Evitez de vous faire avoir par ces 3 astuces statistiques dans les médias
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Les médias balancent souvent des études moisies, avec des titres aussi improbables qu’incroyables. Et les études scientifiques n’échappent pas à la règle. Si on connait quelques principes statistiques, alors on peut se protéger contre les unes sensationnalistes des médias.
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Récemment un média titrait que : Une recherche révèle que la sexualité peut être déterminée par la longueur des doigts.1 Cela provenait d’une étude par des pairs de chercheurs réputés de l’Université d’Essex, publiée dans les Archives of Sexual Behavior, la principale publication savante dans le domaine de la sexualité humaine.2 Mais en tant que statisticienne, je peux dire que c’est des foutaises.
Aujourd’hui, il semble que les consommateurs de médias sont plus avertis. Ils demandent souvent si une recherche a été évaluée par les pairs, est-ce que la taille de l’échantillon est suffisamment grande ou s’il y a des conflits d’intérêts.3 Mais les tromperies statistiques sont une autre paire de manche et désormais, même le grand public doit comprendre les intervalles de confiance pour ne pas être trompé.4 Et c’est un sujet statistique qu’aucune personne normale ne devrait connaitre pour comprendre un article de presse.
Mais malheureusement, si vous ne voulez pas vous faire avoir par des recherches moisies, surexprimées ou dénuées de valeur, nous devons parler de quelques principes statistiques qui pourraient encore vous tromper, même lorsque tous les cases de recherche légitime sont cochées.
Sommaire
Quel est mon risque réel ?
L’un des titres les plus déprimants que j’aie jamais lus était : Une étude de huit ans révèle que les gros mangeurs de frites ont deux fois plus de chances de mourir.5 Ugh, dis-je à voix haute en sirotant mon verre de vin rouge avec un grand panier de frites parfaitement dorées devant moi. Vraiment ?
Eh bien, oui, c’est vrai, selon une étude évaluée par des pairs publiée dans l’American Journal of Clinical Nutrition.6 Manger des frites double vos risques de mort. Mais combien de frites, et de plus, quel était mon risque de mort initial ?
Manger des frites, même pendant toute votre vie, ne double pas votre risque de mort
L’étude indique que si vous mangez des frites 3 fois par semaine ou plus, alors vous doublerez votre risque de décès. Prenons donc une personne moyenne dans cette étude : Un homme de 60 ans. Quel est son risque de mort, quel que soit le nombre de frites qu’il mange ? 1 %. Cela signifie que si vous alignez 100 hommes de 60 ans, au moins un d’entre eux mourra l’année prochaine simplement parce qu’il est un homme de 60 ans.
Maintenant, si ces 100 hommes mangent des frites au moins 3 fois par semaine toute leur vie, oui, leur risque de mort double. Mais qu’est-ce que le double de 1 % ? 2 %… Ainsi, au lieu de 1 de ces 100 hommes décédés au cours de l’année, 2 d’entre eux mourront. Et ils ont mangé des frites trois fois par semaine ou plus toute leur vie et c’est un risque que je suis prêt à prendre.
C’est un concept statistique appelé risque relatif.7 Si le risque de contracter une maladie est de 1 sur un milliard, même si vous quadrupliez votre risque de l’attraper, alors votre risque n’est toujours que de 4 sur un milliard. Donc, vous ne risquez rien.
Ainsi, la prochaine fois que vous constaterez une augmentation ou une diminution du risque, vous devrez vous poser la question suivante: une augmentation ou une diminution du risque par rapport à quel risque initial.
De plus, comme moi, ces hommes auraient-ils pu savourer un verre de vin ou une pinte de bière avec leurs frites? Quelque chose d’autre aurait-il pu être le coupable ?
Mangez du fromage et vous mourrez, étranglé par vos draps
Les Baby Box sont devenues un cadeau à la mode parrainé par l’État destiné aux nouveaux parents, destiné à fournir aux nouveau-nés un endroit sûr où dormir.8 L’initiative est née d’un effort mené par la Finlande à la fin des années 1930 pour réduire le nombre de décès liés au sommeil chez les nourrissons. La boîte en carton contient quelques éléments essentiels: des couches, des lingettes pour bébé, un body, des coussinets d’allaitement, etc.
Le taux de mortalité infantile en Finlande a diminué rapidement avec l’introduction de ces boîtes à bébé et le pays enregistre actuellement l’un des taux de mortalité infantile les plus bas au monde.9 Il est donc logique de supposer que ces boîtes pour bébés ont entraîné une baisse du taux de mortalité infantile.
Le contenu d’une Baby Box finlandaise avant l’arrivée d’un nouveau-né – Crédit : Visa Kopu / Flickr, CC BY-NC-ND
Mais devinez ce qui a également changé ? Les soins prénataux.10 Pour pouvoir bénéficier de la boîte à bébé, une femme devait se rendre dans des centres de santé commençant au cours des quatre premiers mois de sa grossesse. En 1944, 31 % des mères finlandaises ont reçu une éducation prénatale. En 1945, il avait atteint 86 %. La boîte à bébé n’était pas responsable du changement des taux de mortalité infantile; c’était plutôt l’éducation et les premiers bilans de santé.
C’est un cas classique de corrélation qui n’est pas synonyme de causalité.11 L’introduction de boîtes pour bébés et la diminution du taux de mortalité infantile sont liées mais l’une ne cause pas l’autre.
Cependant, ce petit fait n’a pas empêché les entreprises de boîtes pour bébés de faire leur apparition à gauche et à droite, vendant des produits comme le Baby Box Bundle: Finland Original pour seulement 449,99 dollars. Et les États-Unis utilisent des dollars des contribuables pour distribuer une version aux nouvelles mères.12
Ainsi, la prochaine fois que vous verrez un lien entre, par exemple, Mangez du fromage et vous mourrez, étranglé par vos draps.13 vous devriez demander Qu’est-ce qui pourrait en être la cause ?
Quand la marge d’erreur est supérieure à l’effet
Des chiffres récents du Bureau of Labor Statistics montrent que le taux de chômage national est passé de 3,9 % en août à 3,7 % en septembre.14 Lors de la compilation de ces chiffres, le bureau ne va évidemment pas demander à chaque personne si elle a un travail ou non. Il pose une question sur un petit échantillon de la population et généralise ensuite le taux de chômage de ce groupe à l’ensemble des États-Unis.
Cela signifie que le niveau officiel de chômage à un moment donné est une estimation, une bonne estimation, mais une estimation. Cette erreur plus ou moins est définie par ce que les statisticiens appellent un intervalle de confiance.15
Les données indiquent en réalité qu’il apparaît que le nombre de chômeurs dans le pays a diminué de 270 000, mais avec une marge d’erreur, définie par l’intervalle de confiance de plus ou moins 263 000.16 Il est plus facile d’annoncer un chiffre unique comme 270 000. Toutefois, l’échantillonnage comporte toujours une marge d’erreur et il est plus précis de considérer cette seule estimation comme une fourchette. Dans ce cas, les statisticiens estiment que le nombre réel de chômeurs a diminué de quelque 7 000 personnes dans le segment inférieur à 533 000 dans le segment supérieur.
C’est le même problème qui s’est produit avec l’étude de la sexualité définissant la longueur du doigt, l’erreur plus ou moins associée à ces estimations peut simplement annuler toute certitude quant aux résultats.
Le sondage est l’exemple le plus évident d’intervalles de confiance. Les sondeurs choisissent un échantillon de la population, demandent pour qui cet échantillon votera, puis en déduisent ce que toute la population va faire le jour du scrutin. Quand les élections sont proches, l’erreur plus ou moins associée aux sondages de l’échantillon annule toute connaissance réelle de qui va gagner, ce qui rend les élections trop proches du résultat.
Ainsi, la prochaine fois que vous verrez un chiffre indiquant une population entière où il aurait été impossible de demander à chaque personne ou de tester chaque sujet, vous devriez poser des questions sur l’erreur plus ou moins. Le fait de connaître ces trois aspects de la statistique trompeuse ne va pas vous protéger des études moisies à 100 %. Mais c’est mieux de les connaitre et de se poser quelques questions de base avant de s’inquiéter des résultats d’une recherche scientifique.
Traduction d’un article de The Conversation par Liberty Vittert, professeure adjointe de statistique à l’université de Washington à St Louis.
