Mythe n° 2 du déni des statistiques, la pratique traditionnelle, homme de paille

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Le mythe selon lequel les statisticiens ne pratiquent que dans le cadre des ” statistiques traditionnelles ” supprime ou affaiblit certains des professionnels les plus compétents qui protègent les entreprises des mauvaises pratiques en matière de statistiques.

 

 Promotion par caractérisation erronée: Les promoteurs à outrance d’offres relookées sont confrontés au problème de n’avoir rien de nouveau à offrir. Ils caractérisent de manière erronée la pratique actuelle des statistiques, qui leur est de toute façon peu familière. Ces fabrications mutantes sont facilement contredites par l’observation. L’internet peut être un terrain propice à ce type de désinformation (voir “effet de désinhibition en ligne”). Pour illustrer notre propos, nous allons parler d’un blog instructif qui prétend que “la science des données sans statistiques est possible, et même souhaitable”. Ce blog et ceux qui lui ressemblent sont incapables d’énumérer quoi que ce soit d’utile pour l’analyse des données, ce qui n’est pas de la statistique et n’est pas utilisé par les statisticiens. Voici des citations qui décrivent mal la pratique actuelle de la statistique : – “Mais la nouvelle science statistique en question n’est pas considérée comme de la statistique, par de nombreux statisticiens,” – “la plupart des statisticiens à qui j’ai parlé ne la considèrent pas comme de la science statistique,” et qui pourrait oublier, – “Au contraire, elle s’appuie principalement sur des principes statistiques qui ne sont pas considérés comme de la science statistique par la plupart des gens qui se disent statisticiens, en raison de leur perception rigide de ce qu’est la statistique, et de leur incapacité à s’adapter au changement. Vraiment ? L’auteur fait la promotion de ses nouvelles techniques “non vérifiées” et les appelle “la nouvelle science statistique”. Les nouvelles techniques sont les bienvenues, elles doivent simplement passer le même examen que les techniques acceptées (traditionnelles ?). 

 

 

Etendue de la pratique: Les statisticiens appliqués se sélectionnent eux-mêmes dans la profession d’analyse de toutes les données. Ils emploient un mode de réflexion sur la façon d’extraire des informations de chiffres comportant des incertitudes. Il s’agit du problème de la statistique et non de l’outil. Nous clarifions la pensée basée sur le problème dans le numéro de mai/juin 2015 d’Analytics Magazine, http://goo.gl/Wod3gk.). Pour les problèmes de statistiques, il n’y a qu’une seule tradition, utiliser n’importe quel outil qui fonctionne sur n’importe quelle donnée qui a du sens. En outre, nous utilisons des diagnostics statistiques pour mesurer le fonctionnement d’un outil. 

 

Conclusion: Nous sommes tellement tellement sûrs que ce mythe est une baliverne et qu’il est motivé par un besoin de promouvoir un rebranding, qui n’offre pas de nouvelles techniques. C’est comme promouvoir un médicament de qualité inférieure en décrivant de manière erronée la norme de soins actuelle. Les promoteurs devraient s’efforcer de trouver une proposition de valeur qui ne soit pas fondée sur une description erronée des statistiques et des pratiques actuelles. Là encore, le mal est là. Ce battage promotionnel peut éliminer ou affaiblir les professionnels les plus compétents qui protègent les entreprises contre les erreurs statistiques. Nous aurions bien besoin de Deming, en ce moment. Beaucoup d’entre nous, qui consomment ou produisent des analyses de données, fréquentent le nouveau groupe LinkedIn : À propos de l’analyse des données. Venez nous voir.