Thread by @frenchepidemio

Thread 1/2 : comment ne pas se faire piéger par les #statistiques, les risques absolus, relatifs ?

Est-ce que l'Homme a un sens naturel des probabilités ?

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quoidansmonassiette.fr/risques-relati…

#probabilites #risque

J'ai écrit cet article par rapport à de nombreux titres que l'on peut voir dans la presse ou sur des sites et qui sont compliqués à interpréter

France 2 sur les aliments ultra-transformés "Hausse considérable" pour une ↗️ risque relatif de survenu des cancers de +12%

1⃣ L'importance de la formulation des probabilités, des taux

Un même problème a été posé de 2 façons à des étudiants en médecine, le taux de bonnes réponses a énormément varié pour un même problème présenté différemment

nejm.org/doi/full/10.10…

Il est plus facile de raisonner sur le même dénominateur.

1 personne sur 1000 a réellement la maladie
50 autres personnes seront détectées + au test

Donc 51 personnes détectées + au test. Or 1 seule personne est réellement malade donc la proba d’être + et malade est de 1/51

Les hommes ont un sens inné des probabilités mais cela doit être activé par les fréquences naturelles. Cependant cette intuition mathématique a ses limites.

Généralement l’Homme a tendance à ↗️la fréquence des événements rares et à ↘️la fréquence des événements fréquents

Les tornades, les inondations, le botulisme causent peu de morts mais leur risque (une probabilité) est surestimé. Ces erreurs systématiques (non aléatoires) dans le traitement de l’information contiennent un certain déterminisme : biais cognitifs et heuristiques

Il existe également des distorsions de perception des fréquences lors d'expérience visuelle comme celle de mon sondage

La question portait sur le fait d’estimer la proportion de points noirs parmi l’ensemble des points sur chaque image (en %). Merci au 304 répondants et aux RT

Les trois images contenaient la même proportion de points noirs mais avec un nombre total différent de points (200 ou 600 points) avec 20% de points noirs

Seulement 21% des participants ont identifié que les proportions de points noirs sont les mêmes sur les 3 images

#cognitive

36% ont identifié que les images 1 et 2 présentent les mêmes proportions (pas de distorsion)

Pour l’image 1, la moyenne de la proportion de points noirs était à 20,8% alors que pour les images 2 et 3, elle était à 24,2% (significatif)

Face à ces distorsions d’estimation de proportions, il n’y avait pas d’effet significatif du sexe ni du niveau de diplôme ni de l'intérêt pour la zététique ou la santé

Les limites de ce petit sondage sont nombreuses et évoquées dans le post de blog

On peut noter que 2-3 personnes ont dû confondre le noir et le blanc : proportion de points noirs à 60% ou 80% n'est pas possible

Cette distorsion des probabilités (entre l'estimation des participants et la vraie fréquence) est modélisable par une relation linéaire

L’estimation des probabilités π(p) dépend de la pente γ et de la vraie probabilité p. Cette pente γ est un paramètre qui définit la relation entre la probabilité réelle p et la probabilité estimée π(p) par les participants de l’étude.

Cette étude (Zhang 2012) a montré que la pente des distorsions de fréquence diminuait log-linéairement avec la taille de l’échantillon (le nombre total de points)

Ce résultat est surprenant parce qu’en général, une taille d’échantillon plus grande devrait réduire le «bruit»

Différents participants à une même expérience peuvent avoir différentes distorsions et un même participant peut présenter différents schémas de distorsion dans différentes tâches. Nous ne savons pas actuellement ce qui contrôle la probabilité de distorsion ni pourquoi elle varie

Suite sur les risques relatifs/absolus et comment les interpréter :

https://twitter.com/T_Fiolet/status/1195282939648581632?s=20