qualités psychométriques des tests de rendement cognitif
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JOSÉE BOUTIN
QUALITÉS PSYCHOMÉTRIQUES
DES TESTS DE RENDEMENT COGNITIF POUR ENFANTS
Mémoire
présenté
à la Faculté des études supérieures
de ΓUniversité Laval
pour l’obtention
du grade de maître en psychologie (M.Ps.)
École de psychologie
Faculté des sciences sociales
Université Laval
Québec
DÉCEMBRE 1999
© Josée Boutin, 1999
AVANT-PROPOS
La réalisation de ce mémoire est T aboutissement d’un projet dont j’avais peine à
croire possible au début de mes études universitaires. C’est donc avec fierté et satisfaction du
travail accompli que je termine cette année (combien intense !) d’études de deuxième cycle.
Ce travail est à mes yeux non seulement ma propre contribution à l’avancement des
connaissances en psychologie (modeste mais importante pour moi) mais il témoigne
également d’un grand pas que j’ai fait sur le chemin de la vie. C’est avec le recul que j’ai pu
prendre depuis, queje suis en mesure de constater à quel point j’ai appris, j’ai grandi à travers
cette aventure que peut être le travail de recherche. Plusieurs personnes ont contribué, par
leurs paroles et leurs actions, à la réalisation de cet objectif. Je tiens aujourd’hui à les
remercier.
Merci tout d’abord à mon superviseur, M. Michel Loranger, qui m’a offert
l’encadrement dont j’avais besoin afin de mener à bien ce mémoire. Merci pour ses
nombreux conseils, sa grande disponibilité ainsi que la confiance qu’il m’a démontrée tout au
long de mes études graduées. Je veux aussi souligner l’importance de M. Marquis Falardeau
qui, par son aide technique, sa serviabilité et sa disponibilité, m’a permis d’avancer
rapidement dans ce projet.
Je souhaite remercier mes ami(e)s qui ont su m’encourager lors des périodes plus
difficiles et se réjouir avec moi lors des moments heureux. Notamment, merci à Dominique
Lemay, Marie-Claude Blais, Sandra Hopps et Geneviève Kirouac, mes collègues du
laboratoire, pour leur présence, leurs conseils et leur soutien psychologique. Elles m’ont
permis d’apprécier le travail au sein du laboratoire par le climat de gaieté et de dynamisme
qu’elles savaient si bien créer. Merci à Nathalie Portier d’avoir toujours été là pour m’écouter
et me conseiller aux moments où j’en avais besoin. Merci à Patrick Gosselin pour ses coups
de pouce par internet et ses visites rassurantes à mon labo. Merci à Mélanie Bemier pour son
écoute et ses « lâche pas ! » très encourageants. Merci à Véronique Desrochers qui était là au
tout début, lors d’un été plutôt éprouvant personnellement. Merci également à Jean-François
Mercier pour l’intérêt qu’il a toujours porté face à ce queje fais. Et bien entendu, je veux dire
11
un gros merci à ma meilleure amie, Julie Genest, pour son amitié durable dont Γ importance à
mes yeux est telle qu’aucun mot ne saurait en exprimer l’ampleur correctement. En
particulier, je tiens à te remercier de si bien savoir me remettre sur le droit chemin lorsque je
me sens dépassée par les événements. Psychologue à tes heures, tu connais l’art de la
confrontation efficace et je l’apprécie énormément !
Je tiens à souligner l’importance de mes parents qui, par leur amour et leur support
inconditionnel tout au long de mes études, m’ont permis d’arriver à mes fins. Merci à eux qui
ont toujours cru en moi et ont su me prouver que la volonté et la persévérance peuvent
conduire à la réalisation de bien des objectifs. Enfin, je remercie sincèrement mon copain
Frédéric Lemay qui, par l’amour et le bonheur qu’il a suscité dans ma vie, m’a donné la
motivation nécessaire pour compléter ce mémoire. Le bout de chemin parcouru avec lui m’a
aussi permis de connaître et d’apprécier la réalité professionnelle.
C’est aujourd’hui, avec confiance et ambition, que je me tourne vers d’autres
horizons...
Ill
RÉSUMÉ
Cette recherche vise à documenter les qualités psychométriques des Tests de
rendement cognitif pour enfants (TRCE; Loranger & Pépin, 1998), un instrument
d’évaluation intellectuelle informatisé tenant compte de la vitesse des opérations mentales.
Les TRCE et la forme abrégée de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet sont administrés à
127 enfants âgés entre 3 ans et 5½ ans. Les différents tests informatisés montrent des
relations significatives entre eux allant de -0,54 à 0,90 (g < 0,01). De plus, l’analyse
factorielle confirme la prédominance d’un seul facteur se dégageant à la fois des TRCE et de
l’échelle d’intelligence traditionnelle (56% de la variance est expliquée par ce facteur).
L’instrument à l’étude démontre aussi une bonne capacité discriminante en fonction de l’âge
(r entre score global et âge = 0,70). Par ailleurs, les scores des TRCE présentent des relations
positives et significatives avec ceux du Stanford-Binet (score global mis en relation avec les
sous-tests du Stanford-Binet : Vocabulaire r = 0,51 ; Analyse de modèles r = 0,60 ; Quantités
r = 0,60 ; Mémorisation de perles r = 0,39). En somme, cette étude montre que la vitesse des
opérations mentales constitue une composante fondamentale pour l’étude de !’intelligence
des enfants.
Josée Boutin Étudiante graduée
Michel Loranger, Ph.D. Directeur de recherche
IV
TABLE DES MATIÈRES
Page
AVANT-PROPOS ............................................................. ......................................... i
RÉSUMÉ ................... ................................................................................................. iii
TABLE DES MATIÈRES ........................................................................................... iv
LISTE DES TABLEAUX ........................................................................................... vi
INTRODUCTION .......................................................................................................... 1
1.1 Contexte théorique et exposé du problème ....................................................... 4
1.1.1 Courant théorique à l’origine de l’élaboration des TRCE .................. 4
1.1.2 Vitesse d’exécution comme indice de vitesse mentale ........................ 5
1.1.3 Relation entre vitesse des opérations mentales et habileté intellectuelle. 8
1.1.4 Vitesse des opérations mentales dans un contexte développemental ... 10
1.1.5 Conclusion ........................................................................................... 14
1.1.6 Hypothèses de recherche ...................................................................... 14
1.2 Méthodologie ................................................................................................... 16
1.2.1 Participants ........................................................................................... 16
1.2.2 Matériel ................................................................................................ 16
1.2.3 Procédure ............................................................................................. 20
1.3 Résultats ........................................................................................................... 21
1.3.1 Données descriptives ........................................................................... 21
1.3.2 Indice de fidélité .................................. 24
1.3.2.1 Consistance interne ................................................................ 24
1.3.3 Indices de validité ................................................................................ 24
1.3.3.1 Corrélations ............................................................................ 24
1.3.3.2 Structure factorielle ................................................................ 24
1.3.3.3 Validité discriminante ............................................................ 25
1.3.3.4 Validité concomitante ............................................................ 26
1.3.3.5 Validité prédictive .................................................................. 27
V
TABLE DES MATIÈRES (suite)
Page1.4 Discussion ................ 27
1.4.1 Fidélité ................................................................................................. 27
1.4.1.1 Consistance interne ............................................................... 27
1.4.2 Validité ................................................................................................. 28
1.4.2.1 Corrélations ............................................................................ 28
1.4.2.2 Structure factorielle ................................................................ 29
1.4.2.3 Validité discriminante ........................................................... 29
1.4.2.4 Validité concomitante ............................................................ 30
1.4.2.5 Validité prédictive .................................................................. 33
1.4.3 Implications théoriques et pratiques .................................................... 33
1.4.4 Aspects limitatifs de l’étude et propositions de recherches futures ... 34
CONCLUSION GÉNÉRALE ..................................................................................... 35
RÉFÉRENCES .................... 36
NOTE DE L’AUTEURE ............................................................................................. 44
ANNEXE A Lettre de consentement aux parents ................................................... 56
ANNEXE B Tableau 12 : Moyennes des scores aux TRCE pour chaque tranche
d’âges (en mois) ............................................................................................... 58
ANNEXE C Tableau 13 : Moyennes des scores bruts aux sous-tests
de Y Échelle d’intelligence Stanford-BineCpom chaque tranche d’âges
(en mois) .......................................................................................................... 63
VI
LISTE DES TABLEAUX
Page
Tableau 1 : Minimums, maximums et moyennes des scores de réussite des
TRCE pour chaque groupe d’âges ................................................................... 45
Tableau 2 : Moyennes et écarts types pour chaque groupe d’âges aux TRCE .......... 46
Tableau 3 : Moyennes et écarts types des scores Z des TRCE pour chaque
groupe d’âges ................................................................................................... 47
Tableau 4 : Moyennes et écarts types des scores bruts et des scores QI
aux sous-tests de T Échelle d’intelligence Stanford-Binet ............................... 48
Tableau 5 : R de Pearson et nombre de sujets (n) impliqués dans la mise en
relation des TRCE ............................................................................................ 49
Tableau 6 : R de Pearson et nombre de sujets (n) impliqués dans la mise en
relation des sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet ................. 50
Tableau 7 : Analyse factorielle des scores de vitesse d’exécution des TRCE :
résultats de l’extraction des composantes ...................... ................................ 51
Tableau 8 : Analyse factorielle des scores de vitesse d’exécution des TRCE et
des scores bruts de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet : résultats
de l’extraction des composantes ...................................................................... 52
Tableau 9 : Comparaisons multiples de type Bonferroni des différences
entre les groupes d’âges aux TRCE ................................................................. 53
Tableau 10 : Comparaisons multiples de type Bonferroni des différences
entre les goupes d’âges à Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet ................. 54
Tableau 11 : Corrélations entre les TRCE, entre les TRCE et l’âge (en mois)
ainsi qu’entre les TRCE et les sous-tests de l’Échelle d’intelligence
Stanford-Binet .................................................................................................. 55
Tableau 12 : Moyennes des scores aux TRCE pour chaque tranche d’âges
(en mois) .......................................................................................................... 58
Tableau 13 : Moyennes des scores bruts aux sous-tests de l’Échelle d’intelligence
Stanford-Binet pour chaque tranche d’âges (en mois) ............................ 63
Tests de rendement cognitif 1
INTRODUCTION
L’évaluation des habiletés intellectuelles fait l’objet de recherches depuis plus d’un
siècle. Et en fait, depuis 20 à 30 ans, des changements importants dans ce domaine sont
survenus sous l’influence de la psychologie cognitive et de la technologie informatique. À
l’heure actuelle, il semble que de nouveaux instruments psychométriques informatisés
puissent être proposés dans le domaine de l’évaluation intellectuelle et qu’un
rapprochement entre la psychométrie classique et la psychologie cognitive puisse être
opéré.
À l’Université Laval, les travaux au sein du Groupe de recherche en psychologie
cognitive visent la mesure de diverses fonctions cognitives par la prise en compte de la
vitesse des opérations mentales inférée à partir des temps d’exécution à des tâches
cognitives, certains individus étant plus rapides que d’autres. Pour ce faire, plusieurs
instruments d’évaluation informatisés sont développés et étudiés. Entre autres, les travaux
de Blanchet (1998), de Lavergne (1997) et de Vigneau (1997) rapportent des résultats très
probants suite à l’étude de ces différents instruments et incitent, par conséquent, à des
travaux subséquents dans le domaine.
En confrontant théoriquement et empiriquement le Test d’Aptitudes Informatisé
(TAI) adolescents et adultes (Pépin & Loranger, 1994) à une méthode traditionnelle
d’évaluation de type Wechsler, soit l’Épreuve Individuelle d’Habileté Mentale (EIHM;
Chevrier, 1989), l’étude de Blanchet (1998) a d’abord permis d’évaluer la convergence des
deux types d’épreuves reflétant différents niveaux hiérarchiques d’habiletés en plus de
suggérer que plusieurs épreuves informatisées soient très corrélées à des épreuves
traditionnelles. Pour sa part, Lavergne (1997) a comparé la version enfant du Test
d’Aptitudes Informatisé (TA1-E; Loranger & Pépin, 1994) à la traduction française du
Wechsler Intelligence Scale for Children-Third Edition (WISC-II1; Wechsler, 1991). Ses
résultats montrent que la vitesse d’exécution à ce type d’épreuve est lié au degré de
maîtrise des apprentissages.
Vigneau (1997) s’est intéressé aux personnes déficientes intellectuelles, une
clientèle pour laquelle les moyens d’évaluation cognitive sont plutôt limités. Ainsi, les
Tests de rendement cognitif (TRC) pour personnes adultes présentant une déficience
intellectuelle (Loranger & Pépin, 1998) ont été développés afin de recueillir des
informations relatives au degré d’automaticité des opérations mentales chez les retardés
mentaux. L’étude de Vigneau confirme !’applicabilité des tests auprès de cette clientèle
ainsi que les qualités psychométriques de l’instrument. De plus, cette recherche suggère
que les processus de traitement de !’information inhérents aux opérations mentales puissent
être modifiés chez les retardés mentaux et souligne une certaine malléabilité de ces
processus. En somme, les travaux visant à vérifier !’application des instruments
informatisés développés jusqu’à présent offrent des résultats intéressants en ce sens qu’ils
indiquent que les tests informatisés peuvent procurer, de façon rapide, des renseignements
comparables à ceux obtenus par les instruments traditionnels ou, à tout le moins, offrent un
complément à ces instruments et, par conséquent, ouvrent la voie vers une compréhension
nouvelle des conduites intelligentes.
Jusqu’à présent, les études évaluant la vitesse des opérations mentales ont été
centrées sur des échantillons d’adultes ou d’enfants d’âge scolaire, utilisant la plupart du
temps des tâches requérant l’habileté de lecture (Miller & Vemon, 1997). Et peu de
recherches ont été faites en utilisant principalement cette variable auprès d’enfants d’âge
préscolaire.
Cette recherche est une première étude vérifiant l’apport de mesures de temps de
réaction et de vitesse d’exécution lors de tâches d’évaluation chez les jeunes enfants. Elle
met à contribution une série de tests adaptés pour eux et inspirés des Tests de rendement
cognitif pour personnes adultes présentant une déficience intellectuelle. Ce travail vise
plus particulièrement à explorer les possibilités d’application des Tests de rendement
Tests de rendement cognitif 2
cognitif pour enfants. Ainsi, des données préliminaires sont recueillies auprès d’enfants
d’âge préscolaire et les qualités psychométriques de l’instrument sont évaluées.
La première partie du travail présente le cadre théorique. Principalement, cette
section expose le courant théorique au sein duquel s’inscrit l’élaboration des Tests de
rendement cognitif pour enfants. De plus, elle propose des mesures de temps de réaction et
de vitesse d’exécution comme indices de vitesse des opérations mentales. Elle aborde
également la relation entre la vitesse d’exécution et l’habileté intellectuelle en plus de
fournir des informations sur la vitesse des opérations mentales dans un contexte
développemental. Enfin, un résumé ainsi que les hypothèses de recherche sont rapportés.
La deuxième partie précise les différentes étapes de la réalisation de cette étude, à savoir la
méthodologie : les participants, les instruments de mesure et le déroulement de
1 ’expérimentation. La troisième partie expose les résultats de l’étude alors que la
quatrième présente la discussion.
Tests de rendement cognitif 3
Tests de rendement cognitif 4
CONTEXTE THÉORIQUE ET EXPOSÉ DU PROBLÈME
1.1.1 Courant théorique à l’origine de l’élaboration des TRCE
L’apparition d’un point de vue cognitiviste dans le domaine de la psychologie de
!’intelligence a suscité de nombreux travaux relativement à la vitesse des opérations
mentales et, plus spécifiquement, aux processus de traitement de T information (Lautrey,
1996). De nouvelles théories de !’intelligence axées sur le fonctionnement cognitif et
inspirées du modèle de traitement de !’information ont vu le jour et ouvrent la voie vers de
nouvelles mesures de l’habileté intellectuelle. Notamment, plusieurs chercheurs ont
effectué des études expérimentales et ont proposé des théories centrées sur la mesure de
l’automaticité du traitement de !’information : Schneider et Shiffrin, 1977; Posner et
Snyder, 1975; LaBerge et Samuels, 1974; Neumann, 1984; Logan, 1988; Jacoby, 1991;
Sternberg, 1985 ne sont que quelques exemples.
Par l’ampleur et la rigueur expérimentale de leurs travaux, Schneider et Shiffrin
(1977) ont exercé une influence réelle dans l’étude de !’attention et du développement de
l’automaticité (Fortin & Rousseau, 1989). Ils ont établi une distinction claire entre les
processus automatiques et contrôlés, les premiers étant rapides et sans effort, les seconds
requérant un plus grand effort mental. Pour sa part, Neumann (1984) a tenté de réunir
deux tendances soit l’accent mis sur les processus et l’accent mis sur les conditions
environnementales. Il a ainsi attribué aux processus d’automaticité non pas une propriété
intrinsèque mais plutôt une propriété dépendant à la fois du système de traitement et du
contexte. Dans ce même ordre d’idées, Sternberg (1985, 1988) a présenté une théorie
offrant une intégration encore plus grande des processus automatisés au reste de la vie
mentale. Dans sa théorie triarchique de !’intelligence, la dimension d’automaticité s’insère
dans la sous-théorie qui relie !’intelligence et l’expérience de l’individu. L’habileté à
automatiser fait référence à la capacité de développement de séquences surapprises
(Vigneau, 1997) et est liée à la vitesse de réponse suite à l’activation des stimuli de base.
Selon Sternberg (1994), !’automatisation des opérations mentales est nécessaire à
l’assimilation de l’information et, par conséquent, à une réalisation intelligente des tâches.
En effet, les opérations intellectuelles qui sont effectuées facilement et automatiquement
par des gens plus intelligents sont accomplies avec plus de peine et d’effort par ceux qui le
sont moins. D’où la conclusion de l’auteur que les individus intellectuellement supérieurs
sont ceux qui auraient mieux automatisé différents apprentissages.
C’est à l’intérieur d’un courant théorique axé sur les processus cognitifs que les
Tests de rendement cognitif pour enfants ont été développés et, en particulier, en tenant
compte des théories d’automatisation très présentes dans le domaine de !’intelligence. En
fait, les Tests de rendement cognitif pour enfants comprennent des tâches simples
d’analogie et les mesures qui en sont issues reposent principalement sur des scores de
temps de réaction et de vitesse d’exécution, lesquels constituent vraisemblablement des
indices du degré d’automatisation des opérations mentales. Les résultats à ces tâches
devraient donc permettre de refléter l’habileté intellectuelle générale des enfants, la
littérature faisant état de la vitesse d’exécution comme indice de la vitesse des opérations
mentales.
1.1.2 Vitesse d’exécution comme indice de vitesse des opérations mentales
Le choix de prise en compte systématique de la vitesse d’exécution dans
l’évaluation intellectuelle trouve sa source dans la psychologie du traitement de
!’information. En effet, cette dernière a contribué au renouvellement de l’intérêt envers le
temps de réponse en postulant la possibilité d’inférer à partir de ce délai la présence et le
mode de fonctionnement de divers processus mentaux (Lohman & Rocklin, 1995).
Plusieurs méthodes de calcul basées sur les temps de réponse ont été développées afin
d’estimer la durée des processus cognitifs qui s’opèrent entre la présentation du stimulus et
la réponse. Entre autres, il y a la méthode classique de soustraction des temps de réaction
de Donders (Gottsdanker, 1989), qui présente un intérêt historique considérable puisqu’elle
constitue l’une des premières tentatives d’analyse des étapes de traitement à l’aide des
temps de réponse. Plusieurs travaux ont fait suite à l’idée de Donders de prendre en
considération le temps nécessaire aux divers processus mentaux pour se réaliser. La
méthode des facteurs additifs de Sternberg (Robert & Sternberg, 1992), la loi de Hick
Tests de rendement cognitif 5
(Jensen, 1987) utilisée pour expliquer le facteur général d’intelligence et le modèle de
Posner employé par Hunt (1978, 1985) pour expliquer le facteur verbal sont d’autres
avenues développées qui prennent en compte la variable de temps susceptible de témoigner
de la vitesse des opérations mentales.
L’intérêt envers la mesure d’habiletés dites « élémentaires » de traitement de
!’information résulte de l’influence de l’approche du traitement de !’information. Selon
Detterman et al. (1992), de telles mesures constituent un apport nouveau important pour
l’évaluation intellectuelle et sont susceptibles de relever les divers défis rencontrés par les
méthodes traditionnelles d’évaluation. Toutefois, certains auteurs soutiennent que de telles
mesures élémentaires ne permettront jamais de rendre compte de l’ensemble du
fonctionnement intellectuel (Keating, 1983 ; Lautrey, 1996 ; Sternberg & Salter, 1982).
De plus, Lautrey (1996) rapporte que les tâches les plus élémentaires semblent mobiliser
des processus cognitifs nettement plus complexes que ceux imaginés par leurs concepteurs.
Ainsi, selon l’auteur, les paradigmes expérimentaux basés sur l’isolation des processus
élémentaires sollicitent en fait, bien qu’à un degré moindre, les ressources cognitives qui
sont en jeu dans les tâches complexes: familiarité avec un contenu, capacité à maintenir
!’attention, à trouver des stratégies d’optimisation, à tirer parti de l’entraînement, à
automatiser, etc. Il n’en demeure pas moins, d’après Vigneau (1997), que ces mesures
élémentaires présentent les relations nécessaires avec le facteur g (intelligence générale)
pour faire partie d’une évaluation intellectuelle. Ainsi, la variable vitesse d’exécution
apparaît comme une mesure d’évaluation précise et dynamique des activités mentales.
Bien sûr, le temps d’exécution peut être affecté par plusieurs variables telles !’attention, la
motivation, la fatigue, etc. Ces variables amènent du bruit dans les temps d’exécution
comme elles le font pour n’importe quelle mesure psychométrique (test d’intelligence, test
de personnalité) et ces variables « bruit » font partie de ce qu’on nomme l’erreur de
mesure, laquelle fait partie intégrante de tout score observé.
Les chercheurs qui se sont intéressés à l’étude de la vitesse d’exécution ont
généralement utilisé des temps d’exécution recueillis à des tests expérimentaux visant la
mesure de composantes spécifiques de traitement de l’information (Bowling & Mackenzie,
Tests de rendement cognitif 6
1996 ; Brand & Deary, 1982 ; Hunt, Lunneborg & Lewis, 1975 ; Vernon, 1983 ; Vernon,
Nador & Kantor, 1985 ). Ils ont alors tenté d’isoler certains processus tels que le temps
d’encodage ou le temps d’inspection dont ils inféraient !’implication dans la réalisation de
tâches intellectuelles. De leurs études se dégagent des relations significatives entre
certaines composantes de vitesse de traitement et les scores aux tests d’intelligence.
Reuchlin (1989) a toutefois mentionné quelques limites quant à certaines de ces
recherches expérimentales, notamment en ce qui a trait à l’isolation des processus étudiés.
En fait, l’auteur remet en cause la méthode qui consiste à chercher des liaisons dont
chacune porte sur un seul processus élémentaire et !’intelligence générale. D’une part, les
corrélations ainsi obtenues sont relativement faibles. D’autre part, Hunt et Lansman
(1982) rapportent qu’en présentant aux gens un seul problème à la fois et en se centrant
ainsi sur l’aptitude à exécuter les tâches expérimentales l’une après l’autre, on peut laisser
échapper une dimension du comportement humain associée à l’exécution de tâches
concurrentes. On ne peut donc pas espérer comprendre le fonctionnement d’un système
complexe par une simple analyse des sous-systèmes considérés isolément. Lautrey (1996)
arrive à la même conclusion en proposant d’étudier des performances impliquant plusieurs
processus en interaction plutôt que d’axer sur !’utilisation de tâches élémentaires qui
incluent hypothétiquement un seul processus. Dans ce sens, l’étude de la vitesse
d’exécution aux items d’un test psychométrique visant l’évaluation de la vitesse des
opérations mentales en général s’avère une démarche plus appropriée.
Dans le courant psychométrique de la recherche sur la vitesse des opérations
mentales, le temps de réaction à chaque item s’avère un indice de rapidité relativement peu
étudié. En effet, pour évaluer la vitesse mentale, la mesure de prédilection correspond
plutôt au nombre de réponses exactes produites à l’intérieur d’un temps limite (Anastasi,
1988) . Dans la présente étude, les temps de réaction sont calculés à partir des items réussis
seulement. En effet, la prise en compte des items échoués serait inappropriée puisqu’il est
reconnu que le temps de réaction à une solution erronée reflète soit un traitement incomplet
de !’information, soit un échec d’une ou de plusieurs composantes du traitement (Lohman,
1989) . Par ailleurs, la vitesse d’exécution est une mesure issue d’une tâche de résolution
Tests de rendement cognitif 7
de problème, par opposition au temps de réaction qui se veut une simple mesure du temps
nécessaire pour répondre suite à Γapparition d’un stimulus. Dans la présente étude, la
vitesse d’exécution est établie à partir d’un score qui tient compte à la fois du temps de
réaction et de l’exactitude des réponses. Une comparaison de chacun des scores (score de
temps, de réussite et de vitesse d’exécution) mis en relation avec l’habileté intellectuelle
permettra donc de constater quelle mesure est la plus efficace et mérite d’être prise en
compte lors des applications ultérieures des Tests de rendement cognitif pour enfants.
1.1.3 Relation entre vitesse des opérations mentales et habileté intellectuelle
Étant donné que le processus de vitesse fait partie intégrante du système cognitif, il
est attendu d’observer une relation importante entre la vitesse des opérations mentales et
l’intelligence. En fait, depuis les quinze dernières années, les travaux ont démontré une
relation négative entre !’intelligence, telle que mesurée à l’aide de tests traditionnels
d’habileté générale et la vitesse des opérations mentales dans les tâches cognitives
élémentaires. D’où la conclusion à l’effet que les personnes les plus intelligentes sont plus
rapides dans la perception et le traitement de !’information (Vernon, 1987). Les études de
Jensen (1982, 1986) permettent d’affirmer que !’intelligence est négativement corrélée à la
vitesse d’exécution dans les tâches cognitives relativement simples impliquant des temps
de réaction de moins de deux secondes. Au-delà de ce temps, la corrélation entre la vitesse
d’exécution et le quotient intellectuel (QI) décroît. En effet, avec !’augmentation de la
complexité de la tâche cognitive, d’autres facteurs tels que les variables de personnalité ou
la recherche de stratégie interfèrent avec la mesure précise des opérations mentales. Jensen
nomme ce phénomène le test-speed paradox. Pour leur part, Glaser et Pellegrino (1982)
soulignent que les tâches simples de raisonnement inductif, requérant la comparaison et la
catégorisation, activités à la base de tout travail analogique, corrélent très fortement avec
un facteur d’habileté intellectuelle générale. Dans cette optique, les Tests de rendement
cognitif pour enfants impliquent des tâches analogiques très simples susceptibles de rendre
compte de l’habileté intellectuelle et d’offrir une mesure qui traduise relativement bien la
vitesse des opérations mentales de l’individu.
Tests de rendement cognitif 8
Tesis de rendement cognitif 9
Avec Γapparition des tests informatisés d’habileté mentale, MacLennan, Jackson et
Bellantino (1988) se sont penchés sur la possibilité de mesurer la vitesse des opérations
mentales directement, lors de la passation de ces tests. Ils ont ainsi émis l’hypothèse que
les mesures de vitesse d’exécution recueillies lors de la passation d’un test psychométrique
informatisé puissent refléter les différences individuelles dans la vitesse des opérations
mentales et être reliées, par le fait même, au quotient intellectuel. Dans ce même ordre
d’idées, Lavergne, Pépin et Loranger (1997) ont administré le Test d’Aptitudes Informatisé
pour enfants et ont observé des corrélations importantes entre les indices de vitesse et les
mesures globales de performance à un test traditionnel d’intelligence (WISC-1I1). L’étude
de Vigneau (1997) auprès des déficients mentaux indique également que les sous-tests du
Test d’automaticité entretiennent des relations élevées avec plusieurs épreuves
psychométriques (tests d’intelligence et échelle de comportements d’adaptation).
Récemment, une étude de Blanchet (1998), réalisée auprès d’élèves de niveau secondaire,
a démontré une corrélation entre la vitesse d’exécution et l’habileté intellectuelle lors de la
passation des Tests d’Aptitudes Informatisés adolescents et adultes. En somme, pour tous
ces auteurs, la vitesse des opérations mentales telle que mesurée par des tâches
informatisées semble déterminer l’efficacité de ces opérations et, par le fait même, serait
reliée à la performance à des tests d’habiletés intellectuelles.
En 1990, Neubauer poursuit une étude visant à évaluer la relation que le degré
d’automatisation des opérations mentales entretient avec !’intelligence. Cette recherche est
intéressante en raison de la référence faite à la théorie de Sternberg. Dans son étude, le
chercheur a recours à des matrices de Raven informatisées. Une première passation,
présentée comme une tâche d’identification de concept, constitue la condition « adaptation
à la nouveauté » et la seconde, présentée comme un test mesurant la vitesse d’exécution,
est la condition « automatisation ». Les résultats indiquent que le degré d’automatisation
entretient, tel que prévu par la théorie de Sternberg, des relations modérées avec
!’intelligence. Il partage aussi des liens modérés avec l’adaptation à la nouveauté. Les
deux conditions contribuent de manière différente à !’intelligence : au début de la tâche,
l’adaptation à la nouveauté est plus importante tandis que !’automatisation prend davantage
d’importance à mesure que la tâche se poursuit. Enfin, la relation entre le degré
d’automatisation et !’intelligence est d’autant plus forte que la tâche est facile tandis que
l’inverse est vrai pour l’adaptation à la nouveauté. Ceci concorde avec le test-speed
paradox relevé par Jensen (1982) voulant que !’intelligence soit négativement corrélée
avec la vitesse d’exécution seulement lorsque les tâches cognitives sont relativement
simples.
Les résultats de l’étude de Neubauer (1990) confirment donc l’idée de Vemon
(1987) voulant que les individus plus brillants soient plus rapides pour résoudre les items
relativement simples. Par ailleurs, il est important de noter que ces résultats proviennent
d’une expérimentation réalisée auprès d’adultes universitaires, n’assurant pas la
généralisation à une autre population. Il n’en demeure pas moins que ces résultats
indiquent que la mesure du degré d’automatisation, telle que conçue par Sternberg, peut
être envisagée avec les hypothèses que suggère la théorie, que l’emploi de l’ordinateur à
cette fin se révèle approprié, et qu’il est possible d’obtenir une mesure relativement fidèle
du degré d’automatisation des opérations mentales.
En résumé, plusieurs travaux empiriques réalisés par les chercheurs de la tradition
cognitiviste constituent autant d’appuis à !’utilisation ou, à tout le moins, à la poursuite des
études de la vitesse d’exécution dans l’évaluation intellectuelle. Rafaeli et Tractinsky
(1991) mentionnent que l’argument en faveur de la prise en compte des indices de vitesse
est que les temps d’exécution diffèrent clairement entre les individus, qu’ils sont reliés au
temps que les individus prennent pour faire un choix et sont donc indicatifs de quelques
dimensions de l’habileté. Par ailleurs, l’inclusion de la variable vitesse d’exécution au sein
de l’évaluation intellectuelle a fait l’objet de diverses recherches et constatations en ce qui
a trait au rendement selon l’âge des personnes. Les données actuellement disponibles se
doivent donc d’être exposées.
1.1.4 Vitesse des opérations mentales dans un contexte développemental
Il est bien reconnu que la vitesse mentale varie en fonction du développement
intellectuel. Déjà, en 1974, Wickens affirmait que les réponses des enfants à des tâches de
rapidité étaient typiquement plus lentes que celles des jeunes adultes. À l’heure actuelle,
Tests de rendement cognitif 10
Tests de rendement cognitif 11
un important courant de recherches s’attarde à souligner l’importance du développement
en montrant que des groupes d’individus contrastés selon l’âge présentent des différences
dans la vitesse d’exécution (Haie, 1990 ; Kail, 1986, 1991a; Kail & Salthouse, 1994).
Cependant, la raison précise de cette augmentation dans la vitesse avec !’augmentation en
âge est encore le sujet de diverses recherches. Plusieurs hypothèses sont avancées à ce
sujet : !’augmentation dans la vitesse de !’identification et de l’encodage du stimulus, la
réduction dans le temps de prise de décision et la sélection des réponses plus rapide (Miller
& Vernon, 1997).
Brewer et Smith (1989) suggèrent que !’augmentation développementale dans la
vitesse des opérations mentales soit due aux changements reliés à l’âge dans le compromis
entre la vitesse et l’exactitude. Utilisant une tâche de résolution de problèmes à choix de
réponse séquentiels et considérant le temps d’exécution, ils découvrent que les jeunes sont
plus lents et moins constants au niveau de la vitesse d’exécution en plus d’être moins
précis dans le contrôle de leurs erreurs. Dans le même ordre d’idées, Hale, Fry et Jessie,
(1993) rapportent aussi un temps d’exécution plus grand chez les enfants. Il est bien
reconnu que la variabilité des temps d’exécution est susceptible d’être plus importante dans
des conditions impliquant de plus grands temps d’exécution (Luce, 1986). Donc, il est
possible, et c’est la conclusion des auteurs, que la grande variabilité intrasujet dans la
performance des enfants soit entièrement due une lenteur au niveau de la vitesse mentale
plutôt qu’à l’existence de différences qualitatives relatives à l’âge dans les opérations
mentales (Haie et al., 1993). Par ailleurs, les conclusions de Miller et Vernon (1996, 1997)
ne permettent pas de supporter l’opinion de Brewer et Smith relativement au taux d’erreur.
En fait, ils sont plutôt d’avis que l’âge affecte la précision seulement quand les tâches sont
particulièrement difficiles.
Des recherches de Haie (1990) et de Kail (1986, 1988) suggèrent également que les
différences reliées à l’âge dans la vitesse des opérations mentales sont principalement de
nature quantitative et non qualitative. Dans les études transversales de Salthouse et Kail
(1983), la vitesse, obtenue pour un large éventail de tâches, suit une trajectoire particulière
d’âge en âge : elle augmente pendant l’enfance puis, après avoir atteint un sommet à l’âge
adulte, elle diminue peu à peu. L’explication offerte par Kail (1986, 1991a, 1991b) est
globale : ces différences liées à l’âge, étant donné leur apparente universalité quant aux
tâches, seraient sous-tendues par le développement d’un mécanisme central de limitation
de la vitesse. En d’autres mots, Kail conclut que la plupart des traitements cognitifs
fondamentaux, sinon tous, arrivent à maturité à la même vitesse. C’est ce que Haie (1990)
définit comme « l’hypothèse de tendance globale ». En fait, les résultats supportent
l’hypothèse que les jeunes répondent plus lentement que les adultes, tel que décrit par une
fonction linéaire. Toutefois, les changements dans les performances de vitesse prennent
une direction non linéaire avec l’âge.
Kail (1991b) émet l’hypothèse que !’augmentation dans la vitesse des opérations
mentales soit due à une utilisation plus efficace des stratégies ou à une plus grande
efficacité du balayage de !’information en mémoire de travail. En relation avec la première
hypothèse, Lavergne et vigneau (1997) énoncent l’idée que le niveau développemental des
stratégies utilisées additionné à la maîtrise relative de ces stratégies puissent moduler la
vitesse des opérations mentales. Par ailleurs, les chercheurs reconnaissent l’importance de
la mémoire de travail dans la vitesse des opérations mentales : les changements reliés à
l’âge dans la vitesse de ces opérations amènent des changements dans la mémoire de
travail qui, en retour, amènent des modifications dans la performance à des tests d’habileté
intellectuelle (Fry & Hale, 1996 ; Kail & Salthouse, 1994).
La majorité des recherches faisant état de la vitesse des opérations mentales chez
les jeunes ont évalué des enfants d’au moins six ans (voir par exemple Anderson, 1988 ;
Fry & Hale, 1996 ; Kail, 1993 ; Lavergne, 1997 ; Nettelbeck & Wilson, 1994) ou encore,
ont tenté de prédire !’intelligence des jeunes enfants à partir de leurs performances lors des
premiers mois de vie (voir par exemple Fagan, 1984 ; Bomstein, 1985 ; Dougherty &
Haith, 1997). C’est pourquoi, l’étude de Miller et Vernon (1996) s’avère particulièrement
intéressante dans le cadre de la présente recherche. En effet, elle fait partie des rares
travaux qui se sont attardés à évaluer la vitesse des opérations mentales chez des enfants
d’âge préscolaire à l’aide de tâches ne requérant pas d’habileté de lecture ou
d’identification numérique et, par surcroît, elle apporte des résultats issus d’un échantillon
Tests de rendement cognitif 12
d’enfants aux âges similaires à ceux requis dans !’échantillon de participants de la présente
étude.
Tests de rendement cognitif 13
L’étude de Miller et Vemon (1996) s’attarde à vérifier la relation entre
!’intelligence, la vitesse d’exécution et la mémoire de travail des enfants âgés entre quatre
et six ans afin de déterminer si les conclusions relatives à la population plus âgée peuvent
s’appliquer aux jeunes enfants. En fait, les études chez les adultes montrent que
!’intelligence est corrélée avec la vitesse d’exécution (Jensen, 1987 ; Vemon, 1989) et
aussi avec la mémoire de travail (Kyllonen, Tirre & Christal, 1991). Bien que la vitesse
d’exécution et la mémoire puissent tous les deux prédire !’intelligence, c’est la mémoire de
travail qui s’avère le meilleur prédicteur chez les adultes (Miller & Vemon, 1992). De
plus, les auteurs maintiennent qu’un facteur général se dégage des dimensions de mémoire,
de vitesse d’exécution et d’intelligence. Bien que ce facteur soit également identifié suite à
l’étude auprès des enfants, la relation entre ces trois dimensions n’est pas comparable à
celle des adultes. En effet, chez les enfants, la relation entre vitesse d’exécution et
intelligence générale ne serait pas aussi forte que la relation entre mémoire et intelligence
générale (Miller & Vemon, 1996). Une explication suggérée par les auteurs réfère à la
possibilité que la relation entre vitesse et intelligence se développe en fonction des
habiletés cristallisées. Ainsi, la vitesse d’exécution serait une habileté qui se développerait
avec l’expérience, l’éducation et la culture. De plus, les auteurs croient que d’un point de
vue culturel et éducationnel, la vitesse n’est encouragée que plus tard dans l’enfance, donc
développée après l’âge préscolaire.
L’étude de Miller et Vemon (1996) rapporte des corrélations allant de -0,026 à
-0,495 (M = -0,261) entre la vitesse d’exécution calculée à partir de huit tests informatisés
et les scores bruts des sous-tests du Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence-
Revised (WPPSI-R). Les auteurs concluent que, chez les enfants âgés entre quatre et six
ans, la mémoire compte pour une part significative de la variabilité dans !’intelligence
tandis que la vitesse d’exécution ne semble pas influencer de manière importante les
habiletés intellectuelles et, par le fait même, ne s’avère pas un bon prédicteur de
!’intelligence. Il n’en demeure pas moins que la vitesse d’exécution est corrélée de façon
significative avec Γintelligence chez les enfants d’âge préscolaire, chez les enfants d’âge
scolaire et chez les adultes. Il paraît donc approprié d’étudier la relation de cette dernière
avec un nouvel instrument d’évaluation intellectuelle basé principalement sur des mesures
de temps de réaction et de vitesse d’exécution : les Tests de rendement cognitif pour
enfants.
1.1.5 Conclusion
S’inscrivant dans un courant théorique axé sur les processus cognitifs et en tenant
compte des théories d’automatisation très présentes dans le domaine de !’intelligence, les
Tests de rendement cognitif pour enfants veulent témoigner de la vitesse des opérations
mentales. Le temps de réaction et la vitesse d’exécution constituent les principales
variables d’intérêt étant donné qu’il semble possible d’inférer à partir d’elles la présence et
le mode de différents processus mentaux (Lohman & Rocklin, 1995). De plus, plusieurs
études telles que celles de MacLennan et al. (1988), de Lavergne et al. (1997), de Vigneau
(1997) et de Blanchet (1998) rapportent que la vitesse des opérations mentales, telle que
mesurée par des tâches informatisées, déterminerait l’efficacité de ces opérations et, par le
fait même, serait reliée à la performance à des tests d’habiletés intellectuelles. D’un point
de vue développemental, Salthouse et Kail (1983) rapportent que la vitesse de traitement
augmente pendant l’enfance puis, après avoir atteint un sommet à l’âge adulte, elle
diminue peu à peu. Par ailleurs, bien que Miller et Vemon (1996) concluent que la vitesse
d’exécution ne soit pas un bon prédicteur de !’intelligence chez les enfants d’âge
préscolaire, une corrélation significative est tout de même observée entre ces deux
variables. C’est pourquoi il est justifié de vérifier l’apport des mesures de vitesse
d’exécution chez les jeunes enfants à partir d’un nouveau logiciel soit les Tests de
rendement cognitif pour enfants.
1.1.6 Hypothèses de recherche
L’évaluation de la vitesse des opérations mentales est ici la voie choisie pour
parvenir à une compréhension et une évaluation de !’intelligence chez les enfants d’âge
préscolaire. Bien entendu, cet objectif d’évaluation requiert des instruments de mesure
dont les propriétés psychométriques sont acceptables. Dans cet ordre d’idées, la présente
Tests de rendement cognitif 14
recherche met à contribution une série de nouveaux tests informatisés qui veulent traduire,
par des mesures de temps de réaction et de vitesse d’exécution, la vitesse des opérations
mentales chez de jeunes enfants. Elle se veut une étude pilote visant à recueillir, auprès
d’enfants âgés entre trois ans et cinq ans et demi, des données préliminaires relativement
aux qualités psychométriques des Tests de rendement cognitif pour enfants.
L’hypothèse générale de l’étude est que les mesures de temps de réaction et de
vitesse d’exécution issues des TRCE sont des mesures fidèles et valides. Concernant la
fidélité, les coefficients alpha de Cronbach devraient être élevés, témoignant d’une
consistance interne satisfaisante. Par ailleurs, on s’attend à ce que les tests à l’étude
entretiennent des relations positives et significatives entre eux, avec les mesures de
YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet ainsi qu’avec l’âge. Plus précisément, étant donné
la prémisse suggérant que la vitesse des opérations mentales soit une composante de
!’intelligence, les scores obtenus aux TRCE devraient se refléter dans la performance à des
tâches plus complexes. C’est pourquoi il est attendu d’observer de fortes corrélations entre
les scores issus des TRCE et ceux venant de l’échelle d’intelligence traditionnelle,
témoignant d’une bonne validité concomitante. De plus, des analyses seront effectuées
afin de rendre compte de la validité prédictive des TRCE. L’hypothèse stipulée est à l’effet
que les TRCE sont en mesure de prédire l’âge des enfants. De plus, une autre hypothèse
veut que les TRCE offrent une bonne validité discriminante par la distinction des enfants
selon leur âge. Enfin, l’étude des composantes factorielles issues des scores des TRCE
permettra d’établir la structure factorielle de l’instrument à l’étude.
Tests de rendement cognitif 15
Tests de rendement cognitif 16
MÉTHODOLOGIE
1.2.1 Participants
Cent vingt-sept enfants âgés entre trois ans et cinq ans et demi participent à l’étude.
Les participants sont en bonne santé et fréquentent l’une des dix garderies suivantes :
Centre de la petite enfance du Bois-Joli, St-Nicolas ; Centre de la petite enfance La
Salopette, St-Étienne ; Garderie Bichonnette inc., St-Jean-Chrysostome ; Garderie
Dandisosaure, St-Nicolas ; Garderie Feu Vert, Québec ; Garderie Jardin des Anges inc.,
Ste-Foy ; Garderie Libellule inc., Charny ; Garderie les Petits Oursons, St-Rédempteur ;
Garderie Pierrot & Colombino inc., Charny ;Garderie Univers des enfants, Ste-Foy. C’est
par entremise des responsables de chacune de ces garderies de la région de Québec que les
participants sont recrutés. L’échantillon est composé de 62 filles et de 65 garçons. L’âge
moyen des participants est de 4,58 ans, soit de 4,59 ans pour les filles et de 4,57 ans pour
les garçons.
1.2.2 Matériel
Dans chacune des garderies, les entrevues sont réalisées dans des locaux en retrait
des autres enfants. Le mobilier est constitué d’une table basse et de quelques chaises. Un
formulaire de consentement (annexe A) est signé par un parent de l’enfant. Au cours de
l’étude, deux instruments sont utilisés soit les Tests de rendement cognitif pour enfants
(Loranger & Pépin, 1998) et la version abrégée de Y Échelle d'intelligence Stanford-Binet,
quatrième édition (Chevrier, 1991).
Les TRCE sont des épreuves informatisées développées pour faire suite aux travaux
réalisés dans le domaine de la mesure de la vitesse des opérations mentales. Cet
instrument s’articule autour du même construit que les Tests de rendement cognitif pour
personnes adultes présentant une déficience intellectuelle (Loranger & Pépin, 1998). Il est
de type informatisé, requérant un ordinateur IBM ou compatible, un écran graphique
couleur, une carte de son et Γenvironnement Windows 95. Les tâches sont, de manière
résumée, les suivantes :
Pré-test :
Huit items visent à familiariser l’enfant avec le matériel visuel et informatique
utilisé dans l’ensemble de l’épreuve. La tâche du sujet consiste à nommer la forme et la
couleur des figures qui apparaissent à l’écran. Dans le cas où la réponse donnée est bonne,
l’enfant doit appuyer sur la barre d’espacement. Si la réponse est mauvaise, l’examinateur
appuie sur la flèche droite du clavier.
Test de temps de réaction :
Sur un écran uni est disposé un carré vide. Après une durée variable suivant le
signal avertisseur, l’intérieur du carré se colore. Le sujet doit appuyer sur la barre
d’espacement le plus rapidement possible au moment où le carré s’emplit de la couleur
rouge. La latence ainsi déterminée (de la fin de la coloration du carré à l’appui de la barre
d’espacement) est enregistrée. Les deux blocs de 12 items (séparés par une pause
contrôlable) sont précédés de quatre items d’exemples se déroulant de façon identique au
test.
Test d’automaticité du vocabulaire :
Suivant la même procédure qu’au test précédent, un carré apparaissant à l’écran se
remplit cette fois d’une image. Un nom se fait entendre simultanément à l’apparition
d’une image différente à chacun des items. L’enfant appuie sur la barre d’espacement le
plus rapidement possible lorsque le mot entendu et l’image concordent (ex. lorsqu’il
entend et voit le mot « pomme ») tandis qu’il ne doit donner aucune réponse lorsque les
Stimuli sont différents. Le test, comprenant 24 items et précédé de quatre exemples, se
termine après trois échecs consécutifs.
Test de comparaison de formes :
Après une durée variable (aux alentours de 1500 ms) suivant le signal sonore, deux
formes pleines et bleues (soit un carré, un cercle ou un triangle) apparaissent à l’écran sur
Tests de rendement cognitif 17
un fond uni blanc. La tâche du sujet consiste à appuyer le plus rapidement possible sur la
barre d’espacement lorsque les deux formes présentées sont identiques, mais ne donner
aucune réponse lorsque les stimuli sont différents. La latence (durée entre l’apparition des
stimuli et l’appui de la barre) est enregistrée. Une nouvelle période variable de
récupération précède l’item suivant. Lorsque aucune réponse n’est donnée, l’item disparaît
après quatre secondes, enclenchant du même coup la période de repos variable. Le test
compte 24 items (12 positifs et 12 négatifs) précédés de quatre exemples.
Test de comparaison de couleurs :
Suivant une procédure similaire à celle du test précédent, les formes apparaissant
maintenant à l’écran peuvent être de couleur verte ou bleue. Le sujet doit appuyer le plus
rapidement possible sur la barre d’espacement lorsqu’il aperçoit deux couleurs identiques,
qu’il y ait identité physique ou non. Le test est également précédé de quatre exemples.
Test de comparaison de tailles :
L’image de deux crayons, disposés à l’horizontale et pointés vers la droite, apparaît
à l’écran dans un délai variable suivant le signal sonore. Le sujet doit appuyer sur la barre
d’espacement le plus rapidement possible lorsque les crayons présentés sont de même
longueur. Ces derniers sont alignés quant à leur base et peuvent être de deux longueurs
(courte et longue), facilitant ainsi la comparaison. Le test est constitué de 24 items (12
positifs, 12 négatifs), précédés de quatre items d’exemple. Les quatre possibilités d’items
sont les suivantes : crayon court / crayon court, crayon court / crayon long, crayon long /
crayon court, crayon long / crayon long.
La nature informatisée des Tests de rendement cognitif pour enfants favorise une
administration uniformisée pour tous les participants. Les conditions d’administration sont
hautement standardisées et les résultats sont donnés directement par le programme. En
fait, trois scores sont disponibles : le score de réussite, le score de temps et le scores de
vitesse d’exécution.
Tests de rendement cognitif 18
L’Échelle d’intelligence Stanford-Binet est un test individuel d’intelligence
générale qui permet la mesure des habiletés cognitives de sujets âgés de deux ans à l’âge
adulte. La quatrième édition de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet est une révision de
YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet, Forme L-M de 1960. La batterie complète de
Y Échelle d'intelligence Stanford-Binet, quatrième édition, comprend un ensemble de huit à
treize sous-tests, fondés sur l’âge chronologique d’un sujet et sur son palier de départ établi
d’après son rendement au sous-test Vocabulaire. Bien qu’une version abrégée de l’épreuve
puisse être utilisée, !’administration de la batterie complète évalue, de la manière la plus
fidèle, le degré et le profil des habiletés cognitives d’un sujet. La batterie de dépistage
rapide, conduisant à un score total fondé sur les quatre secteurs d’habiletés, est créée par
]’utilisation de quatre sous-tests : Vocabulaire, Analyse de modèles, Quantités et
Mémorisation de perles. Ces sous-tests mesurent quatre secteurs d’habiletés cognitives qui
sont respectivement le raisonnement verbal, le raisonnement abstrait/visuel, le
raisonnement quantitatif et la mémorisation à court terme. La passation requiert
habituellement entre 30 et 40 minutes. De cette évaluation, il est possible de dégager un
score composite mesurant le facteur g ou, en d’autres mots, l’habileté générale de
raisonnement.
La normalisation de l’instrument a été effectuée en 1985 auprès de 5000 sujets
provenant de 160 centres répartis dans 47 états américains. L’échantillon était
représentatif de la population en fonction, notamment, des régions géographiques
représentées, des groupes ethniques, de l’âge, du sexe, de l’occupation et du niveau
d’instruction des parents, etc. L’échelle présente d’excellentes qualités psychométriques,
lesquelles sont largement documentées au sein du Guide d’étude technique qui
accompagne le test (Chevrier, 1991). Par exemple, les corrélations test/retest (n = 57)
entre deux et huit mois d’intervalle qui s’étendent de 0,56 (Mémorisation de perles) à 0,78
(Mémorisation de phrases) témoignent d’un haut niveau de constance de l’instrument. Les
indices obtenus à la technique Kuder-Richardson Formule 20 (KR-20) et le coefficient
alpha démontrent également un haut degré de fidélité de l’instrument. Par ailleurs, la
validité de contenu est satisfaisante. En effet, les coefficients d ’ intercorrélations médians
calculés entre tous les tests administrés à chacun des 17 groupes d’âges de deux ans ¿£ÍÍh
Tests de rendement cognitif 19
ans vont de 0,29 à 0,91. Les analyses factorielles effectuées pour chacun des sous-tests en
fonction des quatre secteurs d’habiletés démontrent d’excellentes qualités de l’échelle en
termes de validité de contenu. Particulièrement, les quatre sous-tests qui font l’objet de
passation dans cette étude entretiennent des relations avec le facteur g qui vont de 0,67 à
0,78.
1.2.3 Procédure
Au total, la durée d’une passation se situe entre 50 et 75 minutes, celle-ci étant
habituellement divisée en deux parties. L’ordre des épreuves peut varier selon les
circonstances. En ce qui a trait aux TRCE, les six tests sont toujours administrés dans le
même ordre, tel que décidé lors de la programmation du logiciel. L’expérimentatrice
demeure aux côtés du participant tout au long de l’épreuve afin de lui transmettre les
consignes et de s’assurer de la participation active de l’enfant. Les sous-tests de Y Échelle
d’intelligence Stanford-Binet sont administrés dans l’ordre suivant : Vocabulaire,
Mémorisation de perles, Quantités et Analyse de modèles, tel qu’indiqué dans le Guide
d’administration et de dépouillement (Chevrier, 1991).
Tests de rendement cognitif 20
Tests de rendement cognitif 21
RÉSULTATS
1.3.1 Données descriptives
Avant de procéder aux épreuves en tant que telles, les participants doivent réussir le
Pré-test, un exercice visant à se familiariser avec le matériel visuel et informatique. Tous
les enfants passent avec succès le Pré-test de modalité de réponse et peuvent alors
poursuivre le test. Ainsi, 127 sujets sont évalués à l’aide des Tests de rendement cognitif
pour enfants. Toutefois, ce ne sont pas tous les participants qui complètent chacun des
tests. En fait, le test effectué à une plus petite échelle est Comparaison de tailles (n = 111).
Il comprend tout de même un nombre approprié de sujets faisant en sorte qu’il puisse être
considéré, tout comme les autres tests, dans les analyses plus approfondies.
Trois scores sont fournis par les Tests de rendement cognitif pour enfants : le score
de réussite, le score de temps (en secondes) et le score de vitesse d’exécution. Le score de
réussite indique le total des réponses correctes. Il peut être de 24 au maximum, un point
étant attribué pour chaque bonne réponse. Le tableau 1 présente les scores minimums, les
scores maximums et les moyennes des scores de réussite pour chaque groupe d’âges
divisés en tranches de six mois. Les moyennes montrent une légère augmentation avec
l’âge. En fait, les résultats demeurent plutôt élevés de façon générale et ce,
particulièrement pour le test Temps de réaction. Pour tous les tests, le score de temps
représente le temps moyen, en millisecondes, pris par le sujet pour répondre à chaque item
positif réussi. Puisque tous les items du test Temps de réaction sont positifs (une réponse
de la part du sujet étant attendue pour chaque item), le score de temps de cette épreuve se
définit comme étant le temps moyen pris par le sujet pour répondre à chaque item réussi.
Des scores de vitesse d’exécution sont calculés pour tous les tests à !’exception du test
Temps de réaction. Ils tiennent compte à la fois du temps requis à l’enfant pour répondre
et du score de réussite. Étant donné que le score est plus complet qu’un simple score de
temps ou de réussite, il est régulièrement impliqué lors des analyses statistiques.
Tests de rendement cognitif 22
Précisément, ce score est calculé selon la formule suivante, procurée par les auteurs du test
(Loranger & Pépin, 1998) :
Score de vitesse d’exécution = (-RP x TA - TP) x fRN/12) x 100
12 X TA
où
RP = nombre d’items positifs réussis
RN = nombre d’items négatifs réussis
TA = temps maximum alloué pour répondre à un item donné (4 secondes)
TP = total des scores de temps de réaction
Ayant déjà été utilisé lors de travaux précédents, ce score de vitesse possède un
appui empirique au niveau de la validité et de la fidélité qui justifient son utilisation
actuelle. En particulier, l'étude de Loranger, Pépin et Vigneau (1994) portant sur un test
informatisé relativement semblable aux TRCE et adapté à une clientèle déficiente
intellectuelle révèle que les scores générés par l'indice de vitesse corrélent fortement avec
l'Échelle de comportements d'adaptation Loranger-Pépin, la corrélation entre les scores de
vitesse et l'échelle globale étant de 0,75. De plus, les scores de vitesse sont reliés assez
fortement au score d'âge mental moyen ( r = 0,77 pour le score moyen).
Le score de vitesse d'exécution tient compte non seulement du temps requis à
l'enfant pour répondre mais innove par le fait qu'il considère aussi l'exactitude des
réponses. Il est donc un score composite où le temps est calculé pour les items réussis
seulement.
Insérer tableau 1
Le tableau 2 expose les moyennes et les écarts types des scores de temps du test
Temps de réaction ainsi que les moyennes et les écarts types des scores de vitesse
d’exécution des autres tests pour chaque groupe d’âges. Les données révèlent que le temps
au test Temps de réaction a tendance à diminuer avec l’âge tandis que le score de vitesse
d’exécution des autres tests augmente, de façon générale, avec l’âge. En annexe B, le
tableau 12 présente les mêmes résultats mais de manière plus détaillée, en considérant les
participants par tranches d’âges en mois.
Insérer tableau 2
Un score global tenant compte des scores de vitesse d’exécution aux tests
Automaticité du vocabulaire, Comparaison de formes, Comparaison de couleurs et
Comparaison de tailles est établi. Les scores de vitesse d’exécution sont d’abord
transformés en scores Z afin d’assurer que la même pondération soit donnée à chacun des
tests. De plus, tous ces scores se voient attribuer une limite inférieure à -2,50 et une limite
supérieure à 2,50. Ces restrictions permettent d’éviter une implication trop importante des
données extrêmes dans la constitution du score global et, par conséquent, empêchent une
influence de ces données dans les résultats d’analyses ultérieures. Pour que les scores d’un
participant soient inclus dans le score global, celui-ci doit avoir complété au moins trois
des quatre tests possédant un score de vitesse d’exécution. C’est la moyenne des scores Z
qui constitue le score global. Le tableau 3 détaille les scores Z et les scores globaux
obtenus pour chaque groupe d’âges. Il rapporte, entre autres, des scores Z et des scores
globaux croissants avec l’âge, ces derniers résultats étant établis à partir de 117 sujets de
l’étude.
Tests de rendement cognitif 23
Insérer tableau 3
En ce qui concerne Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet, les scores bruts et les
scores QI sont considérés. Les statistiques descriptives concernant les résultats aux sous-
tests de VÉchelle d'intelligence Stanford-Binet figurent au tableau 4. Les résultats
suggèrent que le score brut tend à augmenter avec l’âge tandis que le quotient intellectuel
demeure plutôt stable. À travers les sous-tests, les quotients se situent majoritairement au
niveau de la moyenne à l’exception d’un résultat dans la basse moyenne (QI abstrait-visuel
du groupe de trois ans) et de trois résultats dans la haute moyenne (QI abstrait-visuel du
groupe de quatre ans ; QI mathématique des groupes de trois ans et de quatre ans et demi).
Pour sa part, le quotient intellectuel global est dans la moyenne peu importe le groupe
d’âges. Dans les analyses statistiques, c’est le score brut qui est impliqué puisqu’il
témoigne des habiletés intellectuelles avant la correction pour l’âge. En annexe C, le
tableau 13 rapporte les moyennes des scores bruts de ce test avec encore plus de détails,
décrivant les données selon l’âge des participants, considéré en terme de mois.
Tests de rendement cognitif 24
Insérer tableau 4
1.3.2 Indice de fidélité
1.3.2.1 Consistance interneLa formule de l’alpha de Cronbach est utilisée afin de rendre compte de
l’homogénéité des items et, par le fait même, pour témoigner de la fidélité de l’instrument.
Ainsi, les scores de temps de chacun des items et ce, pour chacun des tests font l’objet
d’analyses. Les coefficients obtenus sont, en ordre décroissant, de 0,8798 (n = 120) pour
Temps de réaction, 0,7845 (n = 125) pour Comparaison de formes, 0,7554 (n = 126) pour
Automaticité du vocabulaire, 0,7347 (n = 120) pour Comparaison de couleurs et le plus
faible est de 0,7086 (n = 116) pour Comparaison de tailles.
1.3.3 Indices de validité
1.3.3.1 Corrélations
Les résultats présentés au tableau 5 témoignent des relations entre les différents
Tests de rendement cognitif pour enfants. Toutes les corrélations sont significatives
(¡2 < 0,01) et les plus fortes valeurs impliquent le score global. La plus forte relation est
obtenue par le test Comparaison de formes avec le score global (r = 0,901) et la plus faible
comprend le test Comparaison de tailles en relation avec le test Temps de réaction
(r = -0,542). Une telle analyse est également effectuée en ce qui concerne les scores bruts
de l’échelle d’intelligence traditionnelle où toutes les corrélations sont significatives à un
niveau alpha de 0,01. Elles vont de 0,394 à 0,622 (M = 0,489). En fait, le tableau 6
montre des relations plutôt modérées.
Insérer tableaux 5 et 6
1.3.3.2 Structure factorielle
Une analyse factorielle en composante principale basée sur les scores de vitesse
d’exécution des tests Automaticité du vocabulaire, Comparaison de formes, Comparaison
de couleurs et Comparaison de tailles dégage un seul facteur au niveau du construit des
Tests de rendement cognitif pour enfants. Le tableau 7 laisse voir que le facteur explique à
Tests de rendement cognitif 25
lui seul 73% de la variance. Une deuxième analyse factorielle portant sur les données des
TRCE et sur celles des sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet dégage
également un facteur principal tel que présenté au tableau 8. Cette analyse montre que le
facteur commun aux deux tests explique 56% de la variance totale.
Insérer tableaux 7 et 8
1.3.3.3 Validité discriminante
Une analyse de variance multivariée (MANOVA) est utilisée pour évaluer les
différences entre les âges (par tranches de six mois) et entre les sexes dans les vitesses
d’exécution mesurées par les TRCE. Pour ce faire, les participants du groupe de trois ans
sont rassemblés avec ceux du groupe de trois ans et demi étant donné le faible nombre de
ces premiers. Le Wilks’ Lambda dégage une différence significative entre les âges
(F [4,92] = 3,482 ; p < 0,0001) sans toutefois relever de différence significative entre les
sexes (F [1,92] = 1,129 ; p < 0,352), ni faire mention d’interaction significative entre les
deux variables dépendantes (F [4,92] = 1,248 ; p < 0,199). Une comparaison multiple de
type Bonferroni relève que les différences se situent, pour chaque test, entre trois ans et
demi versus quatre ans et demi, cinq ans et cinq ans et demi. De plus, des différences entre
quatre ans et les autres âges se dégagent mais ne sont toutefois pas constantes parmi les
tests (tableau 9).
Insérer tableau 9
Une deuxième MANO VA est effectuée, cette fois dans le but de rendre compte des
différences entre les âges (par tranches de six mois) et entre les sexes dans les
performances à YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet. Le Wilks’ Lambda rapporte une
différence significative entre les âges (F [4,94] = 6,851 ; p < 0,0001) mais ne relève pas de
différence significative entre les sexes (F [1,94] = 0,470 ; p < 0,758), ni d’interaction
significative entre les deux variables dépendantes (F [4,94] = 0,735 ; p < 0,757). Une
comparaison multiple de type Bonferroni démontre que les tests Vocabulaire et Analyse de
modèles discriminent un peu mieux entre les âges que les tests Quantités et Mémorisation
de perles puisque les premiers permettent de différencier entre quatre ans et demi et cinq
ans et demi, tel que l’indique le tableau 10.
Tests de rendement cognitif 26
Insérer tableau 10
1.3.3.4 Validité concomitante
Le tableau 11 évalue, d’une part, la valeur du score de temps du test Temps de
réaction relativement au score de réussite. De plus, des corrélations avec l’âge ainsi
qu’avec les divers sous-tests de l’Échelle d’intelligence Stanford-Binet sont démontrés.
D’autre part, les scores de vitesse d’exécution des quatre autres tests informatisés sont mis
en relation avec les scores de réussite et de temps propres aux TRCE. Les corrélations
entre ces tests et l’âge sont précisées de même que celles impliquant le test traditionnel.
Enfin, le score global fait également l’objet de corrélations. En somme, les relations
impliquant les scores de temps du test Temps de réaction sont toutes significatives à
2 < 0,01 alors que les relations impliquant les scores de réussite demeurent moins élevées
de manière générale. En ce qui concerne les autres tests informatisés, les résultats
démontrent que la majorité des corrélations sont significatives à un alpha de 0,01, les plus
fortes valeurs impliquant généralement les scores de vitesse d’exécution. Plus
spécifiquement, les scores de vitesse corrélent davantage avec les données de temps plutôt
qu’avec les scores de réussite. De plus, les corrélations avec l’âge et les sous-tests de
YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet tendent à être meilleures lorsqu’élaborées avec les
scores de vitesse. Enfin, le score global corréle significativement avec l’âge
(r = 0,696 ; p < 0,01) ainsi qu’avec les sous-tests de YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet
(tous les r sont significatifs à 2 < 0,01).
Insérer tableau 11
1.3.3.5 Validité prédictive
Une analyse de régression multiple est réalisée afin de déterminer le pourcentage de
la variance de l’âge expliqué par les données aux tests suivants : Temps de réaction,
Automaticité du vocabulaire, Comparaison de formes, Comparaison de couleurs,
Comparaison de tailles. Le coefficient de corrélation multiple (R) est de 0,716 et les cinq
variables expliquent 51% de la variance de l’âge. En fait, la variable Automaticité du
vocabulaire explique à elle seule 36% de toute la variance de l’âge.
Tests de rendement cognitif 27
DISCUSSION
L’objectif général de cette étude consiste à vérifier l’apport des mesures de temps
de réaction et de vitesse d’exécution chez les enfants d’âge préscolaire par !’utilisation
d’un nouveau test informatisé. Plus particulièrement, cette recherche vise à explorer les
possibilités d’application des Tests de rendement cognitif pour enfants en documentant les
qualités psychométriques de l’instrument. L’hypothèse générale à l’effet que les mesures
de temps de réaction et de vitesse d’exécution issues des TRCE sont des mesures fidèles et
valides est confirmée. Les résultats obtenus sont discutés dans la présente section
permettant, par le fait même, un retour sur les hypothèses spécifiques.
1.4.1 Fidélité
1.4.1.1 Consistance interne
L’hypothèse stipulant que la consistance interne est adéquate est confirmée.
L’homogénéité des items pour chacun des tests est élevée ou, à tout le moins, modérée.
Ainsi, les 24 items compris pour un même test corrélent bien entre eux et reflètent le
construit mesuré. Le contenu de chacun des TRCE est donc homogène. Le test Temps de
réaction présente la fidélité inter-items la plus forte, avec un coefficient de 0,8798 alors
que le test Comparaison de tailles démontre la fidélité inter-items la plus faible avec un
coefficient de 0,7086. La différence entre ces deux coefficients pourrait s’expliquer par la
nature de la tâche requise pour chacun des tests. En effet, bien que tous les tests
impliquent des tâches analogiques très simples, des différences sont identifiées. Le test
Temps de réaction exige un traitement moins complexe puisque la tâche ne requiert aucun
effort de comparaison mais sollicite plutôt une réponse immédiate dès l’apparition du
stimulus qui est d’ailleurs toujours le même. Par contre, le test Comparaison de tailles
semble plus difficile relativement aux autres tests parce qu’il demande vraisemblablement
une capacité de comparaison plus fine. Le traitement est probablement un peu plus
complexe que les autres tests en raison de l’évaluation de la longueur du crayon qui doit
être effectuée. En fait, on remarque que, lors de la passation, les enfants répondaient à
quelques items avant de réussir à comprendre que le test ne comportait que deux grandeurs
de crayon. Ils cherchaient donc souvent des subtilités dans les grandeurs, rendant leur
performance plus variable d’un item à l’autre. Il serait ainsi pertinent de supposer que la
variation dans le type de traitement requis, bien que très minime, de même que les
variations dans les items présentés (par exemple, toujours le même carré rouge versus des
longueurs de crayon qui diffèrent), puissent moduler l’homogénéité des items.
1.4.2 Validité
1.4.2.1 Corrélations
Les corrélations parmi les TRCE sont toutes significatives et sont particulièrement
élevées lorsque le score global est impliqué. Ainsi, le score global apparaît comme une
bonne mesure du degré d’automatisation de la vitesse des opérations mentales. De plus,
les différents tests semblent offrir une image adéquate de la vitesse mentale dans son
ensemble, se gardant de reconnaître des spécificités dans la vitesse selon les tests. Ceci
correspond aux attentes de départ étant donné que les TRCE se veulent une mesure
traduisant la vitesse des opérations mentales et ce, sans tenter une analyse des sous-
systèmes considérés isolément. En effet, tel que suggéré par Lautrey (1996), l’étude du
fonctionnement du système de vitesse mentale, qui s’avère plutôt complexe, est plus
susceptible d’être déterminante lorsque l’emphase est mise sur !’observation des
performances impliquant plusieurs processus en interaction plutôt que sur un seul
processus élémentaire. Par ailleurs, les corrélations entre les sous-tests de Y Échelle
d’intelligence Stanford-Binet sont également toutes significatives bien que majoritairement
moins élevées que celles des TRCE. Le Guide d’étude technique du Stanford-Binet
(Chevrier, 1991) comprend une mise en relation semblable, bien que de plus grande
envergure. Il est intéressant de noter que les relations rapportées dans la présente étude
s’apparentent à celles démontrées dans le cadre de l’étude de validité du test, le plus grand
écart identifié étant de 0,12 entre deux corrélations de Pearson. Donc, une certaine
homogénéité des mesures de !’intelligence se dégage à la lumière des relations qu’ils
entretiennent.
Tests de rendement cognitif 28
Tests de rendement cognitif 29
1.4.2.2 Structure factorielle
L’étude des composantes factorielles révèle qu’un seul facteur se dégage des deux
instruments de mesure. Les résultats montrent que les scores aux TRCE et à Y Échelle
d’intelligence Stanford-Binet partagent une très forte proportion de variance (56%) et ce,
en dépit des différences méthodologiques, techniques et de contenus attribuables aux deux
types de tests. Ainsi, bien que les processus sollicités dans les TRCE et dans le test
traditionnel puissent être sensiblement différents, les résultats de l’analyse factorielle
confirment que ces deux séries de tests sollicitent tout de même une dimension d’habileté
qui leur est commune. Ces résultats vont dans le même sens que ceux de Vemon (1996)
qui dégage un seul facteur général des dimensions de mémoire, de vitesse d’exécution et
d’intelligence.
1.4.2.3 Validité discriminante
De fortes corrélations entre l’âge et les scores de vitesse d’exécution des TRCE
incitent à des analyses plus approfondies relativement à ces deux variables. Et ces
analyses mènent à la conclusion que les TRCE permettent effectivement de discriminer les
enfants selon leur âge sans toutefois établir de distinction entre les sexes. Bien que Vemon
(1996) rapporte également un effet discriminant suite à des analyses concernant un
échantillon d’enfants de quatre à six ans, ses résultats diffèrent de la présente recherche en
ce sens qu’ils montrent que c’est plutôt la mémoire qui compte pour une part significative
de variabilité dans !’intelligence, tandis que la vitesse mentale ne contribue pas à influencer
de façon significative l’habileté intellectuelle. Plus spécifiquement, le score de vitesse
d’exécution de la présente étude offre une distinction au niveau de l’âge des enfants avec
sensiblement la même précision que celle relevée dans l’échelle d’intelligence
traditionnelle. Les analyses démontrent donc que les enfants, classés par groupes d’âges,
présentent des différences en ce qui concerne leur score de vitesse d’exécution, ce qui
concorde avec les conclusions de chercheurs selon lesquelles la vitesse des opérations
mentales chez les enfants augmente à mesure que les groupes d’enfants avancent en âge
(Haie, 1990 ; Kail, 1986,1991a ; Kail & Salthouse, 1994).
L’échantillon de participants considéré pour les analyses comprend des enfants dont
l’âge varie entre trois ans et cinq ans et demi. En fait, la passation des TRCE a aussi été
tentée chez deux enfant âgés de deux ans et demi. Cependant, ceux-ci ont été incapables
de mettre en application les consignes nécessaires à la tâche. Par conséquent, il semble
que les TRCE s’adressent à des enfants d’au moins trois ans.
La méthode statistique employée dégage un effet plafond en ce sens que les
groupes d’enfants âgés de quatre ans et demi et plus ne se distinguent pas les uns des
autres. En d’autres mots, les TRCE ne semblent pas en mesure de distinguer, par exemple,
la performance d’un enfant de quatre ans et demi versus un enfant de cinq ans et demi. Cet
effet se manifeste également dans Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet, bien que deux
des quatre sous-tests permettent une distinction entre quatre ans et cinq ans et demi.
Puisque l’échelle d’intelligence traditionnelle possède un pouvoir discriminatif
relativement semblable aux TRCE, on peut émettre l’hypothèse que les TRCE, tout comme
Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet, soient vraiment en mesure de bien distinguer les
enfants selon leur âge et qu’un phénomène développemental soit plutôt à l’origine de
l’effet plafond identifié. En effet, le développement chez les enfants de quatre ans et demi
à cinq ans et demi s’effectue peut-être plus lentement. Il est également possible que
!’enrichissement soit de nature qualitative plutôt que de nature quantitative. Par
conséquent, cette période du développement de l’enfant serait hors de portée des mesures
psychométriques, incluant le test informatisé à l’étude. Par ailleurs, le score de vitesse
d’exécution utilisé pour les analyses statistiques, bien qu’il montre d’excellentes
corrélations, rencontre peut-être des limites dans un effort de discrimination. Ainsi, une
étude ultérieure devrait explorer un nouveau score vitesse afin d’assurer que le score retenu
est en mesure d’offrir une combinaison optimale des scores de réussite et de temps et est
susceptible, par le fait même, d’établir la distinction parmi les âge la plus fidèle qu’il soit.
1.4.2.4 Validité concomitante
L’hypothèse voulant que les Tests de rendement cognitif pour enfants offrent une
bonne validité concomitante est confirmée. En fait, de fortes corrélations sont observées
en général entre les scores dérivés des TRCE et ceux dégagés par Y Échelle d’intelligence
Tests de rendement cognitif 30
Stanford-Binet. Au niveau descriptif, les scores de réussite des TRCE sont plutôt élevés et
ce, particulièrement pour le test Temps de réaction. Ils montrent également une légère
augmentation avec l’âge de manière générale. Ainsi, cette étude ne soutient pas l’idée
énoncée par Brewer et Smith (1989). En effet, !’augmentation développementale dans la
vitesse des opérations mentales ne semble pas être la conséquence de changements relatifs
à l’âge dans le compromis entre la vitesse et l’exactitude. Par ailleurs, les scores de temps
aux TRCE diminuent avec l’âge alors que les scores de vitesse d’exécution augmentent, de
façon générale, avec l’âge. Les scores Z montrent aussi une augmentation avec l’âge, de
même que le score global, calculé à partir des scores Z des quatre tests possédant un score
de vitesse d’exécution. De tels résultats concordent avec l’idée de Lohman et Rocklin
(1995) à l’effet que la vitesse d’exécution traduise la présence et le mode de
fonctionnement de divers processus mentaux. Pour leur part, les scores de réussite de
YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet augmentent généralement avec l’âge, offrant la
même direction que les résultats des TRCE, soit une amélioration de la performance avec
l’âge. De plus, les scores QI rapportés par le test traditionnel sont en majorité dans la
moyenne, témoignant d’un échantillon de participants dont le fonctionnement intellectuel
se situe en grande partie comme celui de la moyenne des gens de la population normale.
Les corrélations impliquant les scores de réussite du test Temps de réaction sont
toutes significatives à p < 0,01 ou p < 0,05 à une exception près. Ce sont toutefois les
scores de temps qui montrent les relations les plus fortes. Pour leur part, les scores de
réussite des autres tests informatisés montrent également de bonnes corrélations (toutes les
relations sont significatives à p < 0,01 ou p < 0,05 à l’exception du test Comparaison de
formes en relation avec le sous-test Mémorisation de perles). Il n’en demeure pas moins
que les corrélations effectuées entre les scores de vitesse d’exécution des TRCE et les
scores bruts de l’échelle d’intelligence traditionnelle sont plus élevées que celles effectuées
à partir des scores de réussite ou des scores de temps et sont, par surcroît, toutes
significatives (p < 0,01). En somme, les corrélations issues des TRCE indiquent que les
scores de réussite méritent d’être pris en compte pour le calcul d’un score témoignant de la
vitesse des opérations mentales puisqu’ils prouvent que les habiletés intellectuelles sont
effectivement reliées aux réponses issues de tâches analogiques simples. De plus, la
Tests de rendement cognitif 31
Tests de rendement cognitif 32
vitesse d’exécution des enfants d’âge préscolaire, telle que mesurée par les TRCE, montre
d’excellentes relations avec !’intelligence. Ceci respecte les propos de Vemon (1987)
selon lesquels les personnes les plus intelligentes sont plus rapides dans la perception et le
traitement de !’information. Dans le cadre de cette étude, les scores de vitesse d’exécution
plus élevés pourraient donc traduire une plus grande intelligence tandis que les scores plus
bas seraient indicateurs d’une plus faible intelligence.
De manière plus spécifique, le score global des TRCE donne un indice de l’ampleur
de la relation avec chacun des sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet. Le
sous-test le plus relié aux TRCE est Analyse de modèles, suivi de Quantités, de
Vocabulaire et, enfin, Mémorisation de perles est Γ épreuve la moins corrélée aux TRCE.
Étant donné que Vernon (1996) a observé une relation plus forte entre la mémoire à court
terme et !’intelligence comparativement à la relation entre la vitesse d’exécution et
!’intelligence, on se serait attendu à ce que la corrélation la plus forte, dans la présente
étude, implique le sous-test Mémorisation de perle (un exercice de mémoire à court terme).
Aussi, de concert avec !’explication suggérée par Vernon (1996), les corrélations
impliquant les sous-tests Vocabulaire et Quantités auraient dû être les moins fortes étant
donné que ceux-ci sollicitent, selon l’auteur, des habiletés cristallisées qui, semble-t-il, se
développeraient plus tard avec l’expérience, l’éducation et la culture. Par conséquent, les
résultats discutés ne rejoignent pas ceux du chercheur et les explications de celui-ci ne
peuvent s’appliquer à la présente recherche. Le nombre de sujets étant limité à la fois dans
l’étude actuelle (n = 127) et dans celle de Vernon (n = 109), de plus grands échantillons de
participants auraient peut-être permis d’obtenir des conclusions concordantes, amenant à
une interprétation valable pour les deux études. De plus, le fait qu’un seul sous-test relatif
à la mémoire fasse l’objet de passations lors de l’évaluation par YÉchelle d’intelligence
Stanford-Binet limite la portée des résultats obtenus.
À partir d’échantillons d’adultes ou d’enfants d’âge scolaire, des études telles que
celles de MacLennan et al. (1988), de Lavergne et al. (1997), de Vigneau (1997) et de
Blanchet (1998) rapportent que la vitesse des opérations mentales, telle que mesurée par
des tâches informatisées, déterminerait l’efficacité de ces opérations et, par le fait même,
serait reliée à la performance à des tests d’habiletés intellectuelles. La présente étude, de
part l’établissement de la validité concomitante de l’instrument, partage les avis de ces
chercheurs en ajoutant que même chez les enfants d’âge préscolaire, la vitesse mentale est
un bon indicateur de !’intelligence.
1.4.2.5 Validité prédictive
Étant donné les corrélations élevées relativement aux scores de temps du test Temps
de réaction et aux scores de performance des autres tests, et afin d’estimer dans quelle
mesure l’âge des sujets peut être prédit par les scores des TRCE, une analyse de régression
multiple a été effectuée. Une telle analyse, incluant les scores de chacun des TRCE comme
variables indépendantes et l’âge comme variable dépendante, présente un coefficient de
corrélation multiple (R) de 0,716. L’hypothèse voulant que les scores des participants
permette de prédire leur âge se voit donc confirmée. Ceci respecte les propos de Vernon
(1996) à l’effet que les analyses de régression révèlent un effet lié à l’âge très prononcé.
Dans la présente étude, le coefficient le plus élevé est celui du test Automaticité du
vocabulaire alors que le moins élevé concerne le test Temps de réaction. Il semble donc
que le temps d’exécution simple ne soit pas le meilleur prédicteur mais qu’une tâche
analogique simple dont le temps et l’exactitude sont pris en considération soit en mesure
d’offrir une meilleure estimation de l’âge de l’enfant.
1.4.3 Implications théoriques et pratiques
En regard des résultats obtenus dans cette étude, diverses conclusions théoriques et
pratiques peuvent être apportées. Ainsi, !’utilisation de l’ordinateur s’avère appropriée
pour l’évaluation des enfants d’âge préscolaire. La prise en compte des variables temps de
réaction et vitesse d’exécution peut relativement bien nous faire parvenir à une
compréhension et une évaluation de !’intelligence des enfants. En fait, par !’utilisation de
ces variables, les Tests de rendement cognitif pour enfants pourraient éventuellement être
considérés comme un outil d’évaluation intellectuelle complémentaire aux tests déjà
existants. Bien que !’échantillon de participants soit plutôt restreint, cette première étude
fait état de propriétés psychométriques très intéressantes au plan de la fidélité et de la
validité de l’instrument.
Tests de rendement cognitif 33
Tests de rendement cognitif 34
1.4.4 Aspects limitatifs de l’étude et propositions de recherches futures
Bien que les résultats obtenus par l’étude des qualités psychométriques des TRCE
soient très probants, cette recherche rencontre tout de même certaines limites qui
mériteraient d’être repoussées lors de recherches ultérieures. Bien entendu, une prochaine
étude devrait comprendre un échantillon de participants plus grand pour ainsi émettre des
conclusions plus solides concernant les différentes analyses. De plus, il serait souhaitable
d’administrer l’Échelle d’intelligence Stanford-Binet en entier et non seulement sa version
abrégée. Ainsi, un score QI valide serait disponible pour les analyses. Il serait alors
particulièrement intéressant de se questionner à propos du pouvoir prédictif des TRCE sur
le QI et, par surcroît, de comparer cette analyse à celles de Vemon (1996) qui lui, conclut
que la mémoire à court terme peut prédire le QI mais que le temps d’exécution n’y arrive
pas. Enfin, il serait pertinent d’administrer une seconde fois les TRCE à un même
échantillon de participants et ce, environ un mois suivant la première passation pour ainsi
recueillir davantages d’informations concernant la fidélité de l’instrument.
Tests de rendement cognitif 35
CONCLUSION GÉNÉRALE
Ce mémoire constitue une illustration des avantages de tirer parti à la fois des
paradigmes associés à la vitesse des opérations mentales et à la psychométrie pour établir
de nouveaux modes d’évaluation chez les enfants d’âge préscolaire. Il se veut une
première étude concernant les qualités psychométriques d’une série de tests informatisés
nommés les Tests de rendement cognitif pour enfants. Les enfants évalués semblent
apprécier les différentes tâches demandées, celles-ci apparaissant adaptées à la clientèle
ciblée. De plus, les indices de fidélité et de validité recueillis sont très satisfaisants compte
tenu du caractère explorateur de la recherche. Les mesures de temps de réaction et de
vitesse d’exécution témoignent bien de la vitesse des opérations mentales et constituent
donc des variables de choix pour l’étude de !’intelligence des enfants. Éventuellement, les
Tests de rendement cognitif pour enfants pourraient probablement s’inscrire parmi la
gamme d’instruments d’évaluation destinés aux jeunes enfants. En effet, une prochaine
étude comprenant un plus grand nombre de sujets serait en mesure non seulement de
documenter les qualités psychométriques de l’instrument sur une plus grande échelle mais
aussi d’établir des normes relatives à l’instrument. Par conséquent, les Tests de rendement
cognitif pour enfants constitueraient un instrument complémentaire à ceux déjà existants et
innoveraient dans le domaine de l’évaluation intellectuelle des enfants d’âge préscolaire
par leur caractère informatique et par la prise en compte de la vitesse d’exécution dans des
tâches analogiques simples.
Tests de rendement cognitif 36
RÉFÉRENCES
Anastasi, A. (1988). Psychological testing (6e éd.h New York : Macmillan.
Anderson, M. (1988). The effect of attention on developmental differences in
inspection time. Oxford : Blackwell.
Blanchet, L. (1998). Comparaison d’une méthode informatisée et d’une méthode
traditionnelle d’évaluation intellectuelle auprès d’élèves du secondaire : implications
diagnostiques et prédictives. Thèse de doctorat, Université Laval, Québec.
Bornstein, M.H. (1985). Habituation of attention as a measure of visual
information processing in human infants : summary, systematization, and synthesis. In G.
Gottlieb & N.A. Krasnegor (Eds.), Measurement of audition and vision in the first year of
life : a methodological overview (pp. 253-300). Norwood, NJ : Ablex.
Bowling, A.C., & Mackenzie, B.D. (1996). The relationship between speed of
information processing and cognitive ability. Personality and Individual Differences. 20.
775-800.
Brand, C.R., & Deary, I.J. (1982). Intelligence and « inspection time ». In H.J.
Eysenck (Ed.), A model for intelligence (pp. 133-148). Berlin : Springer-Verlag.
Brewer, N., & Smith, G.A. (1989). Developmental changes in processing speed :
influence of speed-accuracy regulation. Journal of Experimental Psychology. 118. 298-
310.
Chevrier, J.M. (1989). Épreuve Individuelle d’Habileté Mentale (EIHM).
Montréal : Institut de Recherches psychologiques inc.
Chevrier, J.M. (1991). Échelle d’intelligence Stanford-Binet (4e éd.). Montréal :
Institut de Recherches psychologiques inc. [Thorndike, R.L., Hagen, E.P., & Sattler, J.M.
(1986). Stanford-Binet Intelligence Scale, Fourth revision, Boston : Houghton Mifflin
Company.]
Detterman, D.K., Mayer, J.D., Caruso, D.R., Legree, P.J., Conners, F.A., & Taylor,
R. (1992). Assessment of basic cognitive abilities in relation to cognitive deficits.
American Journal on Mental Retardation. 97, 251-286.
Dougherty, T.M., & Haith, M.M. (1997). Infant expectations and reaction time as
predictors of childhood speed of processing and IQ. Developmental Psychology, 33. 146-
155.
Fagan, J.F. (1984). The relationship of novelty preferences during infancy to later
intelligence and recognition memory. Intelligence. 8. 339-346.
Fortin, C., & Rousseau, R. (1989). Psychologie cognitive : une approche de
traitement de !’information. Sainte-Foy : Télé-université.
Fry, A.F., & Hale, S. (1996). Processing speed, working memory, and fluid
intelligence : evidence for a developmental cascade. Psychological Science. 7. 237-241.
Gottsdanker, R. (1989). Subtractive decomposition of perceptual-motor reactions
after Donders. In D. Vicker & P.L. Smith (Eds.), Human information processing :
Measures, mechanisms, and models (pp. 311-323). North-Holland : Elsevier Science
Publishers B.V.
Hale, S. (1990). A global developmental trend in processing speed. Child
Tests de rendement cognitif 37
Development. 61. 653663־.
Hale, S., Fry, A.F., & Jessie, K.A. (1993). Effects of practice on speed of
information processing in children and adults : age sensitivity and age invariance.
Developmental Psychology, 29, 880-892.
Hunt, E., Lunneborg, C., & Lewis, J. (1975). What does it mean to be high verbal?
Cognitive Psychology. 7 (2). 194-227.
Hunt, E. (1978). Mechanics of verbal ability. Psychological Review. 85. 109-130.
Hunt, E., & Lansman, M. (1982). Individual differences in attention. In R.J.
Sternberg CEd.I. Advances in the psychology of human intelligence fvol.ll Hillsdale, NJ :
Erlbaum.
Hunt, E. (1985). Verbal ability. In R.J. Sternberg (Ed.) Human abilities : An
information processing approach (pp. 31-58). New York : Freeman.
Jacoby, L.L. (1991). A process dissociation framework : separating automatic from
intentional uses of memory. Journal of Memory and Language. 30. 513-541.
Jensen, A.R. (1982). Reaction time and psychometric g. In H.J. Eysenck (Ed.), A
model for intelligence (93-132). New York : Springer-Verlag.
Jensen, A.R. (1986). G : Artifact or reality? Journal of Vocational Behavior. 29.
301-339.
Jensen, A.R. (1987). Individual differences in the Hick paradigm. In P.A. Vernon
(dir.), Speed of information processing and intelligence (pp.101-175). Norwood (NJ) :
Ablex.
Tests de rendement cognitif 38
Kail, R. (1986). Sources of age differences in speed of processing. Child
Development. 57. 969-987.
Tests de rendement cognitif 39
Kail, R. (1988). Developmental functions for speeds of cognitive processes.
Journal of Experimental Child Psychology, 45, 339-364.
Kail, R. (1991a). Developmental change in speed of processing during childhood
and adolescence. Psychological Bulletin. 109,490-501.
Kail, R. (1991b). Processing time declines exponentially during childhood and
adolescence. Developmental Psychology. 27. 259-266.
Kail, R. (1993). Processing time decreases globally at an exponential rate during
childhood and adolescence. Journal of Experimental Child Psychology. 56, 254-265.
Kail, R., & Salthouse, T.A. (1994). Processing speed as a mental capacity. Acta
Psychologica, 86. 199-225.
Keating, D.P. (1983). The emperor’s new clothes : A new look at intelligence
research. In R,J. Sternberg (Ed.), Advances in the psychology of human intelligence (vol.
2, pp. 1-45). Hillsdale (NJ) : Lawrence Erlbaum.
Kyllonen, P.C., Tirre, W.C., & Christel, R.E. (1991). Knowledge and processing
speed as determinants of associative learning. Journal of Experimental Psychology :
General. 120. 57-79.
LaBerge, D., & Samuels, S.J. (1974). Toward a theory of automatic information
processing in reading. Cognitive Psychology, 6, 293-323.
Lautrey, J. (1996). La recherche des « particules élémentaires » de !’intelligence :
une impasse ? Psychologie Française, 41, 23-33.
Lavergne, C. (1997). La vitesse d’exécution à des tests d’aptitudes comme indice
d’habileté intellectuelle. Thèse de doctorat inédite, Université Laval, Québec.
Tests de rendement cognitif 40
Lavergne, C., Pépin M., & Loranger, M. (1997). La vitesse d’exécution à des tests
d’aptitudes comme indice de rendement intellectuel : stabilité et apport prédictif. Revue
Canadienne des Sciences du Comportement. 29. 132-137.
Lavergne, C., & Vigneau, F. (1997). Response speed on aptitude tests as an index
of intellectual performance : a developmental perspective. Personality and Individual
Differences. 23, 283-290.
Logan, G.D. (1988). Toward an instance theory of automatization. Psychological
Review. 95. 492-527.
Lohman, D.F, (1989). Individual differences in errors and latencies on cognitive
tasks. Learning and Individual Differences. 1. 179-202.
Lohman, D.F., & Rocklin, T. (1995). Current and recurring issues in the
assessment of intelligence and personality. In D.H. Saklofske & M. Zeidner (Eds.),
International handbook of personality and intelligence (pp. 447-474). New York : Plenum.
Loranger, M., & Pépin, M. (1994). Tests d’Aytitudes Informatisés (enfants).
Sainte-Foy : Psychotech.
Loranger, M., & Pépin, M. (1998). Tests de rendement cosnitif pour personnes
adultes présentant une déficience intellectuelle. Sainte-Foy : Psychotech.
Loranger, M., & Pépin, M. (1998). Tests de rendement cosnitif pour enfants.
Sainte-Foy : Psychotech.
Loranger, M., Pépin, M., & Vigneau, F. (1994). Étude de fidélité et de validité du
Test d’automaticité (Loranger & Pépin, 1993). Revue Francophone de la Déficience
Intellectuelle. 5. 53-65.
Tests de rendement cognitif 41
Luce, R.D. (1986). Response times : Their role in inferring elementary mental
organization. New York : Oxford University Press.
MacLennan, R.N., Jackson, D.N., & Bellantino, N. (1988). Response latencies and
the computerized assessment of intelligence. Personality and Individual Differences, 9.
811-816.
Miller, L.T., & Vernon, P.A. (1992). The general factor in short-term memory,
intelligence, and reaction time. Intelligence. 16. 5-29.
Miller, L.T., & Vernon, P.A. (1996). Intelligence, reaction time, and working
memory in 4 to 6 year-old children. Intelligence. 22. 155-190.
Miller, L.T., & Vernon, P.A. (1997). Developmental changes in speed of
information processing in young children. Developmental Psychology, 33, 549-554.
Nettelbeck, T., & Wilson, C. (1994). Childhood changes in speed of information
processing and mental age : a brief report. British Journal of Developmental Psychology,
12, 277-280.
Neubauer, A.C. (1990). Speed of information processing in the Hick paradigm and
response latencies in a psychometric intelligence test. Personality and Individual
Differences. 11, 147-152.
Neumann, O. (1984). Automatic processing : A review of recent findings and a
plea for an old theory. In W. Prinz & A.F. Sanders (Eds.), Cognition and motor processes
(pp.255-293). Berlin : Springer-Verlag.
Pépin, Μ., & Loranger, Μ. (1994). Test d’Aptitudes Informatisé (TAI) adolescents
et adultes. Charlesbourg : Psychotech.
Posner, M.I., & Snyder, C.R.R. (1975). Attention and cognitive control. In R.L.
Solso (Eds.), Information processing and cognition : The Loyola Symposium (pp. 55-85).
Hillsdale (NJ) : Lawrence Erlbaum.
Rafael!, S., & Tractinsky, N. (1991). Time in computerized tests : a multitrait,
multimethod investigation of general-knowledge and mathematical-reasoning on-line
examinations. Computers in Human Behavior. 7. 215-225.
Reuchlin, M. (1989). Les différences individuelles dans le développement cognitif
de l’enfant. Paris : Presses Universitaires de France.
Roberts, S., & Sternberg, S. (1992). The meaning of additive reaction-time effects :
Tests of three alternatives. In D. E. Meyer & S. Komblum (Eds.), Attention and
Performance : XIV : Synergies in experimental psychology, artificial intelligence and
cognitive neuroscience (pp. 611-653). Cambridge, Mass. : MIT Press.
Salthouse, T.A., & Kail, R. (1983). Memory development throughout the life
span : The role of processing rate. In P.B. Elates & O.G. Brim (Eds.), Life-span
development and behavior (vol.5, pp. 89-116). San Diego : Academic Press.
Schneider, W., & Shiffrin, RM. (1977). Controlled and automatic human
information processing I : Detection, search and attention. Psychological Review. 84. 1-
66.
Tests de rendement cognitif 42
Sternberg, R.J. (1985). Beyond 10 : A triarchic theory of human intelligence.
Cambridge :Cambridge University Press.
Sternberg, R.J. (1988). The triarchic mind : A new theory of human intelligence.
New York : Viking.
Tests de rendement cognitif 43
Sternberg, R.J. & Salter, W. (1982). Conceptions of intelligence. In R.J. Sternberg
(Ed.), Handbook of human intelligence (pp. 3-28). New York : Cambridge University
Press.
Sternberg, R.J. (1994). La conception triarchique de 1 י intelligence. In J. Aubret et
al. (Eds.), Les techniques psychologiques d’évaluation des personnes (pp. 40-59). Issy-les-
Moulineaux : EAP.
Vemon, P.A. (1983). Speed of information processing and general intelligence.
Intelligence. 7. 53-70.
Vernon, P.A., Nador, S., & Kandor, L. (1985). Reaction times and speed-of-
processing : their relationship to timed and untimed measures of intelligence. Intelligence.
9, 357-374.
Vemon, P.A. (1987). Speed of information processing and general intelligence.
Norwood (NJ) : Ablex.
Vemon, P.A. (1989). The generality of g. Personality and Individual Differences.
10, 803-804.
Vigneau, F. (1997). L’automaticité du traitement de F information chez des adultes
retardés mentalement. Thèse de doctorat, Université Laval, Québec.
Wechsler, D. (1991). Wechsler Intelligence Scale for Children (3 rd edi. Toronto :
Psychological Corporation.
Wickens, C.D. (1974). Temporal limits of human information processing : A
developmental study. Psychological Bulletin. 81. 739-755.
Tests de rendement cognitif 44
NOTE DE L’AUTEURE
Cette étude a été réalisée alors que l’auteure était récipiendaire d’une bourse de
l’Institut de réadaptation en déficience physique de Québec (IRDPQ). De plus, elle a été
rendue possible grâce au soutien financier du Conseil québécois de la recherche sociale
(CQRS) et du Fonds pour la Formation de Chercheurs et l’Aide à la Recherche (FCAR).
Tests de rendement cognitif 45
Tableau 1
Minimums, maximums et moyennes des scores de réussite des TRCE pour chaque grouped’âges
Groupes d’âges
TRCE3 3½ 4 4½ 5 5½ Total
Temps de réactionMinimum 23 15 9 23 17 22 18,17Maximum 24 24 24 24 24 24 24,00Moyenne 23,5 21,33 21,86 23,76 23,50 23,78 22,96(a) (2) (18) (22) (17) (36) (23) (118)
AutomaticitéMinimum
du vocabulaire12 14 14 16 16 18 15,00
Maximum 21 24 24 24 24 24 23,50Moyenne 16,25 19,00 21,00 23,11 22,83 23,62 20,97(n) (4) (17) (24) (19) (35) (24) (123)
ComparaisonMinimum
de formes22 16 20 21 18 20 19,50
Maximum 24 24 24 24 24 24 24,00Moyenne 23,00 21,82 22,36 23¿2 22,92 23,50 22,80(n) (3) (17) (25) (18) (36) (24) (123)
ComparaisonMinimum
de couleurs12 14 17 18 17 20 16,33
Maximum 23 24 24 24 24 24 23,83Moyenne 18,67 19,82 21,71 22,94 22,49 22,96 21,43(Π) (3) (17) (21) (18) (35) (24) (118)
ComparaisonMinimum
de tailles16 10 13 15 14 19 14,50
Maximum 18 22 24 24 24 24 22,67Moyenne 17,33 18,21 20,00 22,20 22,11 22,67 20,42(n) (3) (14) (20) (15) (35) (24) (111)
Tests de rendement cognitif 46
Tableau 2
Moyennes et écarts types pour chaque groupe d’âges aux TRCE
TRCE
Groupes d’âges
3 3½ 4 4½ 5 5½ Total
Temps de réactionM 1,34600 1,43294 1,11832 0,77682 0,72936 0,69291 1,01606ET 0,0056569 0,40283 0,42701 0,22332 0,32103 0,26450 0,27406(0) (2) 08) (22) (17) (36) (23) (118)
Automaticité du vocabulaireM 10,0650 26,6365 39,2671 60,5063 59,6957 68,1875 44,0597ET 7,4333 17,5120 22,9267 12,5896 11,6727 12,1917 14,0543(n) (4) (17) (24) (19) (35) (24) (123)
Comparaison de formesM 40,2267 36,5294 46,8564 56,2206 56,8800 62,8867 49,9333ET 2,9128 14,7900 10,1014 11,2786 14,4291 14,0311 11,2572(n) (3) (17) (25) 08) (36) (24) (123)
Comparaison de couleursM 19,6700 29,4947 39,5000 53,3172 53,4306 59,9513 42,5606ET 19,8547 14,0604 10,9577 12,2218 15,2880 12,5290 14,1519(S) (3) (17) (21) 08) (35) (24) (118)
Comparaison de taillesM 18,2833 20,7386 30,8185 39,1980 43,2437 49,5413 33,6372ET 2,2281 12,4805 17,0156 12,1796 16,9395 16,0510 12,8157(n) (3) (14) (20) (15) (35) (24) (111)
Note. Des scores de temps (en secondes) figurent pour le test Temps de réaction alors que des scores de vitesse d’exécution sont rapportés pour les autres tests
Tests de rendement cognitif 47
Tableau 3
Moyennes et écarts types des scores Z des TRCE pour chaque groupe d’âges
Groupes d’âges
TRCE3 3½ 4 4V2 5 5½
Automaticité du vocabulaireM -1,865923 -1,116205 -0,5447771 0,4161177 0,3794448 0,7636260ET 0,3362935 0,7922705 1,0372396 0,5695703 0,5280919 0,5515688(a) (4) (17) (24) (19) (35) (24)
Comparaison de formesM -0,8082672 -1,041450 -0,3786406 0,2281847 0,2709187 0,6601687ET 0,1887607 0,9478351 0,6545996 0,7308886 0,9350466 0,9092561(s) (3) (17) (25) (18) (36) (24)
Comparaison de couleursM -1,556612 -1,064263 -0,4876222 0,3093814 0,3159196 0,6920447ET 1,0406673 0,8101153 0,6320637 0,7049772 0,8818380 0,7226972(n) (3) (17) (21) (18) (35) (24)
Comparaison de taillesM -1,109399 -0,9733666 -0,4148874 0,0494 0,2735325 0,6224479ET 0,1234506 0,6914844 0,9427498 0,6748094 0,9385327 0,8893077(n) (3) (14) (20) (15) (35) (24)
Score globalM -1,1255 -1,0810 -0,4720 0,2990 0,3135 0,6846ET 0,2082 0,6737 0,6139 0,5006 0,6348 0,6747Ûî) (2) (17) (21) (18) (35) (24)
Tests de rendement cognitif 48
Moyennes et écarts types des scores bruts et des scores 01 aux sous-tests de YÉchelled’intelligence Stanford-Binet pour chaque groupe d’âges
Tableau 4
Groupes d’âges
Sous-tests3 3½ 4 4% 5 5½
VocabulaireM 10,00 10,43 13,90 14,59 16,57 17,13ET — 2,71 2,00 1,23 2,75 2,82(n) (1) (14) (20) (17) (30) (23)
QI verbalM 98,00 97,29 104,10 101,76 108,20 103,83ET — 10,28 9,48 5,95 15,69 13,59(n) (1) (14) (20) (17) (30) (23)
Analyse de modèles M 5,00 9,43 12,55 13,59 15,63 18,77ET — 2,10 3,53 4,84 5,31 4,37(n) (1) (14) (20) (17) (30) (22)
QI abstrait-visuelM 86,00 106,57 111,80 106,94 105,67 109,55ET — 10,94 13,90 18,14 18,89 13,75(2) (1) (14) (20) (17) (30) (22)
QuantitésM 8,00 5,93 7,45 10,47 11,33 12,91ET — 3,22 3,82 3,22 3,94 3,16(H) (1) (14) (20) (17) (30) (23)
QI mathématiqueM 120,00 107,14 106,30 112,00 108,93 106,52ET —— 12,67 16,00 12,45 15,75 11,56(Q) (1) (14) (20) (17) (30) (23)
Mémorisation de perlesM 6,00 7,50 7,95 11,59 9,63 12,70ET — 2,31 2,84 4,57 4,54 5,72(D) (1) (14) (20) (17) (30) (23)
QI de mémorisation à court termeM 102,00 103,86 97,30 102,35 90,07 94,87ET — 10,21 10,49 15,62 15,43 20,70(n) (1) (14) (20) (17) (30) (23)
QI globalM 102,00 104,43 105,80 107,47 103,80 104,09ET — 10,17 9,08 10,04 14,84 13,39(n) (1) (14) (20) (17) (30) (23)
Tests de rendement cognitif 49
R de Pearson et nombre de sujets fa) impliqués dans la mise en relation des TRCE
Tableau 5
TRCE Temps de Automat. du Comparaison Comparaison Comparaison Scoreréaction vocabulaire de formes de couleurs de tailles global
Temps de —— -0,664 -0,655 -0,641 -0,542 -0,732réaction (116) (116) (112) (106) (112)
Automat. du _ 0,706 0,636 0,562 0,849vocabulaire (119) (116) (108) 015)
Comparaison — 0,723 0,650 0,901de formes (116) 010) (116)
Comparaison —— 0,652 0,870de couleurs (109) (117)
Comparaison -- 0,847de tailles (109)
Scoreglobal
—
Note. Toutes les corrélations sont significatives (2 < 0,01)
Tests de rendement cognitif 50
Tableau 6
Y Échelle d'intelligence Stanford-Binet
Sous-tests Vocabulaire Analysede modèles
Quantités Mémorisation de perles
Vocabulaire 0,504 0,530 0,394(105) (106) (106)
Analyse —— 0,622 0,443de modèles (105) (105)
Quantités — 0,439(106)
Mémorisation ___
de perles
Note. Toutes les corrélations sont significatives (g < 0,01)
Tests de rendement cognitif 51
Tableau 7
Analyse factorielle des scores de vitesse d’exécution des TRCE : résultats de l’extractiondes composantes
Facteurs Racine propre % de variance expliquée
% cumulatif de variance expliquée
1 2,92 73,04 73,042 0,44 11,10 84,143 0,36 8,92 93,064 0,79 6,94 100,00
Tests de rendement cognitif 52
Tableau 8
Analyse factorielle des scores de vitesse d’exécution des TRCE et des scores bruts deY Échelle d’intellisence Stanford-Binet : résultats de Γ extraction des composantes
Facteurs Racine propre % de variance expliquée % cumulatif de variance expliquée
1 4,459 55,74 55,742 0,859 10,74 66,483 0,682 8,52 75,004 0,536 6,69 81,705 0,455 5,69 87,386 0,392 4,90 92,287 0,348 4,35 96,638 0,269 3,37 100,00
Tests de rendement cognitif 53
Tableau 9
Comparaisons multiples de type Bonferroni des différences entre les groupes d’âges auxTRCE
TRCEGroupes d’âges Groupes d’âges Différences moyennes
(I) de comparaison (I-J)(J)
Temps de réaction 3,6 4,6 0,593635,0 0,624735,6 0,67302
4,0 5,0 0,352915,6 0,40120
Automaticité du 3,6 4,6 -33,2465vocabulaire 5,0 -32,3627
5,6 -40,50674,0 4,6 -20,0967
5,0 -19,21295,6 -27,3569
Comparaison de 3,6 4,6 -18,1700formes 5,0 -16,5500
5,6 -22,89434,0 5,6 -13,9838
Comparaison de 3,6 4,6 -20,1121couleurs 5,0 -20,4261
5,6 -26,65974,0 5,0 -13,9947
5,6 -20,2283
Comparaison de 3,6 4,6 -17,9943tailles 5,0 -22,1594
5,6 -28,10594,0 5,6 -17,8916
Score global 3,6 4,6 -1,20905,0 -1,23495,6 -1,6021
4,0 4,6 -0,68245,0 -0,70835,6 -1,0755
Note. Toutes les comparaisons sont significatives (p < 0,05)
Tests de rendement cognitif 54
Tableau 10
Comparaisons multiples de type Bonferroni des différences entre les groupes d’âges àY Échelle d’intelligence Stanford-Binet
Sous-testsGroupes d’âges Groupes d’âges de Différences moyennes
(I) comparaison (I-J)(J)
Vocabulaire 3,6 4,0 -3,504,6 -4,195,0 -6,175,6 -6,92
4,0 5,0 -2,675,6 -3,42
4,6 5,6 -2,73
Analyse de 3,6 4,6 -4,45modèles 5,0 -6,50
5,6 -9,644,0 5,6 -6,224,6 5,6 -5,18
Quantités 3,6 4,6 -4,405,0 -5,275,6 -7,02
4,0 5,0 -3,885,6 -5,64
Mémorisation 3,6 5,6 -5,55de perles 4,0 5,6 -5,00
Note. Toutes les comparaisons sont significatives (g < 0,05)
Tests de rendement cognitif 55
Corrélations entre les TRCE, entre les TRCE et l’âge (־en mois) ainsi qu’entre les TRCE etles sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet
Tableau 11
Sous-tests deY Échelle d’intelligence Stanford-Binet
TRCE ÂgeVocabulaire Analyse de
modèlesQuantités Mémor.
de perlesTemps Perform.
Temps de réactionRéussite 0,372 0,481 0.208 0,375 0,134 -0,668 ——
Temps -0,591 -0,527 -0,454 -0,475 -0,310 —— ——
(a) (118) (102) 001) (102) (102) (118)
Automaticité du vocabulaireRéussite 0,541 0,428 0,404 0,491 0.198 -0,641 0,861Temps -0,696 -0,473 -0,470 -0,475 -0,338 — -0,911Vitesse 0,695 0,519 0,522 0,556 0,328 —
(n) (123) (103) (102) (103) (103) (123) (123)
Comparaison de formesRéussite 0,305 0.235 0,256 0.233 0,104 -0,380 0,698Temps -0,538 -0,461 -0,545 -0,500 -0,312 -- -0,915Vitesse 0,556 0,479 0,544 0,501 0,303 ——
(n) (123) (104) (103) (104) (104) (123) (123)
Comparaison de couleursRéussite 0,432 0,285 0,308 0,328 0.208 -0,475 0,783Temps -0,611 -0,387 -0,477 -0,457 -0,328 — -0,878Vitesse 0,627 0,424 0,507 0,491 0,335 —
(n) (118) 003) (102) 003) (103) (118) (118)
Comparaison de taillesRéussite 0,550 0,331 0,458 0,506 0,352 -0,492 0,814Temps -0,448 -0.252 -0,345 -0,341 -0,259 — -0,881Vitesse 0,568 0,327 0,476 0,480 0,349 —
(Q) (111) (99) (98) (99) (99) (111) (Ill)
Score global 0,696 0,510 0,604 0,597 0,386(n) (117) (103) 002) (103) (103)
Note. Les valeurs en gras sont significatives à g < 0,01Les valeurs soulignées sont significatives à g < 0,05
Tests de rendement cognitif 56
ANNEXE A
Lettre de consentement aux parents
Tests de rendement cognitif 57
Formulaire de consentement
Je soussigné (e)____________________________________ consent librement à ce quemon enfant_____________________________(date de naissance : / / )participe à l’étude de validité concernant l’évaluation des Tests de rendement cognitif pour enfants. La nature et les procédures de l’étude se définissant comme suit :
1. La recherche a pour but de recueillir des données nous permettant de tester l’exactitude des Tests de rendement cognitif
2. Plus spécifiquement, nous voulons voir si les tests mesurent bien la variable ciblée soit, la vitesse de traitement de !’information.
3. Les tests étant encore à l’état expérimental, les résultats obtenus ne pourront vous être communiqués, puisque la fiabilité de ceux-ci n’est pas encore confirmée.
4. La rencontre avec l’enfant consiste en !’administration :des Tests de rendement cognitif effectués sur ordinateur ־- et d’un test d’habiletés papier-crayon (!Stanford-Binet)
cette rencontre étant d’une durée totale d’environ 1 heure divisée en plusieurs parties.5. Chaque participant (e) pourra se retirer de cette étude en tout temps, sans avoir à fournir
de raison ni subir de préjudice quelconque.6. En ce qui concerne l’anonymat des participants (es) et le caractère confidentiel des
renseignements fournis, les mesures suivantes sont prévues :6.1 Les noms des participants (es) ne paraîtront sur aucun rapport ;6.2 Un code sera utilisé sur les divers documents de l’étude. Seuls les chercheurs
auront accès à la liste des noms et codes ;6.3 Si les renseignements obtenus dans cette étude sont soumis à des analyses
ultérieures, seul le code apparaîtra sur les divers document ;6.4 En aucun cas, les résultats individuels des participants (es) ne seront
communiqués à qui que ce soit.7. Cette étude est effectuée par les assistantes du Groupe de recherche en intervention
cognitive, sous la supervision de monsieur Michel Loranger (Ph.D.), professeur à l’École de psychologie de l’Université Laval (656-5933), à qui toute information supplémentaire pourra être demandée.
Lue et signée le______________________ _______________________________(signature)(date)
Tests de rendement cognitif 58
ANNEXE B
Tableau 12 :
Moyennes des scores aux TRCE pour chaque tranche d’âges (en mois)
Tests de rendement cognitif 59
Moyennes des scores aux TRCE pour chaque tranche d’âges (en moisi
Tableau 12
Tests de rendement cognitif pour enfants
ÂgesTemps de réaction
Automat, du vocabulaire
Comparaison de formes
Comparaison de couleurs
Comparaison de tailles
Scoreglobal
37M 1,34600 15,3950 41,0800 29,1450 19,5450 -1,1255ET 0,0056569 4,0941 3,5497 15,8038 0,6152 0,2082(n) (2) (2) (2) (2) (2) (2)
38M 8,9400 0,7200ET(n) (0) (1) (0) (1) (0) (0)
39M 0,5300 38,5200 15,7600ET(n) (0) (1) 0) (0) (1) (0)
41M 1,32967 14,6467 30,3367 26,5267 3,9250 -1,5298ET 0,068149 15,2435 10,8391 15,6921 5,0558 0,1286(n) (3) (3) (3) (3) (2) (3)
42M 1,34567 29,1967 34,7833 37,2033 17,1267 -0,9852ET 0,33398 21,0607 19,8442 14,0581 7,7884 0,8131(n) (3) (3) (3) (3) (3) (3)
43M 1,40733 36,7200 43,2467 29,7067 21,4800 -0,8717ET 0,74926 27,6762 11,3937 10,9016 16,0326 0,7557(Q) (3) (2) (3) (3) (3) (3)
44M 1,13550 17,7100 35,2050 24,1750 23,6900 -1,2492ET 0,14637 3,7335 11,0097 7,1913 — 0,1827(n) (2) (2) (2) (2) (1) (2)
45M 1,67350 34,8850 33,0550 31,5400 27,9300 -0,8844ET 0,0035355 11,9855 5,3811 0,8910 16,2352 0,01499(S) (2) (2) (2) (2) (2) (2)
46M 1,58540 28,5320 39,8450 27,4175 29,0400 -0,9873ET 0,47860 20,3939 24,0581 23,7914 9,3624 1,1254(0) (5) (5) (4) (4) (3) (4)
Tests de rendement cognitif 60
Tableau 12 (suite)
Moyennes des scores aux TRCE pour chaque tranche d’âges (en moisi
Tests de rendement cognitif pour enfants
ÂgesTemps de réaction
Automat, du vocabulaire
Comparaison de formes
Comparaison de couleurs
Comparaison de tailles
Scoreglobal
47M 40,9700 45,0000 43,5100 8,5600 -0,7178ET ___ ___ —— _ _(n) (0) (1) (1) (1) (1) (1)
48M 0,98850 54,8850 50,3333 31,3000 38,3650 -0,1468ET 0,30901 15,4079 9,6732 26,4882 16,5675 0,4297(n) (2) (2) (3) (2) (2) (2)
49M 1,04371 30,5686 45,3771 43,7029 32,2617 -0,5259ET 0,37985 22,1816 14,4604 6,1361 18,8825 0,6243(n) (7) (7) (7) (7) (6) (7)
50M 1,22233 38,4383 48,3000 39,0360 26,5000 -0,5363ET 0,18840 21,3259 6,0043 11,7702 14,5842 0,6141(n) (6) (6) (6) (5) (4) (5)
51M 0,69567 52,7867 53,2100 33,3900 31,3700 -0,2811ET 0,36731 41,4999 15,1588 15,9983 20,6793 1,1822(n) (3) (3) (3) (3) (3) (3)
52M 1,47475 37,7400 41,6680 40,7067 34,3500 -0,5651ET 0,64265 19,9818 3,3195 2,8476 20,0271 0,3622(n) (4) (5) (5) (3) (4) (3)
53M 0,92460 57,3650 49,5583 49,1360 40,3800 0,1237ET 0,26553 6,0985 13,0760 14,2993 6,2283 0,4400(H) (5) (6) (6) (5) (4) (5)
54M 0,62300 73,1200 65,9800 59,3400 34,1500 0,5685ET — — — -- — —
(n) (1) (1) (1) (1) (1) (1)
55M 0,64800 73,9000 72,4100 45,1900 0,9400ET ___ ___ —— ___
(n) (1) (1) (0) (1) (1) (1)
Tests de rendement cognitif 61
Tableau 12 (suite)
Moyennes des scores aux TRCE pour chaque tranche d’âges (en moisi
Tests de rendement cognitif pour enfants
Âges Temps de réaction
Automat, du vocabulaire
Comparaison de formes
Comparaison de couleurs
Comparaison de tailles
Scoreglobal
56M 0,69650 67,0650 59,4450 52,6650 30,3500 0,2452ET 0,10253 2,4819 11,5753 15,2240 13,6613 0,1898(n) (2) (2) (2) (2) (2) (2)
57M 0,64900 59,9250 61,9350 55,2250 43,3750 0,4221ET 0,015556 1,1243 4,6457 12,7067 3,3163 0,2917(0) (2) (2) (2) (2) (2) (2)
58M 0,77017 57,7757 57,9829 52,3571 39,9320 0,2744ET 0,24893 18,8103 10,6665 11,7290 19,3755 0,6693Û2) (6) (7) (7) (7) (5) (7)
59M 0,68733 56,2150 53,3717 57,0500 31,5350 0,1038ET 0,17052 12,0101 13,0400 12,9906 10,9192 0,4488(Π) (6) (6) (6) (6) (6) (6)
60M 0,73750 53,0100 46,0100 29,3800 30,8150 -0,4607ET 0,028991 12,0491 4,4548 4,8649 7,6155 0,2438(n) (2) (2) (2) (2) (2) (2)
61M 0,87664 61,0091 62,0482 55,3882 49,1645 0,5188ET 0,48691 12,4845 14,2532 17,6694 15,6278 0,7540(״) (11) (11) (11) (11) (11) (11)
62M 0,69675 58,6175 50,0725 47,6000 34,3050 -0,0204ET 0,083978 5,8535 6,6509 10,0004 22,6570 0,5069(n) (4) (4) (4) (4) (4) (4)
63M 0,69650 64,6333 57,1617 51,2620 45,4620 0,3653ET 0,19016 8,9377 10,2087 13,4715 6,4370 0,4091(n) (6) (6) (6) (5) (5) (5)
64M 0,57843 58,7783 58,5200 59,0043 51,0500 0,5456ET 0,27946 16,5428 22,0715 14,5859 21,0795 0,6766(n) (7) (6) (7) (7) (7) (7)
Tests de rendement cognitif 62
Tableau 12 (suite)
Moyennes des scores aux TRCE pour chaque tranche d’âges (en mois)
Tests de rendement cognitif pour enfants
Âges Temps de réaction
Automat, du vocabulaire
Comparaison de formes
Comparaison de couleurs
Comparaison de tailles
Scoreglobal
65M 0,91400 54,2850 31,8400 40,4700 21,2850 -0,6480ET 0,17819 13,9229 18,5686 4,6952 19,0565 0,7900(n) (2) (2) (2) (2) (2) (2)
66M 0,63200 69,2900 65,0500 55,2800 53,3500 0,7175ET 0,35780 12,7845 26,7852 13,6189 30,1086 1,1920(n) (2) (2) (2) (2) (2) (2)
67M 0,66957 72,8529 62,2971 58,3257 52,0400 0,7390ET 0,28836 10,1563 11,6644 13,2835 14,3192 0,6251(n) (7) (7) (7) (7) (7) (7)
68M 0,67843 65,6375 68,7962 64,2550 53,6013 0,8698ET 0,21551 14,9721 3,8290 9,3021 10,0349 0,3368(n) (7) (8) (8) (8) (8) (8)
69M 0,74850 69,5500 63,0600 64,2275 49,2500 0,7604ET 0,36593 8,3707 6,6802 14,4869 17,5027 0,6394(S) (4) (4) (4) (4) (4) (4)
70M 0,41500 76,0800 76,8100 68,1000 49,6300 1,1181ET — — — — —— ——
(n) (1) (1) (1) (1) (1) (1)
Tests de rendement cognitif 63
ANNEXEC
Tableau 13 :
Moyennes des scores bruts aux sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet
pour chaque tranche d’âges (en mois)
Tests de rendement cognitif 64
Tableau 13
Moyennes des scores bruts aux sous-tests de YÉchelle d’intelligence Stanford-Binet pourchaque tranche d’âges (en moisi
Sous-tests de YÉchelle d'intelligence Stanford-Binet
ÂgesVocabulaire Analyse
de modèlesQuantités Mémorisation
de perles37
M 10,00 5,00 8,00 6,00ET(D) O) (1) (1) (1)
38MET(n) (0) (0) (0) (0)
39MET(Π) (0) (0) (0) (0)
41M 7,50 6,50 2,50 5,50ET 3,54 2,12 0,71 2,12(a) (2) (2) (2) (2)
42M 11,00 11,50 7,00 9,50ET 2,83 3,54 4,24 3,54(n) (2) (2) (2) (2)
43M 11,67 8,67 3,67 7,67ET 1,15 0,58 0,58 3,06(n) (3) (3) (3) (3)
44M 9,50 10,50 5,50 7,50ET 3,54 0,71 2,12 3,54(n) (2) (2) (2) (2)
45M 12,00 9,00 10,50 7,00ET 1,41 1,41 0,71 1,41(n) (2) (2) (2) (2)
46M 10,33 10,33 7,00 7,67ET 3,79 1,53 3,46 1,15(0) (3) (3) (3) (3)
Tests de rendement cognitif 65
Tableau 13 (suite)
Moyennes des scores bruts aux sous-tests de Y Échelle d’intellieence Stanford-Binet pourchaque tranche d’âges (en mois)
Sous-tests de l’Échelle d’intelligence Stanford-Binet
ÂgesVocabulaire Analyse
de modèlesQuantités Mémorisation
de perles47
M 15,00 9,00 8,00 6,00ET ___ ___ ___
(Π) (1) (1) (1) (1)
48M 15,50 14,50 9,50 11,00ET 0,71 0,71 6,36 5,66(S) (2) (2) (2) (2)
49M 14,33 12,00 7,50 7,67ET 1,21 4,77 3,73 1,63(n) (6) (6) (6) (6)
50M 13,25 '12,25 9,50 6,00ET 1,71 0,96 5,00 2,16(n) (4) (4) (4) (4)
51M 14,67 12,67 5,00 7,33ET 0,58 5,69 1,00 1,53(n) (3) (3) (3) (3)
52M 12,25 13,50 6,00 9,75ET 3,50 3,11 3,56 3,50(n) (4) (4) (4) (4)
53M 14,17 14,67 11,00 9,83ET 1,17 6,44 3,16 5,00(Q) (6) (6) (6) (6)
54M 16,00 18,00 9,00 14,00ET —-, —— «»«· —
(n) 0) (1) (1) (1)
55M 13,00 13,00 12,00 9,00ET ·. _ —— __
(n) (1) (1) (1) (I)
Tests de rendement cognitif 66
Tableau 13 (suite)
Moyennes des scores bruts aux sous-tests de Y Échelle d’intellisence Stanford-Binet pourchaque tranche d’âges Ten mois)
Sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet
ÂgesVocabulaire Analyse
de modèlesQuantités Mémorisation
de perles56
M 15,50 13,00 13,00 15,50ET 0,71 1,41 1,41 0,71(Π) (2) (2) (2) (2)
57M 15,00 10,00 8,00 5,00ET va» _ *
(a) (1) (1) (1) (1)
58M 14,67 12,67 9,50 13,17ET 1,37 4,89 4,09 4,22(n) (6) (6) (6) (6)
59M 16,67 14,17 9,67 8,83ET 3,56 3,71 3,33 3,37(Q) (6) (6) (6) (6)
60M 16,00 13,00 10,00 8,50ET 0,00 0,00 1,41 3,54(Π) (2) (2) (2) (2)
61M 17,33 16,11 11,00 9,67ET 3,12 6,23 3,39 5,00(n) (9) (9) (9) (9)
62M 16,33 8,67 8,67 6,33ET 3,06 2,89 4,04 0,58(n) (3) (3) (3) (3)
63M 14,67 20,33 14,33 6,67ET 1,53 0,58 2,08 0,58(n) (3) (3) (3) (3)
64M 16,57 18,00 13,43 13,29ET 2,51 4,86 5,16 5,28(0) (7) (7) (7) (7)
Tests de rendement cognitif 67
Tableau 13 (suite)
Moyennes des scores bruts aux sous-tests de Y Échelle d’intelligence Stanford-Binet pourchaque tranche d’âges (en mois)
Sous-tests de 1’Échelle d'intelligence Stanford-Binet
ÂgesVocabulaire Analyse
de modèlesQuantités Mémorisation
de perles65
M 15,00 15,00 11,50 12,00ET 1,41 0,00 0,71 2,83(n) (2) (2) (2) (2)
66M 17,50 19,50 10,00 7,00ET 3,54 6,36 5,66 0,00(n) (2) (2) (2) (2)
67M 16,29 18,57 14,71 13,86ET 2,06 6,21 2,14 5,05(n) (7) (7) ’ (7) (7)
68M 18,57 19,43 11,57 13,14ET 2,64 3,87 3,26 7,15(n) (7) (7) (7) (7)
69M 17,50 19,67 13,75 12,25ET 4,43 1,53 3,30 7,41(n) (4) (3) (4) (4)
70M 15,00 19,00 15,00 16,00ET — — " —
(Π) (1) (1) (1) (1)