Les données mentent-elles ? Voici les biais statistiques qui vous induisent le plus en erreur

Commençons l'article par une grande vérité : les statistiques, bien qu'elles représentent des données sans doute exactes, peuvent être utilisées de manière trompeuse. Même les opérations mathématiques les plus exactes peuvent être utilisées et interprétées de diverses manières. Certaines de ces conclusions sont basées sur des analyses ou des données moins que correctes, douteuses ou manifestement incorrectes.

Cela est dû aux biais statistiques qui, consciemment ou inconsciemment, font que les données sont traitées d'une manière ou d'une autre. Il est évident qu'un analyste ou un ingénieur de données va Big Data a une connaissance approfondie des biais statistiques à éviter afin d'interpréter les données au plus près de la réalité. Mais ce ne sont pas seulement les analystes qui peuvent bénéficier de la connaissance de ces biais, mais aussi le grand public afin d'acquérir plus de discernement dans la lecture des données et l'interprétation des graphiques qui sont continuellement lancés dans les journaux.

Lors d'une étude ou d'une recherche impliquant l'analyse de données, il est essentiel de connaître les types de biais statistiques existants et de tout mettre en œuvre pour les éviter dans un souci d'objectivité. C'est pourquoi, dans Euroinnova Nous avons rédigé cet article d'actualité pour vous aider à comprendre les types de biais de confirmation et à adopter une perspective plus critique dans toutes vos analyses d'informations.

Types de biais dans les statistiques

Voici les types de biais statistiques les plus courants, accompagnés d'exemples simples :

Biais de confirmation

Il se produit lorsque nous privilégions ou prêtons plus d'attention aux informations qui confirment nos croyances préexistantes, tout en ayant tendance à ignorer ou à minimiser les informations qui les contredisent. Il s'agit d'un phénomène cognitif très courant qui repose sur des préjugés et une obstination à réaffirmer des croyances préconçues qui faussent l'analyse des données en favorisant des interprétations biaisées. 

Exemple : Un chercheur qui espère trouver un effet positif dans un nouveau traitement médical peut ne pas interpréter les données qui soutiennent cette même attente plus favorablement que les preuves parfois très flagrantes qui la contredisent.

Biais de sélection

Elle découle de la même extraction de données et se produit lorsque l'échantillon de données n'est pas représentatif de la population totale, ce qui peut conduire à des conclusions inexactes. Elle peut survenir parce que l'échantillon choisi n'est pas assez grand ou n'est pas aussi aléatoire que prévu.

Exemple : Si l'on mène une étude sur l'efficacité d'un programme éducatif en se basant uniquement sur les étudiants qui obtiennent les meilleures notes, on risque d'obtenir des conclusions biaisées, car l'échantillon choisi est régi par la même caractéristique et n'est pas représentatif de l'échantillon réel dans son ensemble.

Biais de l'observateur

Le biais d'observation fait référence à l'influence subjective de l'observateur dans la collecte ou l'interprétation des données, ce qui peut conduire à des jugements et des résultats biaisés. La différence entre le biais d'observation et le biais de confirmation est que, dans le cas du biais de confirmation, l'erreur provient d'une sélection biaisée de données favorables à une hypothèse particulière, alors que le biais d'observation fait référence à l'interprétation impartiale des données.

Exemple : Un chercheur qui s'attend à voir des améliorations de la productivité après la mise en œuvre d'un nouveau système dans une entreprise peut interpréter les données de manière à soutenir cette attente, en négligeant délibérément d'autres variables.

Biais dans le financement

Ce biais survient lorsque la source de financement de la recherche a des intérêts ou des attentes qui pourraient influencer les résultats de l'étude. C'est pourquoi, dans les études scientifiques, il faut également savoir qui a financé la recherche et, s'il s'agit d'une entreprise privée ou d'un organisme public, vérifier s'il n'y a pas d'intérêt de leur part au-delà de la véracité des données.

Exemple : Une entreprise pharmaceutique qui finance un essai clinique sur l'efficacité de son nouveau médicament aura presque certainement un préjugé inconscient en faveur d'une interprétation positive des résultats.

Biais d'omission de variables

Il se produit lorsque des variables pertinentes susceptibles d'affecter la relation entre les variables étudiées ne sont pas prises en compte, ce qui conduit à des conclusions incomplètes ou incorrectes.

Exemple : Imaginons que quelqu'un mène une étude pour déterminer s'il existe une corrélation entre la quantité de chocolat consommée par une population et le nombre de prix Nobel remportés par cette population. Le chercheur recueille des données et constate une forte corrélation négative : plus la consommation de chocolat augmente, plus le nombre de prix Nobel diminue. Cette conclusion est manifestement absurde et repose sur des variables qui ne sont pas corrélées, même si elles semblent l'être numériquement. En effet, des variables beaucoup plus importantes ont été omises.

Préjugé favorable aux survivants

Ce biais se produit lorsque seuls les cas qui ont «survécu» à un processus ou à une condition sont pris en compte, en ignorant les cas qui n'ont pas survécu.

Exemple : Lorsque l'on étudie la longévité d'une espèce animale dans un zoo, il serait erroné de ne compter que les animaux ayant atteint un âge avancé, car on risquerait d'ignorer une partie importante des individus morts prématurément.

Faux biais de causalité

Également connu sous le nom de sophisme cum hoc ergo propter hoc, se produit lorsque le déduit à tort qu'une relation de corrélation entre deux événements implique une relation de cause et effet.

Exemple : Imaginez que vous observiez que, dans une ville, le taux de criminalité augmente en même temps que le nombre de bibliothèques publiques. Sur la base de cette corrélation, vous pourriez conclure à tort que la construction de bibliothèques publiques cause l'augmentation de la criminalité.

Biais statistique dans l'intelligence artificielle

Si l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique reposent sur des algorithmes et des milliers d'itérations avec de vastes quantités de données diverses, ils peuvent également se fonder sur des conclusions et des réponses erronées qui reposent sur des préjugés transférés de l'humain au numérique. Dans de nombreux cas, lorsque nous parlons de biais dans l'IA, il ne s'agit pas tant d'inexactitudes ou d'analyses de données erronées, mais plutôt de une interprétation injuste et discriminatoire des données. Les biais de l'intelligence artificielle sont les mêmes que ceux des humains.

Par exemple, depuis quelques années, certains hôpitaux aux États-Unis utilisent un algorithme d'intelligence artificielle pour prédire quels patients auront besoin de plus de soins médicaux que d'autres. Ce système avait l'habitude de montrer une nette préférence pour les Blancs lorsqu'il répondait à cette question, car les Blancs avaient tendance à payer plus cher leur assurance maladie que les Noirs. Cependant, l'algorithme ne tenait pas compte du fait que, historiquement et socialement, les Blancs gagnent plus d'argent que les Noirs et dépensent donc plus d'argent pour leur santé. Cela ne signifie pas que les Blancs se soucient biologiquement plus de leur santé que les Noirs, ni que les Noirs sont en meilleure santé.

La recherche se poursuit pour créer des systèmes d'intelligence artificielle plus inclusifs et plus rigoureux, dépourvus des préjugés qui égarent si souvent les humains. C'est l'une des les dilemmes de l'intelligence artificielle qui restent à résoudre.

Au-delà de l'analyse des données : comment les biais statistiques nous affectent au quotidien

Les biais statistiques affectent profondément notre perception du monde, influençant la façon dont nous interprétons les informations et prenons des décisions dans notre vie quotidienne. Ces distorsions cognitives ne sont pas l'apanage des data scientists ou des analystes.; Au contraire, ils ont un impact sur tous les individus dans leurs expériences quotidiennes, façonnant subtilement nos opinions et nos actions.

Imaginons, par exemple, une personne qui décide de ne pas se faire vacciner contre la grippe parce que l'année dernière, après avoir été vaccinée, elle est quand même tombée malade. Ce raisonnement, bien que courant, ne tient pas compte de la complexité des statistiques sur l'efficacité des vaccins et se fonde sur une hypothèse de base. une expérience personnelle limitée. À cause de cette expérience, une personne peut penser que le vaccin est la cause de cette grippe ou que le vaccin est inutile, alors que les preuves scientifiques prouvent l'efficacité du vaccin contre la grippe.

Dans le domaine de la les relations personnelles, les biais statistiques sont également très présents. Prenons l'exemple d'une personne qui, après une mauvaise expérience amoureuse, conclut que “tous les gens sont infidèles”. Il s'agit d'un jugement basé sur un échantillon trop petit et trop personnel pour être vrai. Ce préjugé généralisé peut amener la personne à éviter tout lien sentimental avec un partenaire potentiel.

Ces exemples illustrent la façon dont les biais statistiques imprègnent nos vies et influencent les décisions en matière de santé, de relations et de nombreux autres aspects de la vie.

Comment les biais statistiques peuvent-ils affecter l'analyse des données dans une entreprise ?

Les entreprises les plus modernes sont axé sur les données, c'est-à-dire qu'ils fondent toutes leurs décisions sur des données objectives et tangibles. Les défaillances dans l'analyse des données dues à des biais statistiques sont particulièrement graves dans l'environnement actuel des entreprises, dans lequel toutes les décisions stratégiques et les changements de cap sont pris sur la base de données. Si les données sont fiables, une interprétation biaisée rendra les conclusions que nous en tirons contre-productives.

Dans le domaine du marketing numérique, les biais statistiques peuvent affecter l'analyse des données. l'interprétation des données issues des campagnes publicitaires. Une entreprise peut attribuer à tort le succès d'une campagne à un facteur spécifique, tel que la conception d'une publicité, sans tenir compte d'autres variables importantes telles que le moment de la journée où la publicité a été diffusée ou les changements de comportement des consommateurs dus à des facteurs externes. Ces hypothèses hâtives peuvent conduire à une stratégie erronée consistant à répéter un type de campagne publicitaire qui n'est pas aussi efficace qu'on pourrait le penser.

Afin d'atténuer ces risques, les entreprises devraient adopter une stratégie de développement durable. approche critique et holistique dans leur analyse des données, afin qu'ils prennent en compte de multiples perspectives et sources d'information avant de prendre des décisions importantes.