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Comprendre le biais de sélection

Pourquoi les données que l'on voit sont souvent celles qui ont survécu à un filtre, comment ce filtre fausse les moyennes et les conclusions, et les trois questions qui permettent de le repérer.

Photo : Brett Sayles (Pexels)

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Pendant la Seconde Guerre mondiale, l'armée américaine veut renforcer ses avions sans trop les alourdir. On examine les appareils qui rentrent de mission, criblés d'impacts, et l'idée semble évidente : blinder les zones les plus touchées. Le statisticien Abraham Wald raisonne à l'envers. Ces avions-là sont revenus. Les zones où ils ne portent presque aucun impact sont justement celles où un tir empêche de rentrer. Les données ne mentaient pas ; elles venaient d'un tri silencieux. Ce tri a un nom : le biais de sélection.

Au programme

  1. 01Un filtre invisible entre la réalité et les données
  2. 02Les formes les plus courantes
  3. 03Mesurer l'effet d'un filtre
  4. 04Repérer le biais : trois questions
  5. 05Un réflexe pour tous les jours
  6. 06À retenir

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