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Maîtrise de la variabilité et gestion des risques d'erreur : Initiation à la critique des mesures sur lesquelles se base un diagnostic Broché – 6 août 2013

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Description du produit

Extrait

Extrait de l'avant-propos

«L'erreur a créé beaucoup plus que la vérité.»
Édouard Herriot

1 Avant-propos

1.1 Variabilité et erreur

Le besoin de statistiques est sous-tendu par les nombreuses sources de variabilité qui affectent les mesures expérimentales, devenues omniprésentes en médecine. Depuis l'analyse de sang jusqu'à l'étude épidémiologique, en passant par l'incidence des facteurs de risque sur la prévalence des maladies, moult diagnostics médicaux se fondent largement sur une série de valeurs numériques et le résultat de tests. L'imprécision des instruments de mesure se conjugue aux différences entre les individus, dans une large mesure dues à leurs diversité génétique mais également à leur mode de vie, leur âge, leur sexe...
Les statistiques descriptives sont très anciennes. Les pratiques de recensement, par exemple, remontent aux plus anciennes civilisations. Il faudra néanmoins attendre le XVIIe siècle pour voir apparaître l'usage des statistiques prédictives dans les tables de mortalité (John Graunt, 1662 cité par Ourlanis 1962).
Imaginez un instant le décalage de dizaines de siècles entre l'émergence des concepts clés des sciences du vivant par rapport à ceux de la physique et des mathématiques... Avant les expériences de Mendel (1822-1884), qui représentent l'une des premières approches expérimentales quantitatives dans les sciences du vivant, il fut impossible d'élaborer les modèles qui ont permis l'essor spectaculaire de la recherche biologique et médicale au XXe siècle, parce que leur émergence nécessite une bonne maitrise de la variabilité. Précurseur de l'observation quantitative, les dénombrements des désormais célèbres petits pois verts, jaunes, lisses et ridés ont permis à Mendel d'exploiter les lois des grands nombres et de dominer la variabilité qui rendait les phénomènes biologiques impénétrables.
Un problème majeur de la compréhension de la problématique qui est le titre de cet ouvrage «Maitrise de la variabilité et gestion des risques d'erreur» est la confusion entre l'erreur et la variabilité, entretenue au sein même de la discipline par des termes mal choisis comme «erreur-type» (en réalité, la variabilité de la moyenne), introduits au cours de l'histoire des statistiques et résultant de l'affrontement conceptuel entre norme et variabilité.
Les controverses sur la variabilité des résultats de Mendel (Pilpel, 2007) reposent sur le fait que la variabilité de ses mesures est inférieure à celle qui est biologiquement attendue, ce qui laisse penser que, considérant la variabilité comme une erreur, et non comme une manifestation de la diversité naturelle, Mendel les avait un peu «accommodées».
Ceci rejoint l'idée de Chevallard (1978) selon laquelle la première perception statistique est celle de moyenne : «L'idée centrale [...] c'est celle de tendance centrale ou de régularités». Cette perspective n'est pas étrangère à la morale dominante du début du XIXe siècle qui valorisait la conformité.
Comme relevé par Calmant (2004) la prise en compte, au niveau de l'analyse des causes, des écarts à la tendance centrale, viendra de problématiques extérieures aux statistiques telles que les théories de Galton et Binet à la fin du XIXe siècle, qui ont donné naissance à la psychologie différentielle. Ce changement de schèmes de pensées semble correspondre à une évolution des idéologies ambiantes relevées par Chevallard (op. cit.) : «les transformations, tant politiques ou économiques que scientifiques, de la seconde moitié du XIXe siècle, tendent à substituer à une idéologie du juste milieu, l'idéologie du progrès, de l'évolution, des élites». La variabilité obtient dès lors un acte de naissance officiel.

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