Méthodologie

Cette méthodologie explique comment Selfspecs mesure votre résultat, comment il est comparé à un groupe publié, comment les questionnaires sont notés et où sont les limites.

Comment mesurer le temps de réaction

Un test qui tourne dans un navigateur ne peut pas être plus exact que le navigateur. Chaque appui reçoit l’heure notée par le navigateur au moment où vous appuyez, et non l’heure à laquelle la page a fini par le lire. Le signal reçoit l’heure à laquelle il a été dessiné à l’écran, et non celle à laquelle la page l’a demandé. Entre les deux heures se trouve votre réaction.

Un écran n’affiche une nouvelle image qu’un certain nombre de fois par seconde : un signal peut donc apparaître un peu plus tard que prévu. Si la page se fige pendant qu’un signal est affiché, cet essai ne compte pas et vous le refaites.

Ce qu’un navigateur ne voit pas

Un navigateur ne sait pas combien de temps votre écran met à s’allumer, combien de temps un écran tactile met à sentir votre doigt, ni combien de temps une souris ou un clavier met à envoyer un appui. Ensemble, ces délais forment un retard qui nous reste caché, et il est différent pour chaque appareil.

Des tests avec robot sur des ordinateurs et des téléphones courants l’ont mesuré[1][2]. Pour les tests de réaction, nous tenons compte de ce qu’ils ont trouvé en plus du matériel de l’étude : de 44,1 ms à 115,1 ms avec un clavier ou une souris, et de 39,8 ms à 52 ms avec un écran tactile ou un stylet. Aucune étude n’a chronométré une souris : une souris reçoit donc les chiffres du clavier. C’est pourquoi nous montrons une fourchette, du côté le plus rapide du temps que vous voyez, et non un faux chiffre exact, et pourquoi un résultat obtenu sur un téléphone n’est pas la même chose qu’un résultat obtenu sur un ordinateur. Pour voir le plus justement comment vous évoluez, utilisez chaque fois le même appareil.

Les essais, l’entraînement et ce qui ne compte pas

  • Le premier essai d’un test chronométré sert d’entraînement et ne compte pas.
  • Un appui qui arrive avant le signal, ou si peu de temps après qu’il ne peut être qu’une devinette, n’est pas compté, et vous refaites cet essai.
  • Un essai beaucoup trop long est indiqué comme trop lent et laissé de côté dans votre résultat.
  • Si vous passez à un autre onglet ou à une autre application pendant un essai, cet essai ne compte pas.
  • Une série qui semble faite par une machine, par exemple des clics espacés exactement de la même durée ou plus rapides que ce qu’une main peut faire, est gardée mais n’est comparée à personne.

Votre résultat est en général la valeur du milieu de vos essais comptés : un essai chanceux ou malchanceux ne décide donc pas de tout.

Comment un résultat est comparé

Nous ne vous comparons qu’à un groupe nommé : une étude publiée, avec ses auteurs, son année, le nombre de personnes qui y ont pris part et qui elles étaient. Ce que nous pouvons dire dépend de la qualité de ce groupe. Quand une étude est assez bonne, nous disons à peu près devant combien de personnes de l’étude vous étiez plus rapide, sous forme de fourchette, à cause du retard caché. Quand elle ne donne que des niveaux approximatifs, nous montrons un niveau. Quand elle ne donne qu’une fourchette publiée, nous marquons cette fourchette.

Certains chiffres ne viennent pas d’études : un nombre qu’un site publie sur ses propres visiteurs, ou une fourchette que des joueurs rapportent pour le clic. Nous les appelons chiffres rapportés et fourchettes de la communauté, nous les dessinons autrement, et nous ne les appelons jamais une norme. Quand il n’y a aucun groupe, nous ne montrons que vos propres résultats précédents.

Les groupes que nous utilisons

Voici les groupes vérifiés de notre registre. Un test n’est comparé qu’à un groupe qui correspond à ce qu’il mesure, dans la langue et sur le type d’appareil avec lesquels il a été passé.

Les études qu’une comparaison peut utiliser
ÉtudeCe qu’elle a mesuréPersonnes concernées
Woods et d’autres[3]Le temps de réaction d’adultes1 469
Dhakal et d’autres[4]La vitesse de frappe sur clavier168 960
Palin et d’autres[5]La vitesse de frappe sur téléphone37 370
Brysbaert[6]La vitesse de lecture18 573
Gosling et d’autres[7]Un questionnaire de personnalité de dix affirmations1 813
Miller[8]Ce que l’on peut garder en mémoire à court termeNon publié sous forme de nombre
Soukoreff et MacKenzie[9]La vitesse pour viser des ciblesNon publié sous forme de nombre

Comment les questionnaires sont notés

Chaque questionnaire est noté comme ses auteurs le décrivent. Vos réponses sont additionnées ou moyennées pour chaque trait, certaines affirmations comptent à l’envers parce qu’elles disent le contraire du trait, et les règles du questionnaire décident de ce qui se passe si vous sautez une question. Un résultat n’est donné que si assez de questions ont reçu une réponse.

La page de chaque questionnaire donne ses affirmations, sa clé de notation, sa licence et sa source. Quand un questionnaire n’a pas de groupe de comparaison publié pour votre langue, le résultat montre où vous vous situez entre les deux extrémités de chaque trait et précise qu’il ne vous compare pas à d’autres personnes.

Langues, traductions et ce qui n’est pas vérifié

Selfspecs est d’abord rédigé en anglais. Les pages dans les autres langues sont des traductions réalisées par Selfspecs, qui n’ont pas encore été relues par des personnes dont c’est la langue maternelle. Pour chaque questionnaire, sa page indique si les énoncés sont le texte d’origine, une traduction de Selfspecs ou une traduction relue par une personne dont c’est la langue maternelle.

Un chiffre que nous n’avons pas pu vérifier dans sa source n’est pas montré. Certaines explications de ce site ont été rédigées avec l’aide d’une machine et attendent encore une relecture attentive par une personne ; les faits simples qu’elles contiennent viennent des sources ci-dessus.

Sources

  1. Pronk, T., Wiers, R. W., Molenkamp, B., & Murre, J. (2020). Mental chronometry in the pocket? Timing accuracy of web applications on touchscreen and keyboard devices. Behavior Research Methods, 52(3), 1371–1382.doi:10.3758/s13428-019-01321-2
    Four devices from 2015 and 2016: a MacBook Pro, an ASUS laptop, a Samsung Galaxy S7 and an iPhone 6S, pressed by a robot
    Abstract: "In controlled circumstances, as can be realized in a lab setting, very accurate stimulus timing and moderately accurate RT measurements could be achieved on both touchscreen and keyboard devices, though RTs were consistently overestimated." Table 4 "Descriptives of RT overestimations (in milliseconds) per device and browser" (OS, Web Browser, Minimum, Maximum, Mean, SD): "Android Chrome 46.0 103.5 69.8 7.4", "iOS Safari 48.3 96.3 57.6 6.5", "MacOS Safari 93.0 163.7 132.9 8.1", "Windows Chrome 64.7 70.6 68.5 1.7", "Windows Firefox 49.8 84.9 61.9 5.7". (lu le 2026-10-06: https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/PMC7280355/fullTextXML)
  2. Anwyl-Irvine, A., Dalmaijer, E. S., Hodges, N., & Evershed, J. K. (2021). Realistic precision and accuracy of online experiment platforms, web browsers, and devices. Behavior Research Methods, 53(4), 1407–1425.doi:10.3758/s13428-020-01501-5
    Desktop and laptop computers with Windows 10 and macOS, pressed by a robot; and the equipment of 202,600 online participants
    Abstract: "We then employed a robot actuator in realistic set-ups to measure response recording across the aforementioned platforms, and between different keyboard types (desktop and integrated laptop)." "We found that modern web platforms provide reasonable accuracy and precision for display duration and manual response time". Table 2 "RT delay is calculated as the difference between known and recorded RT." Browser means: "Chrome 78.81", "Edge 80.10", "Firefox 82.30", "Safari 76.50"; device means: "macOS-Desktop 85.35", "Windows-Desktop 76.24", "Windows-Laptop 73.65". Results: "We found that 77% of these devices were desktop or laptop computers, whereas only 20% were mobile devices" "Based on a sample of 202,600 participants." (lu le 2026-10-06: https://www.ebi.ac.uk/europepmc/webservices/rest/PMC8367876/fullTextXML)
  3. Woods, D. L., Wyma, J. M., Yund, E. W., Herron, T. J., & Reed, B. (2015). Factors influencing the latency of simple reaction time. Frontiers in Human Neuroscience, 9, 131.doi:10.3389/fnhum.2015.00131
    n = 1 469; Community volunteers in Rotorua, New Zealand, aged 18 to 65 (mean age 45.8, 40% men)
  4. Dhakal, V., Feit, A. M., Kristensson, P. O., & Oulasvirta, A. (2018). Observations on Typing from 136 Million Keystrokes. Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '18).doi:10.1145/3173574.3174220
    n = 168 960; Self-selected volunteers from a typing-test site: mean age 24.5, 68% from the US, 85% native English speakers, 72% had taken a typing course
  5. Palin, K., Feit, A. M., Kim, S., Kristensson, P. O., & Oulasvirta, A. (2019). How do People Type on Mobile Devices? Observations from a Study with 37,000 Volunteers. Proceedings of the 21st International Conference on Human-Computer Interaction with Mobile Devices and Services (MobileHCI '19).doi:10.1145/3338286.3340120
    n = 37 370; Volunteers who took an online typing test on a mobile device; most from the US, 56% native English speakers
  6. Brysbaert, M. (2019). How many words do we read per minute? A review and meta-analysis of reading rate. Journal of Memory and Language, 109, 104047.doi:10.1016/j.jml.2019.104047
    n = 18 573; Adults reading English silently, pooled across 190 studies
  7. Gosling, S. D., Rentfrow, P. J., & Swann, W. B., Jr. (2003). A very brief measure of the Big-Five personality domains. Journal of Research in Personality, 37(6), 504–528.doi:10.1016/S0092-6566(03)00046-1
    n = 1 813; Undergraduates at the University of Texas at Austin (65% women), tested for course credit
  8. Miller, G. A. (1956). The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information. Psychological Review, 63(2), 81–97.doi:10.1037/h0043158
    Adults in the laboratory studies the essay reviews
  9. Soukoreff, R. W., & MacKenzie, I. S. (2004). Towards a standard for pointing device evaluation, perspectives on 27 years of Fitts' law research in HCI. International Journal of Human-Computer Studies, 61(6), 751–789.doi:10.1016/j.ijhcs.2004.09.001
    Participants of five published mouse studies from four research groups