Le billet du jour sur Econoclaste.org est extremement interessant comme illustration des principes qui fondent la demarche scientifique. On y lit en particulier le besoin d'identifier les biais et les variables cachees. Alexandre Delaigue souligne aussi le biais de confirmation, qui pousse a remarquer les correlations allant dans le sens attendu, et a ignorer celles qui vont dans le sens contraire ou qui ne sont pas significatives. Et l'auteur de souligner que si les sociologues ont un peu tendance a ignorer ces regles (a propos desquels les economistes ont ete "echaudes", dit Alexandre), ils gardent tout de meme une certaine reserve face a leurs resultats. Reserve qui disparait quand les journalistes du Monde s'en emparent, pour faire un article plus accrocheur...
mercredi, juin 13, 2007
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4 commentaires:
C'est pas un peu la tarte a la creme, cette histoire de correlation n'est pas causalite ? C'est vrai que les deux sont differents (statistiquement, c'est pas du tout le meme phenomene, meme si l'un necessite l'autre), mais une fois qu'on a dit ca... Typiquement, les econoclastes ont beau jeu de rappeler ce fait, mais ils le font eux meme tout le temps dans d'autres articles. Et ca ne rend pas les dits articles forcement nuls et non avenus, ce qui est le point fondamental.
Isoler les faits, ca n'est qu'ameliorer la robustesse de l'analyse statistique, mais ca ne change pas le fondement: ca reste base sur la correlation, parce que les outils pour reellement voir s'il y a causalite ne sont pas encore tres au point/utilises en recherche; c'est une difference de degre (certains articles ont des etudes empiriques completement farfelues en utilisant la correlation, d'autres sont tres bons. Donc si on attaque le dit article sur cette base, on doit attaquer la tres grosse majorite des travaux un tant soit peu empriques, a mon avis.
Dans un monde parfait, ce serait une "tarte à la crème". Dans ce monde parfait, les journalistes du Monde n'écriraient pas que "c'est bien la consommation télévisuelle qui cause des problèmes d'attention", et ce "indépendamment du niveau social ou éducatif des familles, ou des problèmes antérieurs d'apprentissage ou de mémoire des enfants", sans subjonctif, et sans relativiser l'existence tres probable d'autres causes. Notez que je me contente de critiquer les journalistes, alors qu'Alexandre Delaigue, qui a plus d'armes que moi dans le domaine, critique surtout les auteurs de l'étude. Donc nous sommes bien loin du monde idéal ou le rappel de ces principes de base serait inutile.
et l'immense majorité des travaux dont vous parlez sont appuyés par un modèle, des explications théoriques. Quand une prévision théorique est confirmée par l'expérience, il est plus dur de défausser les resultats d'un simple "correlation n'est pas cause". Evidement, c'est plus facile dans certains domaines que dans d'autres, et je ne suis toujours pas certain que la sociologie soit vraiment une science...
Bien sur que le titre du Monde est racoleur, mais bon, c'est le style journalistique qui veut ca. Ca reste du detail.
Mais toi meme tu places le billet de M Delaigue dans un contexte beaucoup plus eleve, celui du fonctionnement de la science, et c'est la que je trouve que c'est un peu tarte a la creme. Pas dans le sens ou tout le monde le sait deja (on peut esperer en effet que la plupart des scientifiques comprennent la difference entre causalite et correlation), mais plutot dans le sens, tout le monde le sait, mais tout le monde le fait quand meme, y compris dans la communaute scientifique. Typiquement, les econoclastes n'ont pas pris autant de gants lorsqu'ils ont cite des articles qui allaient dans le sens contraire (la tele n'a aucun role, voire un role positfi, cite dans le meme article; c'est quand meme assez marquant), et nombre de leurs articles destines a "secouer les bien pensants" sont quasi systematiquement bases sur ce type de correlations, et a priori ne laissent pas supposer du tout que les analyses sont plus poussees d'un point de vue statistique que l'article cite ci dessus.
Deduire des rapports causaux empiriquement, c'est extremement difficile, je suis bien sur tout a fait d'accord avec toi sur le fait que la theorie doit suivre pour expliquer les donnees, sinon ca ne sert pas a grand chose, et c'est comme ca que la plupart des sciences avancent. Mais dans de nombreux travaux scientifiques d'aujourd'hui, on assimile correlation et causalite, meme si on sait que c'est faux, parce que l'on sait pas tres bien faire autrement. Les protocoles scientifiques sont faits pour minimiser les erreurs (par exemple, dans mon domaine, on va utiliser les memes bases de donnees pour tester la reconnaissance de parole, ca enleve une variable "cachee", mais il y en a a plein d'autres), mais c'est loin d'etre ideal.
Bref, pour moi, c'est au contraire dans un monde ideal que l'on peut dire que correlation n'implique pas causalite, mais en pratique, et je parle ici de pratique scientifique, ca se fait beaucoup. Donc je ne suis pas persuade que ce soit vraiment une bonne description des fondements de la science; en fait, ca renvoit a la conception de chacun de ce qu'est la science, mais ca devient trop HS.
Les économistes aiment bien tuer le messager qui apporte les données qui contredisent l'orthodoxie.
A ce sujet lire l'histoire d'Alan Binder et David Card : deux économistes réputés qui ont profité d'une experience naturelle d'augmentation du salaire minimum pour voir si la "théorie" économique se vérifiait. Manque de chance c'est plutot une infirmation cinglante qui est sortie des données, ce qui a couté tres cher aux auteurs qui ont fini par préférer travailler sur autre chose plutot que de continuer a supporter l'ire de leurs collègues.
"shoot the messenger" comme ils disent.
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