Concept
Biais de sélection
Concepts associés (13)
Biais des survivants
Le biais des survivants est une forme de biais de sélection consistant à surévaluer les chances de succès d'une initiative en concentrant l'attention sur les sujets ayant réussi mais qui sont des exceptions statistiques (des « survivants ») plutôt que des cas représentatifs. En architecture également, les bâtiments de plus de cent ans encore debout donnent une fausse impression de « qualité de la construction d'antan » alors qu'ils ne représentent qu'une infime part de ce qui a été construit depuis l'invention de la construction, le reste s'étant écroulé ou ayant été démoli.
Cherry picking
En rhétorique ou dans toute forme d'argumentation, le cherry picking ( « cueillette de cerises »), ou picorage, est un procédé de présentation des faits ou des données qui donnent du crédit à son opinion en passant sous silence les cas qui la contredisent. Ce procédé trompeur, pas nécessairement intentionnel, est typique des biais de confirmation. L'expression est basée sur une analogie avec la cueillette de fruits comme les cerises : le cueilleur sélectionne les fruits les plus mûrs et les plus sains, si bien qu'un observateur qui ne voit que les fruits sélectionnés conclut à tort que la plupart, voire la totalité, des fruits sont mûrs et sains.
Biais de notification
Un biais de notification (reporting bias en anglais) est, dans le domaine de la recherche scientifique, un biais statistique qui survient quand la diffusion des résultats d'une étude est influencée par la nature et l'orientation des résultats obtenus ou souhaités. L'exemple le plus identifié et connu est le biais de publication. D'autres biais de notification sont moins pris en considération et pourtant ils peuvent être d'égale importance du fait de leur influence sur les méta-analyses et revues systématiques.
Régression (statistiques)
En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. Par extension, le terme est aussi utilisé pour certaines méthodes d’ajustement de courbe. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Échantillon biaisé
En statistiques, le mot biais a un sens précis qui n'est pas tout à fait le sens habituel du mot. Un échantillon biaisé est un ensemble d'individus d'une population, censé la représenter, mais dont la sélection des individus a introduit un biais qui ne permet alors plus de conclure directement pour l'ensemble de la population. Un échantillon biaisé n'est donc pas un échantillon de personnes biaisées (bien que ça puisse être le cas) mais avant tout un échantillon sélectionné de façon biaisée.
Bias (statistics)
Statistical bias, in the mathematical field of statistics, is a systematic tendency in which the methods used to gather data and generate statistics present an inaccurate, skewed or biased depiction of reality. Statistical bias exists in numerous stages of the data collection and analysis process, including: the source of the data, the methods used to collect the data, the estimator chosen, and the methods used to analyze the data. Data analysts can take various measures at each stage of the process to reduce the impact of statistical bias in their work.
Sondage (statistique)
Un sondage est une méthode statistique visant à évaluer les proportions de différentes caractéristiques d'une population à partir de l'étude d'une partie seulement de cette population, appelée échantillon. Les proportions sont déterminées avec des marges d'erreur, dans lesquelles se situent les proportions recherchées avec telle ou telle probabilité. Par métonymie, le mot sondage désigne également le document présentant les résultats de l'étude par sondage. Les sondages les plus connus du grand public portent sur des populations humaines.
Biais de confirmation
Le biais de confirmation, également dénommé biais de , est le biais cognitif qui consiste à privilégier les informations confirmant ses idées préconçues ou ses hypothèses, ou à accorder moins de poids aux hypothèses et informations jouant en défaveur de ses conceptions, ce qui se traduit par une réticence à changer d'avis. Ce biais se manifeste chez un individu lorsqu'il rassemble des éléments ou se rappelle des informations mémorisées, de manière sélective, les interprétant d'une manière biaisée.
Biais (distorsion)
Dans diverses disciplines, un biais est une erreur systématique ou une simplification abusive. vignette|L'interprétation des formes aléatoires apparaissant à la surface de la Lune constitue un exemple courant de biais perceptuel causé par la paréidolie (processus tendant à discerner une forme familière parmi des formes aléatoires). Les biais peuvent être transmis implicitement avec le contexte culturel.
Échantillonnage (statistiques)
thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.