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Message  SympathyForTheDevil Ven 18 Aoû 2023 - 19:27

Scalp a écrit:
Switch a écrit:Très intéressant. Je nuancerais cependant, car les chercheurs semblent vouloir démontrer que plus l'on se pense informé (à l'aide des réseaux sociaux et des médias), moins on l'est. Je pense surtout que les sources sont très variés dans leurs formes et leurs fonds. On se sera pas informé de la même façon en écoutant BFM-TV, en regardant une chaîne YouTube conspirationniste et en suivant un blog/vlog de chercheurs.

Les médias et les réseaux sociaux, c'est comme tout, il y a du bon et du moins bon, tout n'est pas à jeter !

Mais comme souvent, les plus cons, sont les plus sûrs d'eux, là, je pense à quelqu'un en particulier avec qui je me frite souvent :chambreur:

Les gens qui ne sont pas d’accord avec tes idées désuètes et sans aucun pragmatisme sont cons oui on a compris

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Biais cognitifs - être un supporter qui se comprend... - Page 2 Empty Re: Biais cognitifs - être un supporter qui se comprend...

Message  Scalp Ven 18 Aoû 2023 - 19:51

SympathyForTheDevil a écrit:
Scalp a écrit:
Switch a écrit:Très intéressant. Je nuancerais cependant, car les chercheurs semblent vouloir démontrer que plus l'on se pense informé (à l'aide des réseaux sociaux et des médias), moins on l'est. Je pense surtout que les sources sont très variés dans leurs formes et leurs fonds. On se sera pas informé de la même façon en écoutant BFM-TV, en regardant une chaîne YouTube conspirationniste et en suivant un blog/vlog de chercheurs.

Les médias et les réseaux sociaux, c'est comme tout, il y a du bon et du moins bon, tout n'est pas à jeter !

Mais comme souvent, les plus cons, sont les plus sûrs d'eux, là, je pense à quelqu'un en particulier avec qui je me frite souvent :chambreur:

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Message  SympathyForTheDevil Ven 18 Aoû 2023 - 19:55

Scalp a écrit:
SympathyForTheDevil a écrit:
Scalp a écrit:
Switch a écrit:Très intéressant. Je nuancerais cependant, car les chercheurs semblent vouloir démontrer que plus l'on se pense informé (à l'aide des réseaux sociaux et des médias), moins on l'est. Je pense surtout que les sources sont très variés dans leurs formes et leurs fonds. On se sera pas informé de la même façon en écoutant BFM-TV, en regardant une chaîne YouTube conspirationniste et en suivant un blog/vlog de chercheurs.

Les médias et les réseaux sociaux, c'est comme tout, il y a du bon et du moins bon, tout n'est pas à jeter !

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Message  Scalp Ven 18 Aoû 2023 - 20:00

SympathyForTheDevil a écrit:
Scalp a écrit:
SympathyForTheDevil a écrit:
Scalp a écrit:
Switch a écrit:Très intéressant. Je nuancerais cependant, car les chercheurs semblent vouloir démontrer que plus l'on se pense informé (à l'aide des réseaux sociaux et des médias), moins on l'est. Je pense surtout que les sources sont très variés dans leurs formes et leurs fonds. On se sera pas informé de la même façon en écoutant BFM-TV, en regardant une chaîne YouTube conspirationniste et en suivant un blog/vlog de chercheurs.

Les médias et les réseaux sociaux, c'est comme tout, il y a du bon et du moins bon, tout n'est pas à jeter !

Mais comme souvent, les plus cons, sont les plus sûrs d'eux, là, je pense à quelqu'un en particulier avec qui je me frite souvent :chambreur:

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La rhétorique débile c’est bien ; assumer ses propos ainsi que leur destination c’est mieux.

tu as envie de dégager de ce forum, parce qu'au niveau des modos, avec tes antécédents ici, on en a ras la casquette de toi, alors retourne aux commentaires purement rugby, ou tu prends des vacances !.

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Message  Scalp Sam 19 Aoû 2023 - 7:59

https://www.lemonde.fr/les-decodeurs/article/2023/08/19/le-biais-de-selection-comment-fausser-les-comparaisons_6185874_4355770.html

Le biais de sélection : comment fausser les comparaisons

« Les intox du cortex » (6/6). Pour prédire le résultat d’une élection ou mesurer l’efficacité d’un traitement, la méthode scientifique impose de sélectionner rigoureusement son panel. Ce qui n’est pas toujours le cas.

Par Gary Dagorn

« Tous mes amis ont voté pour le candidat X, et pourtant il a fait un score ridicule. » Hélas, tous les électeurs ne sont pas vos amis. Et pour cause, vous avez choisi ces derniers parce que vous partagez des centres d’intérêt, des valeurs, des aspirations, etc. Bref, vous les avez sélectionnés. Et ce n’est pas leur faire insulte que d’affirmer qu’ils ne sont en rien représentatifs d’une quelconque population.

Cette petite expérience prend une toute autre ampleur dès lors qu’il s’agit de sélectionner, non plus des amis, mais des participants à une étude scientifique ou à un sondage. Et surtout d’en tirer des conclusions. La manière dont ils sont choisis est capitale, et gare au « biais de sélection », un biais cognitif que redoutent les chercheurs.

S’il n’est pas redressé, un tel biais peut sérieusement menacer l’intégrité et la portée des résultats, qu’il s’agisse d’une étude d’opinion, des travaux de sciences sociales ou encore des travaux sur la santé humaine (épidémiologie, essai clinique d’un médicament, etc.).

De l’art de sélectionner des sondés


Dans une étude sur un petit nombre de personnes, à partir de laquelle on souhaite extrapoler les résultats à une population plus large, le biais de sélection survient quand l’échantillon étudié n’est pas représentatif de la population cible.

Les sondeurs constituent leurs panels en faisant en sorte que l’échantillon soit représentatif de la population générale sur certains critères (âge, sexe, catégorie socioprofessionnelle, lieu de résidence). Mais beaucoup de ces études d’opinion sont réalisées sur Internet au travers des « access panels », constitués par autorecrutement, ce qui constitue un biais dit de « participation », en posant « la question de la familiarité avec les technologies numériques inégalement répartie dans la population », relève Nicolas Sauger, directeur du centre de données sociopolitiques de Sciences Po, dans la revue Raison présente en 2022.

La question de la rémunération peut également altérer la qualité de l’échantillonnage en incitant certains publics à répondre. Dans un sondage, « en principe, les personnes interrogées n’ont pas d’intérêt particulier à participer », soulignait Stéphane Legleye, de l’Institut national de la statistique et des études économiques (Insee), dans Le Monde, en 2021.

L’élection présidentielle américaine de 1936 fournit une illustration parfaite du biais de sélection. Le Literary Digest, un très sérieux magazine généraliste de l’époque, a sondé les Américains pour mesurer les intentions de vote entre le sortant démocrate, Franklin Delano Roosevelt, et son adversaire républicain, Alfred Landon.

Après avoir contacté près de dix millions d’électeurs par courrier postal, le Literary Digest annonce, le 31 octobre 1936, environ 57 % d’intentions de vote pour Landon, contre 43 % pour Roosevelt. Quatre jours plus tard, ce dernier est pourtant réélu avec 62 % des voix. Une erreur magistrale qui s’explique par le biais de non-réponse : moins de 25 % des sondés ont répondu, et ceux qui l’ont fait étaient en majorité des républicains opposés au président sortant, qui avaient donc plus de motivations à répondre au magazine.

Ce biais de sélection dans les panels, ironiquement, se retrouve dans des études de recherche en psychologie parfois destinées à documenter… l’existence d’un biais cognitif. On parle d’études « Weird » (acronyme qui signifie « bizarre »), lorsqu’elles sont faites sur des échantillons de personnes éduquées et riches vivant dans des pays occidentaux et industrialisés (« Western, educated, industrialized, rich and democratic »).

« Les recherches en psychologie viennent en très grande majorité d’universités d’Europe de l’Ouest et d’Amérique du Nord, et sont menées sur des étudiants en psychologie ou en sciences sociales qui ont entre 18 ans et 25 ans », explique Mathieu Hainselin, maître de conférences en psychologie cognitive à l’université de Picardie. « Est-ce qu’ils représentent la population générale pour les effets qu’on veut prouver ? Non. Est-ce que ça veut dire que tous les résultats sont à jeter ? Peut-être pas. En tout cas, il faut les confirmer. »

L’exemple de la recherche médicale


Un risque existe aussi quand on tente de comparer deux groupes afin de mesurer un phénomène, comme l’efficacité d’un médicament. Ces démarches consistent souvent à comparer un groupe cible, auquel on administre un traitement, à un groupe de contrôle, auquel on administre un placebo ou un traitement de référence.

Ici, un biais de sélection survient lorsque les deux groupes ne sont pas comparables faute d’être strictement identiques. « Cela arrive lorsqu’on n’a pas alloué le traitement complètement au hasard entre les deux groupes », explique Isabelle Boutron, professeure d’épidémiologie à l’Université de Paris et directrice de Cochrane France. Pour éviter de tels biais, il faut répartir aléatoirement les sujets dans au moins deux groupes – ce qu’on appelle la « randomisation ».

Il faut aussi veiller à comparer des patients similaires : par exemple, tous doivent commencer le traitement testé au moment où débute l’étude. En effet, si l’on mélange des patients traités avec un médicament depuis six mois avec des patients qui commencent à le recevoir, on se prive de patients qui ont dû arrêter le traitement en raison d’effets indésirables, ceux-ci se manifestant souvent au tout début. Les patients inclus dans l’étude représentent alors uniquement ceux qui le tolèrent, ce qui fausse forcément les résultats. « Il est important, au moment de l’inclusion, de ne pas rater des patients parce qu’ils allaient mal », résume la professeure d’épidémiologie.

C’est pourtant ce qu’ont fait le professeur Didier Raoult et son équipe dans une étude publiée le 4 avril 2023, non relue par leurs pairs, dans laquelle les chercheurs de l’IHU Méditerranée Infection ont tenté de mesurer l’efficacité de l’hydroxychloroquine pour traiter le Covid-19. Menée sur une cohorte de 30 423 patients, elle conclut à une nette réduction de mortalité dans le groupe ayant reçu le traitement. Problème : les deux groupes n’ont pas été composés aléatoirement et ne sont pas comparables.

L’hydroxychloroquine étant contre-indiquée pour les patients atteints d’une maladie cardiaque, ceux-ci ont été placés dans le groupe de contrôle alors même qu’ils ont davantage de risques de développer une forme grave de la maladie. « Aucune méthode statistique ne peut rendre ces groupes comparables, il n’y a rien à y faire… », commentait en mai l’épidémiologiste Mahmoud Zureik (université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines). Le biais de sélection des patients est accentué par le fait que l’IHU de Marseille ne possède pas de service de réanimation et a donc traité des cas légers de Covid-19, dont la plupart se sont remis sans trop de difficultés – les plus graves ayant été envoyés vers les autres hôpitaux marseillais.

Les exemples de biais méthodologiques dans la littérature scientifique ne sont « pas si rares que ça », à en croire Isabelle Boutron, mais sont difficiles à documenter. « Souvent, ce sont des études qui sont mal conçues dès le départ, donc on ne pourra jamais dire “c’est le biais de sélection qui est responsable de ça” », conclut l’épidémiologiste.

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