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« Nous devons apprendre à accepter l’incertitude »

Un article de Sciences et Avenir relaie un texte paru dans la revue Nature le 20 mars dernier :

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La question posée est très directe : comment se fait-il que les statistiques conduisent si souvent les scientifiques à nier des différences que ceux qui n’ont pas de formation en statistique peuvent voir clairement ?

Le propos tourne donc autour du « significatif » et du « non significatif ». On sait qu’un résultat statistiquement non significatif ne constitue pas une preuve d’invalidation de l’hypothèse. Et des résultats statistiquement significatifs ne constituent pas non plus une preuve.

Le collectif de scientifique auteurs du texte en a manifestement joliment assez des raccourcis pris au titre d’une probabilité supérieure 0,05 ou d’un intervalle de confiance incluant 0. Exemples à l’appui. Il évoque un dossier de la revue sur  » L’inférence statistique au 21e siècle : un monde au-delà de P < 0,05 « , titre alléchant.

Le collectif remet en cause la validité et l’existence même des seuils, et argumente : il décrit les nombreux biais, propose de renommer les intervalles de confiance en  » intervalles de compatibilité  » et à les interpréter de manière à éviter tout excès de confiance, de réfléchir au cas par cas plutôt que d’automatiser : selon les scientifiques qui s’expriment ici, comme le seuil de 0,05 dont il est issu, le 95 % par défaut utilisé pour calculer les intervalles est lui-même une convention arbitraire. Cependant, ils ne considèrent pas leurs propositions comme idéales : en éliminant de mauvaises pratiques, on peut aussi en introduire de nouvelles.

« Les déductions doivent être scientifiques, et cela va bien au-delà de la simple statistique. « 

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