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Les biais culturcls dans les tests dc QI 227

un critere (disons une notę scolaire dont les scores figurent sur fordonnee). Les ellipses representent la concentration des scores dans chaque groupe et les petits połnts centraux, la moyenne respective de chaque groupe, tant au test qu’au critere. On constate que le Groupe B reussit mieux que Tautre au test et au critere. De plus, la pente de la droite unique qui traverse les deux ellipses et, bien sur, les deux moyennes indique un meme niveau de validite predic-tive dans les deux cas : un score quelconque (abscisse), qu’il soit obtenu par un membre du Groupe A ou du Groupe B, se traduit par la meme prediction (ordonnee) sur le plan du rendement scolaire. Cesi cette equivalence de prediction de tout score X, quel que soit le groupe d’appartenance, qui confirme 1’absence de biais, meme si les membres du Groupe A, ayant une moyenne plus faiblc au test, se verront predire en moyenne des scores plus faibles au critere.

On aura sans doute remarque dans la Figurę 1 les expressions « minoritaire » et «< majoritaire » pour designer respectivement les Groupes A et B. II s’agit la d’une precision importante car, dans la plupart des etudes etats-uniennes, fechantillon global est com-pose d’un grand groupe de Blancs (majoritaires) et d'un beaucoup plus petit groupe (environ 10 %) de Noirs ou d’Hispaniques. Cet ecart de taille echantil-lonnale affecte directemertt les tests statistiqucs. Par exemple, un coefficient de validite peut etre juge sta-tistiquement significatif au seuil 0,01 dans le groupe majoritaire Blanc, mais ne pas atteindre ce seuil dans le groupe minoritaire a cause du petit nombre de par-ticipants. Cela cree Tillusion d’une difference entre les deux groupes, mais celle-ci n’a trait qu’aux ecarts dc taille entre les echantillons. Dans pareille situation, la bonne technique d’analyse consiste a tester le niveau de signification de la difference entre les deux coefficients de validite.

Biais de la pente

Lorsque le pouvoir de prediction (representć par le coefficient de correlauon entre les scores du test et ceux du critere) differe d'un groupe a Tautre, on parle alors d’un biais de validite predictive differen-ticlle. Le Cas 2 de la Figurę 1 illustre cette situation; les moyennes des deux groupes, tant au test dc QI qu’au critere de rendement scolaire, different dans la meme proportion qu’a la figurę precedente. Toutefois, les pentes des droites de regression (qui, Iorsqu’on utilise des scores standards, representent les coefficients de validitć) different Lunę de 1’autre. Rappelons que plus la droite de regression s’ćcartc de 1’horizontale, plus le coefficient de validite est eleve et plus 1'ellipse devrait s’amincir pour refleter la diminu-tion des erreurs de prediction. On observe donc un coefficient de validite plus eleve dans le Groupe majoritaire B que dans le Groupe minoritaire A. Quel est 1’impact pratique d’un tel ecart lors de predictions ? Notons que cet impact suppose qu’on ne construise pas d’equations de prediction distinctes pour chaque groupe; si on le faisait, alors il n’y aurait pas de biais, car la prediction respecterait les dif-ferences de validite entre les deux groupes. Par contrę, tel que nous l’avons signale plus haut, lorsqu’on utilise fechantillon de standardisation total, la droite combinee rcssemblera alors beaucoup plus a la droite de regression du groupe majoritaire, beaucoup plus nombreux. Dans le cas de faibles scores au predicteur (partie gauche de 1’abscisse), on predira aux partici-pants du Groupe A minoritaire un rendement scolaire plus faible que celui que leur predirait leur propre courbe; 1'erreur de prediction sera inversee dans le cas de scores de QI elevćs. Brcf, le biais cree par la non-dissociation des dcux sous-groupes affecte le groupe minoritaire differemment selon le niveau des Q1 : les plus faibles voient leur performance au critere sous-estimee, alors quc l’inverse se produit pour les Q1 eleves.

Que nous disent les etudes psychometriques sur la prevalence du biais de la pente ? Retrouve-t-on frequemment ou non des differences culturclles ou ethniques significatives sur le plan de la validite prag-matique differentielle ? Deux grands types de situa-tions de comparaison sont documentees dans la lit-terature scientifique : a) la prediction du rendement scolaire a divers niveaux, du primaire au collegial, b) la prediction du rendement en milieu de travail, aussi bien dans des emplois civils qu’en contexte militaire.

En ce qui concernc la prediction du rendement scolaire, notons d’entree de jeu que les resultats aux tests de Q1 sont les meilleurs predicteurs de la reussite scolaire, hormis les resultats scolaires anterieurs. Au primaire, les correlations entre les scores de Q1 et la reussite scolaire depassent meme 0,60 (Jensen, 1980; Sattler, 1988). Le QI n’elimine evidemment pas la contribution d’autres facteurs. Des variablcs person-nelles comme la motivation et les habiletes sociales, ou des variables environnementales comme 1’acces a des ressources variees (bibliotheques, Internet), ou encorc le soutien parental et celui des pairs, consti-tucnt aussi des facteurs pertinents qui contribuent a la reussite scolaire. Cependant, aucun de ces facteurs n’approche en pouvoir predictif celui du QI (Gagne Sc St Pere, 2002).

Dans la quasi-totalite des etudes ou les psy-chometriciens ont compare les coefficients de validite associant des tests de Q1 et diverses mesures de rendement scolaire, les resultats n’ont revele aucune dif-