisés comme je ne peux l'affirmer.
Les QI sont invalides presque à coup sûr comme un QI n'est valide que sur une population précise.
Bref, ce que je demande n'est pas une critique de méthode, mais seulement une variante d'analyse de variance, si ca existe, sur les chiffres que je fournis.

[gg0]

Je viens de relire tes données, j'avais lu des milliers pour les "numbers". Avec des nombres aussi petits, il te reste à vérifier que ce sont les tailles des échantillons, et alors l'analyse de la variance peut se faire. Elle n'utilise que ces nombres (voir un cours sur l'analyse de la variance, cas "effectifs inégaux").

Mais tu aurais pu me dire du début que ces nombres (75, 232, 213,...) sont des effectifs d'échantillons. J'en ai parlé tout de suite. Au lieu d'écrire "l'effectif de chaque population." C'est toi qui présentes les données, moi je n'ai que tes affirmations.

[invite66a1167f]

Désolé, je ne connais aucun cas où l'ensemble de la population est testé, aussi la taille me semblait forcément un échantillon

Mais saurais-tu calculer sur mes données ?

[gg0]

Je ne vois pas l'intérêt de faire un calcul que tu peux faire toi-même. Il te faudra faire ce que j'aurais fait : Chercher les formules dans un bouquin, puis faire faire le travail à ton tableur. Ou utiliser un logiciel statistique adapté.
Pour une analyse globale, tu peux utiliser une anova : Le QI est construit pour être gaussien, et les variances sont assez peu différentes.

A toi de faire ...

[inviteea028771]

Ici tes test de QI ont l'air d'avoir le même écart type de 15 points, mais en général il faut faire attention : certains test de QI ont des écart-type différents


Je trouve quand même étonnant que la moyenne totale de ton échantillon soit à 92.9 : ça me parait bas pour plus de 5000 individus, si l'échantillon est censé être représentatif de la population sur laquelle a été calibré le test de QI.

En effet, le QI moyen d'un échantillon représentatif de 5444 individus suit une loi normale de moyenne 100 et d'écart type 0.203 ( ). Ton échantillon s'écarte donc de plus de de la moyenne théorique : ton échantillon n'est pas représentatif de la population sur laquelle a été calibré le test de QI.

[invite66a1167f]

Si je peux faire le calcul moi-même, une référence de livre ? Dès le début je ne demandais pas mieux

[inviteea028771]

Pour une analyse globale, tu peux utiliser une anova : Le QI est construit pour être gaussien, et les variances sont assez peu différentes.

L'anova ne va bien marcher que dans le cas ou il a les 5444 scores de QI non? Et ça ne semble pas être le cas.

[gg0]

Dans un logiciel, on travaille sur les valeurs. Mais les calculs peuvent être faits avec simplement les tailles, moyenne et écarts types des échantillons. je l'ai eu fait pour des échantillons de même taille, mais je ne connais pas les formules pour des échantillons de tailles variables. Je l'ai vue dans "modélisation et estimation des erreurs de mesure" de Michèle Neuilly. On doit pouvoir les trouver dans d'autres livres de stats, mais je n'ai pas de référence.

Cordialement.