UOH / Statistique et Psychométrie en L1

Karl Pearson est l'un des auteurs qui a révolutionné les statistiques au début du XX^e siècle.

Bien que son nom soit attaché à la formule du coefficient de corrélation linéaire, sa contribution théorique majeure est peut-être d'avoir déplacé le centre d'intérêt de la mesure des nombres vers une notion plus générale, celle de distribution statistique. Ce déplacement conceptuel est majeur, car il reconnaît le caractère intrinsèquement aléatoire de la réalité empirique observée.

Ainsi, selon Pearson, une distribution normale peut être caractérisée par quatre nombres, sa moyenne, sa dispersion (écart-type), son degré de symétrie (à quel point les données sont concentrées ou non d'un seul côté de la moyenne), et l'aplatissement (est-ce que les observations loin de la moyenne ont la fréquence prédite par la loi normale ou non).

Le déplacement conceptuel majeur opéré par Pearson ne tient pas à ces nombres, mais à l'idée que ce qui caractérise une population, ce ne sont pas les nombres eux-mêmes, mais seulement ces quatre paramètres. Autrement dit, pour Pearson, la réalité empirique n'est pas dans les nombres obtenus dans l'échantillon considéré, mais dans les valeurs "réelles" des paramètres que les valeurs mesurées dans l'échantillon permettent d'estimer.

Toutefois, il faudra l'intervention ultérieure d'autres statisticiens de génie, comme Ronald Fischer, pour montrer que les nombres mesurés empiriquement ne peuvent fournir les vraies valeurs des paramètres, mais seulement des estimations imparfaites.