les statistiques et le scepticisme.

[matares]

Les outils de référence des scientifiques sont l'observation, l'analyse et les statistiques.
La manière dont ont évolué les sceptiques en intégrant les statistiques dans leur raisonnement ou leurs démonstrations laisse à penser que la pensée ou la manière de penser du vrai sceptique peut évoluer .
en dehors du polémiste qui par son attitude nuit plus à la science .
Les statistiques peuvent lever des doutes mais sont elles suffisantes ?
A vos avis mesdames messieurs..

[switch]

...vrai sceptique...

[LouV]

Bonjour matares,
encore une fois, nous aurions vraiment besoin d'exemples beaucoup plus concrets pour comprendre de quoi vous voulez parler exactement. Qu'est-ce qui a amené cette question par exemple.

Les statistiques peuvent lever des doutes mais sont elles suffisantes ?

Là, comme ça, en parlant de manière très générale, je dirais que non, elles ne sont pas suffisantes. Elles sont un outil utile, souvent pour vérifier nos premières impressions. Mais on ne peut évidemment pas faire entrer toute la réalité dans un questionnaire, il est difficile de prendre tous les facteurs en compte.
Les statisticiens sont justement formés à connaître les limites de cet outil, et quand ils font bien leur boulot, ils expliquent au commun des mortels ce que les chiffres disent, mais aussi ce qu'ils ne disent pas.

[switch]

ça me rappel cet excellent site sur les corrélations (on a du en parler dans une autre discussion) :

http://www.tylervigen.com/

[Nicolas78]

Les statistiques peuvent lever des doutes mais sont elles suffisantes ?

Lever un doute, en partie surement, suffisantes, j'en doute.

Ça vous aide hein ?

[Chanur]

Suffisantes pour quoi ?
Les statistiques sont un outils mathématique. Comme tel, fiable à 100%.

Dans l'expérience des fentes d'Young, les statistiques sont-elles suffisantes pour prévoir l'apparition d'une figure d'interférence ?
Oui.
Sont-elles suffisantes pour savoir où un photon donné va arriver ?
Non.

La géométrie euclidienne est-elle suffisante ?

[Cogite Stibon]

Les statistiques sont un outil, qui permet d'éviter pas mal de biais cognitif. Elles constituent une des améliorations de la pensée scientifique et sceptique, et sont indispensables dans un grand nombre de cas.

Par exemple, si vous comparez un paramètre entre deux populations, et que vous ne savez pas calculer une p-value (et ce qu'elle veut dire, et quel formule utiliser dans quel cas), vous risquer fort de conclure à une différence entre les deux populations quand celle n'est qu'un pur effet du hasard.

La difficulté avec les statistiques, c'est qu'elle sont mal connues et mal comprises par la plupart des gens. Il y a des règles strictes qui indiquent quelles méthodes et modes de calculs sont applicables ou non. Si on ne les respecte pas, on obtient un résultat qui peut sembler significatif, mais qui ne veut strictement rien dire.

Cogite

[Nicolas78]

Les maths et les stats dans certains modèles ne sont pas fiable à 100%.
Les stats et même les maths se plient à l'application dans les quelles elle servirons, elle s'adaptera aux limites reconnues.

Faire des stats et des maths en bourse c'est un exemple que ce sont des outils (modulable) et non pas un descriptif de la realité.
Même en tant qu'outil dans une application, ça à des limites.

Mais quand on parle de sciences dures, elle sont effectivement bcp plus efficaces pour assoir un descriptif.

Corrigez moi si je me trompe, j'ai possiblement une vision mauvaise des maths.
Ça m’étonnerais pas d’ailleurs.

Dans l'expérience des fentes d'Young, les statistiques sont-elles suffisantes pour prévoir l'apparition d'une figure d'interférence ?
Oui.
Sont-elles suffisantes pour savoir où un photon donné va arriver ?
Non.

Ya besoin de stats pour savoir si l'apparition d'une figure arrivera après avoir lancée le protocole ?

[Chanur]

Les maths et les stats dans certains modèles ne sont pas fiable à 100%.
Les stats et même les maths se plient à l'application dans les quelles elle servirons, elle s'adaptera aux limites reconnues.

Faire des stats et des maths en bourse c'est un exemple que ce sont des outils "modulable" et non pas un descriptif de la realité.
Même en tant qu'outil dans une application, ça à des limites.

Mais quand on parle de sciences dures, elle sont effectivement bcp plus efficace pour assoir un descriptif.

Corrigez moi si je me trompe, j'ai possiblement une vision mauvaise des maths.
Ça m’étonnerais pas d’ailleurs.

Dans l'expérience des fentes d'Young, les statistiques sont-elles suffisantes pour prévoir l'apparition d'une figure d'interférence ?
Oui.
Sont-elles suffisantes pour savoir où un photon donné va arriver ?
Non.

Ya besoin de stats pour savoir si l'apparition d'une figure arrivera après avoir lancée le protocole ?

Oui : la physique quantique ne donne que des probabilités. Chaque photon arrive à une position aléatoire, suivant une loi qu'on peut calculer. Statistiquement, comme ils sont beaucoup, ils dessineront une figure d'interférence avec une probabilité telle qu'elle confine à la certitude absolue.

Les statistiques sont une science parfaitement rigoureuse, qui donne des résultats parfaitement exacts.
Par exemple si on a une population dont une partie possède une caractéristique X, en faisant une étude d'un échantillon de 1000 individus, par exemple, on aura le résultat exact suivant :
"Il y a une probabilité de 95% que la proportion de X soit entre 15 et 20%." (Les chiffres sont bidons, hein ...)
Ce qui est amusant, c'est que les 95% sont un choix arbitraire : on aura aussi le résultat :
"Il y a une probabilité de 80% que la proportion de X soit entre 16 et 17%"
ou
"Il y a une probabilité de 99.9% que la proportion de X soit entre 5 et 30%"

Les statistiques sont à 100% exactes, pas les prévisions qu'elles donnent qui ne sont qu'une probabilité.

[Nicolas78]

Les statistiques sont à 100% exactes, pas les prévisions qu'elles donnent qui ne sont qu'une probabilité.

Ha oui vrai, je comprend mieux.
Je tire mon chapeau Chanur. Les probas, sont ce qui m’embrouillais.
Je me focalisais aussi sur l'interpretation des statistiques d’après les discussions de divers sujets sociaux qu'on avait eu la semaine passée...

Et pour les maths, mes arguments sont valables ? :
Elles ne décrivent pas la realité (qu'une théorie peux faire), mais ne servent "qu'a" la mettre en valeur en tant qu'outil par rapport aux connaissances actuelles mais ne décrivent pas directement la realité sans un cadre theorique ?

Il me semble qu'il y à une notion de postulats et d'axiomes très fort et donc un rapport au réel qui est spécial avec les maths, d'ou ma question sur sont rapport outil/théorie/réel du moment (connaissances actuelles) ?

[matares]

Les statistiques en elles même démontrent mathématiquement que pour un phénomène donné elles peuvent êtres ou sont exactes à 100%.
c'est à dire que pour des hypothèses que l'on détermine et les éléments mis en place pour nos calculs statistiques le résultat peut être exact .
Si l'on change les outils mis en place pour les mêmes hypothèses sur un même phénomène nous pouvons obtenir des résultats différents.
ça arrive en médecine
That is the question.

[Wot]

Si l'on change les outils

C'est à dire ? De quels autres outils vous parlez ?

[LouV]

Hmm... ok, vous avez un exemple précis ? ça pourrait être intéressant.

[lefauve]

Des études statistiques sans faille à 100%

Désolé mais ça n'existe pas

Voici une de nos discution qui le démontre
correlation-entre-le-nombre-de-crime-vi ... 10817.html

[Chanur]

Des études statistiques sans faille à 100%

Désolé mais ça n'existe pas

Voici une de nos discution qui le démontre
correlation-entre-le-nombre-de-crime-vi ... 10817.html

Oui, mais ce n'est pas tellement dans l'étude mathématique, c'est plutôt dans les biais de sélection de l'échantillon, et surtout dans l'interprétation des résultats que se nichent les erreurs (voire même la mauvaise foi).

[matares]

exemple
Estimation de la moyenne et de la variance d'une population à partir des données d'un l'échantillon
On a un échantillo donné pour une réponse donnée.
Si on traite un échantillon de personne et on détermine un % de reponse nous ne pouvons pas l'appliquer de façon cartésienne aux autres paersonnes mais de façon relative.
On a le risque , le bénéfice , le nombre de personnes et le % de la maladie à traiter en question.

[Jean-Francois]

Si on traite un échantillon de personne et on détermine un % de reponse nous ne pouvons pas l'appliquer de façon cartésienne aux autres paersonnes mais de façon relative

Et puis? Vous enfoncez des portes ouvertes avec une telle ardeur qu'on peut se demander où vous venez en venir.

On a le risque , le bénéfice , le nombre de personnes et le % de la maladie à traiter en question

Et puis? C'est quoi votre alternative à une approche statistique, imparfaite mais qui peut être améliorée: le doigt mouillé levé vers le ciel, l'illumination "gourouisante", s'asseoir sur son céhuelle et regarder passer les nuages? Tant qu'à faire, vous pourriez tout aussi bien suggérer que si toutes les personnes qui ont reçu une forte dose de tétrodotoxine par le passé en sont mortes ça ne veut pas dire que les prochaines personnes ne pourraient pas survivre. Cela parce que même un ratio de 100% avec une variabilité de 0% ne voudrait rien dire car "trop dépendant de l'échantillon"

Comme il vous été dit, les statistiques sont un outils d'analyse des données. C'est un moyen de simplifier un ensemble de données afin de les interpréter. Comme tous les outils scientifiques, ils ont un domaine de validité circonscrit. Leur application et l'interprétation des résultats demandent de la compétence.

Parce que vos très molles "critiques"* ne vont pas bien loin à cause de leur côté caricatural. Vos propos font l'impasse sur la complexité des choses et la difficulté réelle qu'il y a à obtenir des données. Points dont les scientifiques sont parfaitement au courant, eux.

Jean-François

* En fait, ce ne sont même pas des critiques tellement vous êtes imprécis et flou.

[Malkovitch]

Les statistiques en elles même démontrent mathématiquement que pour un phénomène donné elles peuvent êtres ou sont exactes à 100%.
c'est à dire que pour des hypothèses que l'on détermine et les éléments mis en place pour nos calculs statistiques le résultat peut être exact .
Si l'on change les outils mis en place pour les mêmes hypothèses sur un même phénomène nous pouvons obtenir des résultats différents.
ça arrive en médecine
That is the question.

Ce n'est jamais exact ou inexact, ce n'est pas le langage qu'on emploie dans le domaine des statistiques, qui est celui des probabilités. Toute mesure contient une variance et une marge d'erreur. Quant aux outils : les règles sont strictes, la méthodologie est rigoureuse et les résultats ne peuvent être interprétés qu'en fonction de l'hypothèse initiale.

[Chanur]

Quant aux outils : les règles sont strictes, la méthodologie est rigoureuse et les résultats ne peuvent être interprétés qu'en fonction de l'hypothèse initiale.

Ou peut-être qu'il faudrait écrire :"les résultats ne devraient être interprétés ...
Parce que c'est très facile de faire dire à des statistiques des choses qu'elles ne disent pas vraiment.
Dans une autre enfilade, Ethel donnait un exemple de la façon dont on peut faire dire n'importe quoi aux chiffre avec un peu d'imagination et beaucoup de mauvaise foi ...

[matares]

enfin restons zen et ne donnons pas tout pouvoir aux statistiques . c'est ce qui à permis de dépenser des millions d'euro en france pour vacciner inutilement des gens.
enfin comme le disait si bien quelqu’un : Le syndrome du réverbère
La statistique est aux études cliniques ce que le réverbère est à l’ivrogne.

[Cartaphilus]

Salut à tous, bonjour matares.

enfin restons zen et ne donnons pas tout pouvoir aux statistiques . c'est ce qui à permis de dépenser des millions d'euro en france pour vacciner inutilement des gens.

Il serait intéressant de préciser votre pensée, et d'expliciter a) comment les statistiques ont faussé la décision des politiques et b) pourquoi le vaccin – je suppose que vous évoquez la vaccination contre le virus H1N1 de 2009 – était inutile.

Par avance, merci de votre réponse.

[LouV]

Idem, je serais intéressée par vos précisions. Par ailleurs, les intervenants au-dessus ne me donnent justement pas l'impression de donner "tout pouvoir aux statistiques".

[Jean-Francois]

La statistique est aux études cliniques ce que le réverbère est à l’ivrogne.

Je vous repose la question: quelle est votre alternative à une approche statistique, imparfaite mais qui peut être améliorée? Je serais curieux de savoir quelle superbe technique qui permet de sonder la Vérité dans les ténèbres vous avez à proposer.

Parce que, s'il faut aller chercher une analogie chez les ivrognes, on peut vous faire remarquer qu'eux aussi tendent à dire des choses plutôt incohérentes et qu'ils ne peuvent étayer... et ils répètent les mêmes trucs plutôt que de répondre aux questions.

Jean-François

[Wooden Ali]

Ce n'est pas parce qu'on peut abuser des statistiques qu'elles ne peuvent être le seul outil fiable pour tester médicaments et vaccins.
L'assimilation de son usage à de l'ivrognerie doit conduire logiquement au rejet total de tous les vaccins et de la pharmacopée moderne. Je suppose que Matarès n'a pas eut un copain atteint de poliomyélite, qu'il ignore ce qu'est la diphtérie, le tétanos et la variole qui ont probablement disparu, selon lui, naturellement. Il ne doit aussi connaitre personne souffrant d'hypertension ou de diabète.
Il peut ainsi dégoiser ses imprécations mortifères avec le sourire béat de l'ignorant multidisciplinaire.
Ce n'est pas Daech qu'il faut craindre pour le futur mais l’imbécillité des anti-vaccins primaires qui sauront, mieux que personne, nous ramener au Moyen-Age.

[LouV]

Un peu de calme peut-être avant d'en venir à la conclusion que Matares fait de l'anti-statistiques primaire.
Matares, c'est une occasion pour vous de clarifier votre position : avez-vous des exemples concrets où
> les statistiques sont utiles
> les statistiques peuvent être source d'erreurs, et si oui comment s'en prémunir ? (Si vous comptez revenir sur la grippe H1N1, soyez plus précis (voir questions de Cartaphilus))

Comme dit plus haut, les statistiques sont un outil avec ses applications et ses limites, et ceux qui les utilisent dans leur métier en sont conscients (plus que le grand public). Leur utilisation peut tout à fait être critiquée, mais pas à l'emporte-pièce avec de grandes généralisations.