Les nombres ne mentent pas seuls. Notre manière de les découper leur donne parfois un rôle plus romanesque. Un échantillon observé ne représente pas la population lorsque le mécanisme de sélection exclut certains cas.
Joseph Bulbulia publie en 2023 une étude empirique consacrée à ce mécanisme. Le résumé rapporte des résultats compatibles avec la définition retenue ici. Ils restent liés à la tâche, aux mesures et à la population étudiées ; les étendre à tous les contextes demanderait d’autres données.
Un effet statistique n’abolit ni les chiffres ni l’intuition. Il oblige à regarder le plan d’échantillonnage, le dénominateur et l’incertitude avant de raconter une histoire causale.
Dans un tableau de bord, les filtres et critères de sélection méritent d’être visibles. Sans eux, une donnée exacte peut raconter une population qui n’a jamais été observée.
Le bon design ne promet pas un esprit sans raccourcis. Face au biais de sélection, il rend le raisonnement visible et la correction praticable.
Référence : Joseph Bulbulia (2023). Selection Bias Understood Through Sequential Causal Diagrams. https://doi.org/10.31234/osf.io/cjgey
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