Re: nouveau grave biais statistique, et impact sur les études observationnelles

Le 01/09/2021 à 08:02, robby a écrit :

suivi: fsz + maths
 résumé:
 Quand on veut savoir si X influence Y  ( tel médoc sur telle maladie, ou le champagne sur la longévité ), il y a toujours le risque de facteurs de confusions: que la corrélation soit en fait due a un 3eme facteur Z ( par ex le niveau de vie ).
Quand on le soupçonne, une technique classique consiste à mesurer et soustraire cet effet. On dit qu'"on a tenu compte des facteurs de confusion".
Patatra: le probleme est qu'on a jamais la vraie valeur du facteur mais une approx. Un article vient de montrer que le simple bruit peut suffire a créer une illusion de forte corrélation résiduelle, même quand X et Y n'ont en fait aucun lien, et ça empire avec la taille de l'échantillon.
C'est paradoxal, mais surtout ça met le doute sur presque tous les papiers précédents ayant eu recours à cette classique correction... typique dans les études observationnelle, et que justement les études randomisées évitent.
 "science étonnante" https://scienceetonnante.com/2021/08/30/les-etudes-statistiques-sont-elles-hors-de-controle/  vulgarise l'article "Statistically controlling for confounding constructs is harder than you think" (PloS one) https://doi.org/10.1371/journal.pone.0152719
 

Encore une entourloupe du cinglés du net qui se prend pour un génie. Les études en double aveugle lors d'une épidémie dite mortelle ont des biais importants : les malades préfèrent prendre un médoc même potentiellement inefficace qu'un placébo.
https://www.lemonde.fr/blog/realitesbiomedicales/2018/12/15/seriez-vous-pret-a-sauter-dun-avion-sans-parachute-%E2%80%A8/