Comprendre une probabilité conditionnelle
Pourquoi un test fiable à 90 % peut se tromper la plupart du temps, et comment raisonner en effectifs pour calculer une probabilité qui dépend d'une information.
Photo : Pavel Danilyuk (Pexels)
Un test de dépistage détecte 90 % des personnes malades. Le vôtre revient positif. Quelle est la probabilité que vous soyez réellement malade ? La plupart des gens répondent « 90 % ». Beaucoup de médecins aussi : le psychologue Gerd Gigerenzer l'a montré à plusieurs reprises en posant ce type de problème à des praticiens. Avec des chiffres réalistes, la bonne réponse peut tomber sous les 10 %. Ce n'est pas un paradoxe, c'est une probabilité conditionnelle — et elle se calcule avec une simple grille d'effectifs.
Au programme
- 01Une probabilité qui dépend de ce que l'on sait
- 02L'inversion qui trompe tout le monde
- 03Raisonner en effectifs plutôt qu'en pourcentages
- 04Le théorème de Bayes, en une ligne
- 05Où la rencontrer
- 06La méthode en quatre temps
- 07À retenir
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