[EyEsprit]

Rihanna, c'est pas parce que c'est une "star", que faut lui mettre 10, pour moi elle est moyenne, et surtout maquillée. Je lui mettrais 6-7/10

Cool, je vais faire le questionnaire Obsidian

[Bob Leponge]

Envoyé par Obsidian

Merci à tous pour votre patience! Voici le questionnaire final (pour ceux qui n'ont pas répondu au premier afin d'éviter tout biais) : https://qtrial2016q2.az1.qualtrics.c...wIahpFeSpMjgH3

Ceux qui ont répondu au 1er ne doivent pas répondre à celui là ?

[Obsidian]

@Bob Leponge nope indeed, c'est mieux d'avoir deux groupes différents pour que les résultats soient le plus précis possible

C'est pour ça si vous avez l'opportunité de le partager avec des copains qui n'ont pas répondu au premier questionnaire c'est le top!

[Gropp]

j'ai répondu au questionnaire

j'ai hate de voir les résultats

[Obsidian]

60 réponses so far Il en faudrait environ entre 200 et 400 pour que les résultats soient valides parce qu'il y a plusieurs questionnaires imbriqués en un seul (donc au lieu de faire plein de petits questionnaires j'en ai fait un seul, d'où le plus grand nombre de personnes requis). Du coup si vous pouvez le partager ça permettra d'avoir les résultats! Cheers

[don Diego de la Vega]

J'ai eu une seule photo.
On me demande d'estimer si la personne est digne de confiance ou compétente, je vois vraiment pas le rapport.
Je ne vois pas quel résultat probant pourrait donner cette étude vu que le biais est gros comme une maison....

[Obsidian]

Le questionnaire redirige aléatoirement vers une dizaine de questionnaires différents donc tu as des stimuli différents à chaque fois qui évaluent des paramètres différents. Si tu as des suggestions à faire, je suis tout ouïe

[don Diego de la Vega]

Quand tu montres la photo d'une HB avec la question "évaluez sa compétence" (ou autre qualité), si tu laisses pas le choix de dire "je ne sais pas" tu crées un biais.

Perso j'avais même pas envie de répondre "average" puisqu'en réalité j'en sais rien.
Donc on peut se dire que ceux qui refusent de faire ce genre de corrélation foireuse du type bonne=conne (ou bonne =surcompétente) auront simplement laché direct le questionnaire (ce que j'ai failli faire).

Du coup, l'étude est biaisée.

[Obsidian]

Merci pour vos retours ! Désolé j'ai mis plus de temps pour répondre car entre temps je suis parti à l'étranger. Un certain nombre de personnes ont commencé le questionnaire sans le finir donc ces réponses ne sont pas utilisables. En revanche pour le reste, on a obtenu un résultat statistiquement significatif qui permet de prédire un certain nombre d'inférences sociales à partir du visage. Je vais maintenant réitérer l'expérience avec un échantillon beaucoup plus important (eg 1000 personnes) pour voir si le modèle tient bon.

J'ai essayé de prendre en compte vos critiques (positives comme négatives) pour améliorer l'étude.

Merci !

[Play15]

Tout ça pour mettre en évidence un phénomène déjà connu qui se nomme l'effet de Halo...