Ça, faut vraiment que je le garde sous la main. Dans la série : "stats, probas, manipulation des masses, mensonge"
C'est bien présenté en plus. C'est un exemple concret de comment présenter des chiffres liés à une diminution du risque après prise d'un médoc pour laisser penser à une grande efficacité. Et ce, simplement en jouant avec les notions de risques relatifs et risques absolus.
Je cite, en vrac :
« [exemple du DABIGATRAN] Concernant :
Le risque d'AVC ou d'embolie systémique : - 33%
Le risque d'hémorragie intracrânienne : - 59%
Le risque d'AVC hémorragique : - 73% »
et plus loin :
« Résumons-nous :
Quand le labo vous dit -33% il faut comprendre -1%
Quand le labo vous dit -59% il faut comprendre -0,9%
Quand il vous dit -73% il faut comprendre -0,5%»
Distinction entre source chiffrée et source compressée.
Je pense qu'il est possible d'aller plus loin ;-)
Une équipe grenobloise obtient cette année un Ig-Nobel de psychologie, pour une étude très importante qui démontre que plus l'on boit de bière, plus l'on se trouve beau. Je confirme (mais pas du tout pour le lendemain matin)
Autre étude intéressante, l'étude d'un groupement scientifique qui montre que « plus une vache est restée allongée longtemps, plus il est probable qu'elle se relève bientôt » mais que « lorsqu'une vache vient de se relever, il est difficile de savoir quand elle se recouchera »
Bref, du lourd.
Un grand voyage dans la pensée paradoxale avec ce petit bouquin : on y découvre Descartes, Platon, Aristote, Galilée, Euclide, Einstein, Cantor, Gödel, De Morgan, Goodman, Fermat…
Chaque petit paradoxe expliqué occupe de deux à quatre pages (très courtes elles-mêmes) et on refait le parcours de la pensée et d'une grande partie de la science, en commençant par la philosophie, puis la logique, les mathématiques, les probabilités, et enfin des questions d'ordre beaucoup plus général :
- qu'est-ce qui existe
- qu'est-ce qu'on peut savoir
- comment on peut le savoir
- etc.
Bref, je conseille vivement. C'est simple et bien construit.
Dans la série probabilités : la chance (ou la malchance ici) explique très bien les "séries noires". Ça devrait mettre un terme à cette croyance. Et à la carrière de pas mal de journalistes.
Ah, voila qui me fait énormément plaisir.
J'vais impérativement garder ça sous le coude.
Une étude statistique poussée pour montrer ce qu'il faut comprendre des élections partielles dans le Lot-et-Garonne (3e circ. après affaire Cahuzac)
D'ailleurs, aucun effet « Cahuzac » ressenti significativement.
Ça me fait vraiment plaisir, parce que ça vaut mille commentaires politiques/médiatiques. Seulement, faut allumer son cerveau pour comprendre. Hé ouais. Et après, plus rien de dispo pour la pub sur les brosses à chiotte.
Puis c'est beau et transparent : rien à voir donc avec les Ersatz de sondages qu'on nous balance à longueur d'année (par des boîtes payés des fortunes pour rien)
Très bel exemple d'embrouillage de chiffres.
Maintenant que tu as lu l'article sur le paradoxe de Simpson, trouve ici une belle illustration du principe, et pars à la recherche des -- nombreuses -- variables cachées.
Ou pourquoi comparer deux populations différentes sur un seul critère n'a pas de sens (en terme tendanciel)
Merci à PA pour ce lien.
Passé les bouts de codes un peu difficiles à lire, je garde la conclusion :
"The moral of this story: No matter how accurate our drug test, we shouldn’t bother to run it unless we have probable cause."
Encore un peu de jeu.
Ce site est plein de bonnes choses. À fouiller.
J'aime l'illustration du paradoxe de Simpson qui est présente ici. Ça permet de comprendre facilement l'enjeu de l'homogénéité des populations quand on réalise des tests ; ou encore, pourquoi étude épidémiologique n'est pas un test clinique.
Pour bien comprendre les chiffres qu'on nous balance à longueur d'année sur tout et n'importe quoi, et en particulier la politique, il est essentiel de comprendre le paradoxe de Simpson.
Sus aux variables cachées !
Amusons-nous avec les probabilités, et certainement avec le bayésien, mon domaine de prédilection