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Les données sont-elles si objectives que ça ?
C'est un peu le b.a.-ba des statistiques ou, globalement, du raisonnement. Je cite :
"- Même si les moyens de collecte de données augmentent en volume et en efficacité, il y a trop de paramètres à prendre en compte pour atteindre l'objectivité. Aucune machine, aussi puissante soit-elle, ne pourra jamais capter la complexité du monde dans son ensemble.
- Les données brutes ne servent absolument à rien. Il convient de les trier, de les visualiser, de les mettre en perspective. Or, le tri est un choix, et comme lorsque le journaliste choisit l'angle de son papier, ce choix est éminemment subjectif."
D'où, lorsque l'on reçoit des chiffres mis en forme, l'importance de connaître : (i) les données brutes, (ii) la méthodologie de collecte (taille et nature d'échantillon, protocole expérimental, durée, etc.), (iii) la méthodologie d'interprétation (traitement des données, choix de mise en perspective, etc.) et (iv) le contexte (qui présente ses données et quelles sont ses intentions).
Si l'une de ces informations est manquante, alors les chiffres donnés ne valent rien. Même en présence d'un test statistique (http://www.nature.com/news/scientific-method-statistical-errors-1.14700).
sam. 29 août 2015 10:37:30 CEST -
-
link
- http://blog.m0le.net/2013/10/26/les-donnees-sont-elles-si-objectives-que-ca/
raisonnement statistique piège
"- Même si les moyens de collecte de données augmentent en volume et en efficacité, il y a trop de paramètres à prendre en compte pour atteindre l'objectivité. Aucune machine, aussi puissante soit-elle, ne pourra jamais capter la complexité du monde dans son ensemble.
- Les données brutes ne servent absolument à rien. Il convient de les trier, de les visualiser, de les mettre en perspective. Or, le tri est un choix, et comme lorsque le journaliste choisit l'angle de son papier, ce choix est éminemment subjectif."
D'où, lorsque l'on reçoit des chiffres mis en forme, l'importance de connaître : (i) les données brutes, (ii) la méthodologie de collecte (taille et nature d'échantillon, protocole expérimental, durée, etc.), (iii) la méthodologie d'interprétation (traitement des données, choix de mise en perspective, etc.) et (iv) le contexte (qui présente ses données et quelles sont ses intentions).
Si l'une de ces informations est manquante, alors les chiffres donnés ne valent rien. Même en présence d'un test statistique (http://www.nature.com/news/scientific-method-statistical-errors-1.14700).
sam. 29 août 2015 10:37:30 CEST -
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- http://blog.m0le.net/2013/10/26/les-donnees-sont-elles-si-objectives-que-ca/
raisonnement statistique piège
Ce journal est basé sur Ginger, un gestionnaire de lien minimaliste développé dans le cadre d'un stage de perfectionnement. Pour plus d'informations, consulter le wiki consacré à mes projets personnels.