{"id":34247,"date":"2016-09-12T16:44:04","date_gmt":"2016-09-12T20:44:04","guid":{"rendered":"http:\/\/isarta.com\/infos\/?p=34247"},"modified":"2017-01-08T23:54:11","modified_gmt":"2017-01-09T04:54:11","slug":"representation-de-donnees-gare-aux-interpretations-erronees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/isarta.com\/infos\/representation-de-donnees-gare-aux-interpretations-erronees\/","title":{"rendered":"Repr\u00e9sentation de donn\u00e9es: gare aux interpr\u00e9tations erron\u00e9es!"},"content":{"rendered":"

On dit souvent qu’on peut tout faire dire aux donn\u00e9es, et il est vrai que la fa\u00e7on dont elles sont pr\u00e9sent\u00e9es peut influencer grandement la fa\u00e7on dont elles seront interpr\u00e9t\u00e9es.<\/span><\/p>\n

\"statistique-infographie\"<\/p>\n

Voici donc cinq aspects auxquels il faut prendre garde lorsque des chiffres ou des graphiques nous sont pr\u00e9sent\u00e9s.<\/p>\n

Attention aux mauvais graphiques<\/span><\/h2>\n

Illustrer des donn\u00e9es \u00e0 l’aide d’un graphique peut vraiment aider \u00e0 la compr\u00e9hension claire et rapide d’une situation. Toutefois, le choix du type de graphique ou de ses attributs peut avoir un effet consid\u00e9rable sur la fa\u00e7on dont seront interpr\u00e9t\u00e9s les chiffres.<\/p>\n

Dans cet exemple<\/a>, on pourrait croire que le prix des maisons a plus que doubl\u00e9 entre 1998 et 1999. Pourtant, il n’en est rien. C’est uniquement le choix des valeurs de l’axe vertical qui produit cet effet.<\/p>\n

Attention aux grands nombres <\/span><\/h2>\n

Pr\u00e9sent\u00e9s seuls, certains chiffres sont particuli\u00e8rement impressionnants. Si on ne poss\u00e8de aucune base de comparaison, il est facile de croire que leur valeur repr\u00e9sente une grande part par rapport \u00e0 un tout.<\/p>\n

Dans cet article<\/a>, on mentionne qu’en 2016, les ventes au d\u00e9tail r\u00e9alis\u00e9es aux \u00c9tats-Unis via mobile devraient atteindre 123 milliards de dollars am\u00e9ricains. Ce nombre, \u00e0 lui seul, est fort impressionnant et pourrait servir \u00e0 un excellent titre d’article.<\/p>\n

Toutefois, comme il est aussi mentionn\u00e9 dans le texte, cela repr\u00e9sente moins de 3% du total des ventes au d\u00e9tail aux \u00c9tats-Unis. Mis en perspective, on comprend que les milliards de dollars qui passent par le\u00a0mobile ne repr\u00e9sentent encore qu’une faible proportion de la valeur totale des transactions.<\/p>\n

Attention \u00e0 la moyenne<\/span><\/h2>\n

Parmi toutes les mesures statistiques, la moyenne en est une particuli\u00e8rement utile.<\/p>\n

Il faut toutefois prendre garde, lorsqu’on nous pr\u00e9sente une moyenne, aux valeurs extr\u00eames pouvant la faire varier significativement. Prenons l’exemple d’une entreprise de huit employ\u00e9s dont le salaire annuel moyen se chiffre \u00e0 55 000$ mais dont le salaire du PDG est de 250 000$. En retirant le salaire du PDG du lot, on obtiendra alors une moyenne annuelle beaucoup plus basse – et un portrait bien diff\u00e9rent de la situation!<\/p>\n

Parall\u00e8lement \u00e0 la moyenne, l’observation du mode et de la m\u00e9diane est souvent bien utile pour avoir un portrait plus juste de la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n

Attention aux pourcentages<\/span><\/h2>\n

Il est bon d’\u00eatre attentif lorsqu’on nous pr\u00e9sente des donn\u00e9es sous forme de pourcentages. Parfois, l’addition de ces pourcentages ne donne pas 100%<\/a>, notamment si une question de sondage permettait des choix multiples. Dans ce dernier cas, la pr\u00e9sentation d’une seule de ces donn\u00e9es de fa\u00e7on isol\u00e9e peut grandement fausser la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n

Il faut aussi se m\u00e9fier des petits nombres exprim\u00e9s en pourcentage. Si le nombre de retards de livraison de votre entreprise a augment\u00e9 de 100%, c’est une chose, mais si cela signifie que les retards sont pass\u00e9s de 2 \u00e0 4 en un an, il y a peut-\u00eatre moins de raison de s’alarmer.<\/p>\n

Attention \u00e0 la s\u00e9lection des donn\u00e9es<\/span><\/h2>\n

Lorsque l’on nous pr\u00e9sente des donn\u00e9es, c’est souvent dans le but d’appuyer un point de vue. De ce fait, certaines donn\u00e9es favorables sont alors s\u00e9lectionn\u00e9es, alors que d’autres sont volontairement ignor\u00e9es.<\/p>\n

Prenons par exemple ce graphique<\/a>. Si on d\u00e9cidait de pr\u00e9senter les donn\u00e9es uniquement \u00e0 partir de janvier 2010, on pourrait alors mentionner que le pourcentage de gens sans emploi ne cesse de diminuer. Ce n’est pas faux. Toutefois, en regardant la donn\u00e9e sur une plus longue p\u00e9riode, on constate que le pourcentage de gens sans emploi n’a pas encore atteint le niveau de 2001 ou encore de 2007.<\/p>\n

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On dit souvent qu’on peut tout faire dire aux donn\u00e9es, et il est vrai que la fa\u00e7on dont elles sont pr\u00e9sent\u00e9es peut influencer grandement la fa\u00e7on dont elles seront interpr\u00e9t\u00e9es.<\/p>\n

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