Les statistiques mathématiques, leurs pièges, leurs succès

Les statistiques sont utiles mais semées d'embûches à plusieurs niveaux : le choix de ce qu'on décide de mesurer, la collecte des données, leur traitement mathématique, et enfin leur interprétation. Les biais peuvent naître d'une volonté délibérée de tromper, mais aussi d'une méconnaissance des subtilités de la discipline. Afficher chaque jour les cours de Bourse plutôt que les indicateurs d'inégalité illustre comment le choix de ce que l'on compte oriente déjà les statistiques.

Plusieurs pièges classiques sont détaillés : un échantillon doit être choisi aléatoirement ou respecter certaines proportions pour être représentatif ; les moyennes et pourcentages écrasent la diversité et ne révèlent pas les causes ; la confusion entre corrélation et causalité reste une « plaie » majeure (le statisticien Ronald Fisher notait vers 1950 que la corrélation entre tabagisme et cancer du poumon était symétrique, ne prouvant pas le lien causal). L'entretien illustre enfin le paradoxe de Simpson : dans chaque région française, les agriculteurs consommaient plus de pommes de terre que les non-agriculteurs, mais globalement c'était l'inverse — un phénomène explicable par la répartition régionale des populations.