Faire des conclusions sur des études alors qu'il y en a pas !

J'ai partagé une "étude" sur Facebook, voici la réponse à la question que je vous posais :

Et si je vous l’exemple de femmes qui roulent en Porche et d’autres qui roulent en Clio. On a observé que les femmes qui roulaient en Porche étaient plus atteintes de cancer du sein que les femmes qui roulaient en Clio. Vous allez tirer une conclusion ? Y-a-t-il une conclusion ? Et pourtant dans votre esprit vous comprenez que : car vous roulez en porche alors vous attraperez un cancer du sein. J’ai posté ces réponses sur les réseaux sociaux pour montrer l’ignorance et la crédulité des personnes. J’ai eu des réponses très étonnantes. Vous pouvez retrouver ces réponses sur mon mur. C’est donc une étude que j’ai pris au hasard pour vous donner un conseil préventif. Cette étude n’existe pas et il y a plusieurs erreurs (biais) dans tout ce paragraphe.

Quel est le contexte de cette étude biaisée ?

Il y a plusieurs biais dans cette remarque. --- Premier biais de résultats. J’ai tiré ces résultats d’un logiciel ou du hasard qui m’a corrélé entre 2 variables. C'est-à-dire à titre d’exemple je pourrais avoir corrélé le PIB de l’Afrique et le nombre de fourmis. Cette étude d’observation qui n’a donc aucun lien avec la réalité. On a juste observé comme on aurait pu observer que les femmes qui portent la ceinture sont plus atteintes de cancer du sein ou celle qui ont un stylo dans la poche.

---Autre biais, biais de confusion : si les femmes développent un cancer du sein, c’est peut-être pour le train de vie et leur richesse qui est un facteur de confusion. On peut parler aussi de facteur de confusion comme le fait d’avoir moins de stress, plus d’argent ou de vivre dans le sud (car je n’ai rien précise.), ou de manger plus transformé. Il se pourrait que rouler en porche soit impliqué dans l’apparition du cancer du sein mais ici réellement la corrélation entre cancer du sein et Porsche ou Clio ne prouve rien. Par exemple, une étude réelle, cette fois-ci montre que les personnes qui consomment le plus d’alcool vivent le plus longtemps. Dans un diagramme de dispersion on voyait que les pays les plus riches sont ceux où l’on boit le plus. Et dans ces pays, on vit longtemps ; Ici, la variable de confusion pourrait être la richesse du pays, une richesse du pays qui permet de meilleurs soins…et en France on vit plus vieux aussi que le Nigéria ou l’Ethiopie qui ne boivent pas. -L’alcool a donc un effet négatif sur l’Esperance de vie. -La richesse a un effet positif sur l’alcool et -La richesse a un effet positif sur l’espérance de vie.

---Autre biais, biais de sélection : combien de femmes ? Quel âge ? ---Autre biais, biais d’interprétation : J’écris « une théorie sur ce lien » donc j’influence le grand public et la conclusion. Alors qu’il n’y en a aucune.

---Autre de biais, Biais de publication. Je fais tout pour publier ce qui m’arrange ! Il est fort probable que si vous donner une étude de ce genre à la revue the Science, elle publiera cette étude car elle apporte quelque chose maintenant si je dis les femmes qui roulent en Clio ou Porsche ne développent pas de cancer du sein, je n’apprends rien …donc je ne serais pas publié.

Conclusion : -Arrêtez de partagez tout et n’importe quoi. -La lecture s’apprend, il faut avoir fait des statistiques donc les personnes qui s’improvisent coach de tout, journalistes, car en effet, ils déforment la réalité … qu’ils aillent faire autre chose. -Ayez un regard critique, j’ai eu une seule réponse plutôt positive me disant de quelle étude, je parlais. - Soyez vigilant, imaginez le nombre d’études biaisées les conflits d’intérêts, les calculs d’indices farfelus, des représentations graphiques calculées pour vous tromper… On induit facilement le lecteur en erreur ! -La science est manipulée comme nos médias, nos intentions donc il faut absolument avoir du recul et éviter de fonctionner par analogie.