Il n’est pas question pour moi (ou pour Taubes d’ailleurs) de critiquer les statistiques en tant que telles. Justement le point de l’article est de montrer leur mauvais usage constant lorsqu’elles se trouvent déconnectées d’une méthodologie rigoureuse.
Comme vous l’avez vous même remarqué, (L.D) les erreurs méthodologiques sont nombreuses dans leur usage, et ces erreurs ne sont pas seulement le fait de “pseudoscientifiques” mais aussi de scientifiques reconnus qui se laissent un peu trop vite aller à leur enthousiasme. L’exemple du cercle que vous donnez est d’ailleurs, à mon avis, précisément l’illustration d’une expérience, qui permet d’obtenir des données fiables. Tracer le cercle “après coup” est justement un exemple d’une observation pure, sans contexte expérimental fixé à l’avance….
Maintenant la question plus large qui se pose est de savoir si même une expérimentation est possible si l’on ne dispose pas d’une théorie explicative qui permet d’en définir les paramètres. C’est le problème posé par la critique de l’empirisme, mais ça c’est encore une autre histoire…

La conclusion de l’article cristalise le malaise que j’ai ressenti pendant toute la lecture

“Une formule populaire dit : on leur fait dire ce qu’on veut, aux chiffres. Ce n’est peut-être pas tout à fait vrai, mais les chiffres n’ont de signification que dans un contexte expérimental bien défini. En tout cas, il est encore loin le temps où les statistiques remplaceront la “bonne science”.”

à savoir que certaines erreurs méthodologiques sont très communément commises par la plupart des gens, y compris scientifiques, lorsqu’ils manipulent des masses de chiffres bruts à travers des outils statistiques. Les raisonnements probabilistes sont extrêmement contre-intuitifs, aussi arrive-t-il parfois (souvent) de commettre des erreurs avec la meilleure volonté du monde et le plus grand sérieux…

Il reste important de ne pas mettre dans le même sac scientifiques et pseudo-scientifiques, qui, eux, manipulent sciemment les données brutes, ou se fichent des erreurs de méthode, puisque ce qui compte à leurs yeux c’est de se parer de fausse crédibilité en “faisant dire ce qu’ils veulent aux chiffres”.

Je trouve qu’il est au mieux extrêmement maladroit d’opposer “bonne science” et statistiques dans les conclusions de l’article, puisque justement il est bien souvent nécessaire de faire de “bonnes statistiques” pour faire de la “bonne science”…

A propos des statistiques, des charlatans, et de l’incompréhension généralisée de ce que sont les statistiques et ce qu’elles permettent, il existe des blogs de très haute qualité en anglais, comme celui de Ben Goldacre

http://www.badscience.net/

Enfin, il me semble que l’article cherche, en parlant de “contexte expérimental” cherche maladroitement à pointer du doigt l’erreur qui consiste (en statistiques) à ne pas définir *à l’avance* ce que l’on cherche à mesurer (et comment). Un exemple simple : si l’on trace un cercle sur le mur de son salon, puis qu’on se bande les yeux et que l’on tire à la mitrailleuse en faisant la toupie, on a très peu de chances de mettre deux balles dans le cercle. En revanche, si l’on ne trace pas le cercle à l’avance, en enlevant le bandeau, on a beaucoup de chances de découvrir un résultat “significatif” a posteriori, c’est-à-dire un endroit où deux impacts de balles sont très proches (et l’on trace alors fièrement un cercle autour)…

Ce type d’erreur est malheureusement commun dans de nombreuses publications scientifiques… et sont détectées par la suite (par des scientifiques)(formés ou a minima informés)(arrêtons là les parenthèses), heureusement. Ceci montre bien l’importance de :
- publier,
- donner accès aux protocoles et aux données brutes sans limite de durée,
- faire régulièrement des méta-analyses
- etc.
sujets autrement plus intéressants que d’opposer certains mots à la mode (Big Data), mots peu à la mode (statistiques telles que mal comprises) et “bonne science”.

Désolé pour cette conclusion un peu sèche,

un lecteur déçu.

Je ne dis pas que Taubes se contredit, je pense juste qu’il est bon de rappeler le contexte dans lequel il écrit: Taubes est un ardent partisan de ces régimes, il est donc bon de le savoir pour évaluer son affirmation. Il a peut être raison, d’ailleurs, mais là n’est pas le sujet. Lorsqu’une controverse existe, (et Dieu sait le sujet est controversé !) il est bon de signaler si l’un des participants défend une thèse précise avec force. Cela aussi peut introduire des biais…ou non !

D’ailleurs, tout ce qui est dit ici prouve la validité des statistiques. On ne voit pas d’ailleurs sur quoi d’autre on pourrait se fonder que les données empiriques pour valider une théorie.

L’erreur du poppérisme dogmatique est de ne pas contextualiser son critière comme un simple conformisme (et sophisme) kantien pour résister à l’empirisme.

http://www.venganza.org/piratesarecool4.gif