Un effet plafond dans la collecte de données, lorsque la variance d’une variable dépendante n’est pas mesurée ou estimée au-dessus d’un certain niveau, est un problème pratique couramment rencontré lors de la collecte de données dans de nombreuses disciplines scientifiques. Un tel effet est souvent le résultat de contraintes sur les instruments de collecte de données. Lorsqu’un effet plafond se produit dans la collecte de données, il y a un regroupement des scores au niveau supérieur rapporté par un instrument.
Contraintes de biais de réponseEdit
Le biais de réponse se produit couramment dans les recherches concernant des questions qui peuvent avoir des bases éthiques ou qui sont généralement perçues comme ayant des connotations négatives. Les participants peuvent ne pas répondre de manière appropriée à une mesure selon qu’ils croient que la réponse exacte est perçue négativement. Une enquête de population sur les variables du mode de vie influençant les résultats de santé peut inclure une question sur les habitudes tabagiques. Pour se prémunir contre la possibilité qu’une personne interrogée qui est un gros fumeur refuse de donner une réponse précise sur le tabagisme, le niveau le plus élevé de tabagisme demandé dans l’instrument d’enquête pourrait être « deux paquets par jour ou plus ». Il en résulte un effet de plafond dans la mesure où les personnes qui fument trois paquets ou plus par jour ne sont pas distinguées des personnes qui fument exactement deux paquets. De même, une enquête de population sur les revenus pourrait avoir pour niveau de réponse le plus élevé « 100 000 dollars par an ou plus », plutôt que d’inclure des fourchettes de revenus plus élevées, car les personnes interrogées pourraient refuser de répondre si les questions de l’enquête identifient leur revenu de manière trop spécifique. Cela entraîne également un effet de plafond, ne permettant pas de distinguer les personnes dont le revenu est de 500 000 dollars par an ou plus de celles dont le revenu est exactement de 100 000 dollars par an. Le rôle du biais de réponse dans l’apparition des effets de plafond est clairement illustré par l’exemple des répondants à l’enquête qui croient que la réponse souhaitable est la valeur maximale à déclarer, ce qui entraîne un regroupement des points de données. La tentative de prévention du biais de réponse, dans le cas de l’enquête sur l’habitude de fumer, conduit à des effets de plafond par la conception de base de la mesure.
Contraintes de l’étendue de l’instrumentEdit
L’étendue des données qui peuvent être recueillies par un instrument particulier peut être limitée par des limites inhérentes à la conception de l’instrument. Souvent, la conception d’un instrument particulier implique des compromis entre les effets de plafond et les effets de plancher. Si une variable dépendante mesurée sur une échelle nominale n’a pas de catégories de réponse qui couvrent de manière appropriée l’extrémité supérieure de la distribution de l’échantillon, la réponse à la valeur maximale devra inclure toutes les valeurs supérieures à l’extrémité de l’échelle. Il en résultera un effet de plafond dû au regroupement des répondants dans la seule catégorie maximale, ce qui empêche une représentation précise de l’écart au-delà de ce point. Ce problème se produit dans de nombreux types d’enquêtes qui utilisent des réponses de type fourchette prédéterminée. Lorsque de nombreux sujets ont des scores sur une variable à la limite supérieure de ce qu’un instrument rapporte, l’analyse des données fournit des informations inexactes parce qu’une partie de la variation réelle des données n’est pas reflétée dans les scores obtenus à partir de cet instrument.
On dit qu’un effet plafond se produit lorsqu’une proportion élevée de sujets dans une étude ont des scores maximums sur la variable observée. Cela rend impossible la discrimination entre les sujets situés dans la partie supérieure de l’échelle. Par exemple, une épreuve d’examen peut conduire, disons, à ce que 50% des étudiants obtiennent un score de 100%. Si une telle épreuve peut servir de test seuil utile, elle ne permet pas de classer les sujets les plus performants. Pour cette raison, l’examen des résultats des tests pour un éventuel effet plafond, et l’effet plancher inverse, est souvent intégré dans la validation d’instruments tels que ceux utilisés pour mesurer la qualité de vie.
Dans ce cas, l’effet plafond empêche l’instrument de noter une mesure ou une estimation supérieure à une certaine limite non liée au phénomène observé, mais plutôt liée à la conception de l’instrument. Un exemple simple serait de mesurer la hauteur des arbres avec une règle de seulement 20 mètres de long, s’il est évident, sur la base d’autres preuves, qu’il existe des arbres bien plus hauts que 20 mètres. L’utilisation de la règle de 20 mètres comme seul moyen de mesurer les arbres imposerait un plafond à la collecte de données sur la hauteur des arbres. Les effets de plafond et de plancher limitent tous deux la gamme des données rapportées par l’instrument, réduisant ainsi la variabilité des données recueillies. Une variabilité limitée dans les données recueillies sur une variable peut réduire la puissance des statistiques sur les corrélations entre cette variable et une autre variable.
Tests d’admission dans les collègesEdit
Dans les différents pays qui utilisent les tests d’admission comme élément principal ou un élément important pour déterminer l’admissibilité aux études collégiales ou universitaires, les données recueillies concernent les différents niveaux de performance des candidats aux tests. Lorsqu’un test d’admission à l’université a un score maximal possible qui peut être atteint sans une performance parfaite sur le contenu des items du test, l’échelle de notation du test a un effet plafond. De plus, si le contenu des items du test est facile pour de nombreux candidats, le test peut ne pas refléter les différences réelles de performance (comme cela serait détecté avec d’autres instruments) entre les candidats se situant dans la partie supérieure de la fourchette de performance du test. Les tests de mathématiques utilisés pour l’admission au collège aux États-Unis et les tests similaires utilisés pour l’admission à l’université en Grande-Bretagne illustrent ces deux phénomènes.
Psychologie cognitiveEdit
En psychologie cognitive, les processus mentaux tels que la résolution de problèmes et la mémorisation sont étudiés expérimentalement en utilisant des définitions opérationnelles qui permettent des mesures claires. Une mesure commune d’intérêt est le temps pris pour répondre à un stimulus donné. Dans l’étude de cette variable, le plafond peut être le nombre le plus bas possible (le moins de millisecondes pour une réponse), plutôt que la valeur la plus élevée, comme c’est l’interprétation habituelle du terme « plafond ». Dans les études sur le temps de réponse, il peut sembler qu’un plafond se soit produit dans les mesures en raison d’un regroupement apparent autour d’un temps minimum (tel que le temps le plus rapide enregistré dans une expérience). Cependant, ce regroupement pourrait en fait représenter une limite physiologique naturelle du temps de réponse, plutôt qu’un artefact de la sensibilité du chronomètre (qui serait bien sûr un effet de plafond). Une étude statistique plus poussée, et un jugement scientifique, peuvent résoudre la question de savoir si ces observations sont dues à un plafond ou si elles représentent la vérité des faits.
Validité des contraintes instrumentalesModification
Tests de QI Modifier
Certains auteurs sur l’éducation des surdoués écrivent que les effets de plafond dans les tests de QI ont des conséquences négatives sur les individus. Ces auteurs affirment parfois que ces plafonds produisent une sous-estimation systématique du QI des personnes intellectuellement douées. Dans ce cas, il est nécessaire de distinguer soigneusement deux façons différentes d’utiliser le terme « plafond » dans les écrits sur les tests de QI.
| Élève | KABC-II | WISC-III | WJ-III |
|---|---|---|---|
| Asher | 90 | 95 | 111 |
| Brianna | 125 | 110 | 105 |
| Colin | 100 | 93 | 101 |
| Danica | 116 | 127 | 118 |
| Elpha | 93 | 105 | 93 |
| Fritz | 106 | 105 | 105 |
| Georgi | 95 | 100 | 90 |
| Hector | 112 | 113 | 103 |
| Imelda | 104 | 96 | 97 |
| Jose | 101 | 99 | 86 |
| Keoku | 81 | 78 | 75 |
| Leo | 116 | 124 | 102 |
Les plafonds des sous-tests de QI sont imposés par leurs gammes d’items progressivement plus difficiles. Un test de QI avec une large gamme de questions progressivement plus difficiles aura un plafond plus élevé qu’un test avec une gamme étroite et peu d’items difficiles. Les effets de plafond entraînent une incapacité, d’une part, à distinguer les surdoués (qu’ils soient modérément surdoués, profondément surdoués, etc.), et d’autre part, aboutit à la classification erronée de certaines personnes surdouées comme étant au-dessus de la moyenne, mais pas surdouées.
Supposons qu’un test de QI comporte trois sous-tests : vocabulaire, arithmétique et analogies d’images. Les scores de chacun des sous-tests sont normalisés (voir le score standard), puis additionnés pour produire un score de QI composite. Supposons maintenant que Joe obtienne le score maximal de 20 au test d’arithmétique, mais qu’il obtienne 10 sur 20 aux tests de vocabulaire et d’analogies. Est-il juste de dire que le score total de 20+10+10, soit 40, représente l’ensemble des capacités de Jean ? La réponse est non, car Jean a obtenu la note maximale possible de 20 au test d’arithmétique. Si le test d’arithmétique avait comporté des questions supplémentaires plus difficiles, Joe aurait pu obtenir 30 points pour ce sous-test, ce qui aurait donné un score « réel » de 30+10+10, soit 50. Comparez la performance de Joe avec celle de Jim, qui a obtenu 15+15+15 = 45, sans rencontrer de plafonds dans les sous-tests. Dans la formulation originale du test, Jim a fait mieux que Joe (45 contre 40), alors que c’est Joe qui aurait dû en fait obtenir le score d’intelligence « totale » plus élevé que Jim (score de 50 pour Joe contre 45 pour Jim) en utilisant un test reformulé qui comprend des items d’arithmétique plus difficiles.
Les écrits sur l’éducation des surdoués font apparaître deux raisons de supposer que certains scores de QI sont des sous-estimations de l’intelligence d’un testeur :
- ils ont tendance à mieux réussir tous les subtests que les personnes moins douées ;
- ils ont tendance à faire beaucoup mieux dans certains subtests que dans d’autres, ce qui augmente la variabilité inter-subtests et la probabilité de rencontrer un plafond.
Analyse statistiqueEdit
Les effets de plafond sur la mesure compromettent la vérité et la compréhension scientifiques par un certain nombre d’aberrations statistiques connexes.
Premièrement, les plafonds nuisent à la capacité des enquêteurs à déterminer la tendance centrale des données. Lorsqu’un effet plafond concerne des données recueillies sur une variable dépendante, le fait de ne pas reconnaître cet effet plafond peut « conduire à la conclusion erronée que la variable indépendante n’a aucun effet ». Pour des raisons mathématiques qui dépassent le cadre de cet article (voir analyse de la variance), cette variance inhibée réduit la sensibilité des expériences scientifiques conçues pour déterminer si la moyenne d’un groupe est significativement différente de la moyenne d’un autre groupe. Par exemple, un traitement administré à un groupe peut produire un effet, mais cet effet peut échapper à la détection parce que la moyenne du groupe traité n’aura pas l’air suffisamment différente de la moyenne du groupe non traité.
Ainsi, « les effets de plafond sont un complexe de questions et leur évitement une question d’évaluation minutieuse d’une série de questions. »
PréventionModification
Parce que les effets de plafond empêchent une interprétation précise des données, il est important de tenter d’empêcher les effets de se produire ou d’utiliser la présence des effets pour ajuster l’instrument et les procédures qui ont été utilisés. Les chercheurs peuvent essayer d’empêcher les effets de plafond de se produire en utilisant un certain nombre de méthodes. La première d’entre elles consiste à choisir une mesure préalablement validée en examinant les recherches antérieures. S’il n’existe pas de mesures validées, des essais pilotes peuvent être réalisés à l’aide des méthodes proposées. L’essai pilote, ou la réalisation d’une expérience pilote, implique un test à petite échelle des instruments et des procédures avant l’expérience réelle, ce qui permet de reconnaître que des ajustements doivent être apportés pour une collecte de données la plus efficace et la plus précise possible. Si les chercheurs utilisent un modèle qui n’a pas été validé précédemment, une combinaison d’enquêtes, comprenant celle proposée à l’origine et une autre soutenue par la littérature antérieure, peut être utilisée pour évaluer la présence d’effets de plafond. Si une recherche, en particulier l’étude pilote, révèle un effet plafond, il faut s’efforcer d’ajuster l’instrument de manière à atténuer l’effet et à pouvoir mener une recherche informative.