Forum Sceptique

Je cherche le terme qui désigne une erreur de généralisation des données statistiques. Je ne sais même pas si ce terme existe.

L'erreur consiste à généraliser un résultat à une population cible sans tenir compte d'un éventuel partage de sous-populations.

Exemple fictif:

Quatre groupes comparables de 100 femmes essaient quatre traitements A, B, C, D. Chaque groupe n'essaie qu'un seul traitement. Elles doivent mesurer subjectivement leur confort après 3 mois d'application du traitement. Cette mesure subjective est doublée d'une mesure objective effectuée par une équipe médicale en Innus.

Le groupe Un qui essaie A: confort subjectif 10% (90% inconfortables); mesure objective 10%
Le groupe DEUX qui essaie B: confort subjectif 20%; mesure objective 20%
Le groupe TROIS qui essaie C: confort subjectif 45%; mesure objective 55%
Le groupe QUATRE qui essaie D: confort subjectif 35%; mesure objective 45%

Conclusion: Le traitement "C" est le plus susceptible statistiquement d'apporter un confort subjectif et objectif confirmé par une mesure objective. Aussi, notre guide de bonne pratique recommande le Traitement C comme traitement de premier choix.

La conclusion semble logique, mais voilà:

Information supplémentaire:

Le traitement A: porter des chaussures de pointure 4
Le traitement B: porter des chaussures de pointure 6
Le traitement C: porter des chaussures de pointure 7
Le traitement D: porter des chaussures de pointure 9

La mesure objective: présence d'ulcères aux pieds, d'entorses ou d'autres blessures secondaires à la marche.


En fait ici le traitement le plus approprié aurait dû être agencé en fonction des sou-populations: "A" aux femmes aux pieds de pointure 4; "B" aux femmes de pointure 6; etc…

Je ne suis pas sûr de comprendre...

La première erreur est qu'il n'y a pas de groupe témoin. On ne peut pas savoir s'il s'agit d'une corrélation ou d'une causalité.

Kraepelin a écrit :Le groupe Un qui essaie A: confort subjectif 10% (90% inconfortables); mesure objective 10%
Le groupe DEUX qui essaie B: confort subjectif 20%; mesure objective 20%
Le groupe TROIS qui essaie C: confort subjectif 45%; mesure objective 55%
Le groupe QUATRE qui essaie D: confort subjectif 35%; mesure objective 45%

Je ne suis pas expert en statistiques mais j'ai l'impression que c'est une mauvaise façon de procéder. Ça aurait été préférable de faire tester les 4 traitements par chacun des groupes et de choisir les groupes de façon à ce qu'il y ait une différence significative entre eux. Pour les chaussures c'est évident que c'est la grandeur des pieds qui est le facteur le plus important à considérer mais dans les cas où on est incapable de comprendre ce qui influence le taux de réussite on pourrait regrouper les volontaires selon leur âge, leur sexe, leur taille, leur ethnie ou autre critère qui semble approprié pour voir lesquels de ces facteurs ont le plus d'impact sur les résultats.

En termes statistiques, un des problèmes est que l'échantillonnage n'est pas homogène. Il aurait donc été nécessaire de faire un échantillonnage stratifié.

Comme je l'ai dit dans mon message précédant, l'autre problème est que celui qui fait l'analyse conclu une causalité, ce qui n'est pas approprié puisqu'il ne s'agit pas d'une expérience avec un groupe témoin.

le groupe temoin serait nu pied.?? ou quoi d'autre ??

le test aveugle serait peu appoprie s'il implique de porter une chaussure!! qui elle meme devrait etre note subjectivement sur son confort.

Salut Kraepelin,

Tu dis :

En fait ici le traitement le plus approprié aurait dû être agencé en fonction des sou-populations: "A" aux femmes aux pieds de pointure 4; "B" aux femmes de pointure 6; etc…

Ça aurait conduit à une autre expérience, aussi pauvre que la première.

Je cherche le terme qui désigne une erreur de généralisation des données statistiques. Je ne sais même pas si ce terme existe.

Moi, je dirais que la principale faiblesse de ton expérience (avec 400 femmes), c'est (comme tu le signales) de ne pas avoir tenu compte de la taille des pieds. Ça se mesure en quelques secondes et c'est une variable ultra-pertinente quand on veut étudier "le confort après 3 mois d'application de 4 traitements différents".

On peut quand même tirer un peu d'information de ton expérience si dans ton « quatre groupes comparables de 100 femmes », le mot "comparables" est pris au sens fort : sans biais systématique. Ça sera le cas si les 400 femmes ont été placées au hasard dans les 4 groupes.

Dans ce cas, les distributions des "longueurs de pieds" devraient être semblables dans chacun des 4 groupes. Ton expérience permet d'étudier grossièrement la proportion des gens qui trouvent confortable d'avoir des souliers plus ou moins trop grands ou trop petits. Mais cette information est inutilement brouillée par l'agitation aléatoire des distributions. Cette perte d'information est aussi énorme qu'inutile.

Si les expérimentateurs avaient pris la peine de mesurer les pieds des 400 femmes, ils auraient obtenu des données incomparablement plus riches, pour étudier l'inconfort qu'il y a à chausser des souliers plus ou moins trop grands ou trop petits.

Ces expérimentateurs sont des ânes.

Et si mon hypothèse d'un partage aléatoire (ou autrement uniformisant) des 400 femmes (en 4 groupes de 100) est incorrecte, tes expérimentateurs sont des ânes au carré.

Tu demandais un terme technique. C'est le meilleur que j'ai trouvé.

Denis

kestaencordi a écrit :le groupe temoin serait nu pied.?? ou quoi d'autre ?? .

Plutôt qui gardent leurs pointures originales.

ok en prenant pour acquis que le confort est de ....

Denis a écrit :Si les expérimentateurs avaient pris la peine de mesurer les pieds des 400 femmes, ils auraient obtenu des données incomparablement plus riches, pour étudier l'inconfort qu'il y a à chausser des souliers plus ou moins trop grands ou trop petits.

Ces expérimentateurs sont des ânes.

C'était seulement un exemple pour montrer de quelle façon les résultats peuvent être mal interprétés. Au lieu des chaussures l'expérience aurait pû être réalisée avec un nouveau médicament à tester.

kestaencordi a écrit :ok en prenant pour acquis que le confort est de ....

Ça dépend de la sorte de chaussure: en cuir ou en plastique, talon haut ou plat, acheté chez Brown ou chez Zellers, etc. Le plus important c'est que tout le monde porte la même sorte de chaussures pour faire le test mais finalement avec ou sans groupe témoin c'est quand même le traitement C qui aurait été choisi dans l'exemple donné par Kraepelin.

Kraepelin a écrit :Cette mesure subjective est doublée d'une mesure objective effectuée par une équipe médicale en Innus

Je me demande ce que les Innus viennent faire là. Je n'arrive vraiment pas à identifier la coquille: est-ce "à l'insu de" ou une question de mocassins?

Jean-François

Jean-Francois a écrit :Je me demande ce que les Innus viennent faire là.

Je donne ma langue au chat, mais ça me fait penser à Quelque chose Innus de Tennessee, une excellente chanson de l'excellent Johnny Hallyday.

Innus manque, Johnny, ah que oui...

Jean-Francois a écrit :

Kraepelin a écrit :Cette mesure subjective est doublée d'une mesure objective effectuée par une équipe médicale en Innus

Je me demande ce que les Innus viennent faire là. Je n'arrive vraiment pas à identifier la coquille: est-ce "à l'insu de" ou une question de mocassins?

Jean-François

medecine interne (intus) ?