{"id":3552,"date":"2025-03-14T22:58:42","date_gmt":"2025-03-14T21:58:42","guid":{"rendered":"https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/?p=3552"},"modified":"2025-04-02T01:24:00","modified_gmt":"2025-04-01T23:24:00","slug":"herve-guyon-stat-wars","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/2025\/03\/14\/herve-guyon-stat-wars\/","title":{"rendered":"Herv\u00e9 Guyon &#8211; Stat Wars"},"content":{"rendered":"<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-3553 alignright\" src=\"https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/HerveGuyon-StatWars-205x300.jpg\" alt=\"\" width=\"205\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/HerveGuyon-StatWars-205x300.jpg 205w, https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/HerveGuyon-StatWars-700x1024.jpg 700w, https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/HerveGuyon-StatWars-768x1124.jpg 768w, https:\/\/lecture.jose-marcio.org\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/HerveGuyon-StatWars.jpg 1025w\" sizes=\"auto, (max-width: 205px) 100vw, 205px\" \/><\/p>\n<p>Le th\u00e8me central de ce livre est l&rsquo;utilisation des outils statistiques pour valider des travaux en psychologie ou m\u00eame d\u00e9crire des cas. Mais on peut, et on doit, pousser le raisonnement plus loin sur quelles seraient les m\u00e9thodes ad\u00e9quates pour valider des r\u00e9sultats en psychologie et, plus g\u00e9n\u00e9ralement, en sciences humaines. Ainsi, je me suis int\u00e9ress\u00e9 et m\u00eame lu parties de la th\u00e8se de doctorat de l&rsquo;auteur.<\/p>\n<p>C&rsquo;est un livre int\u00e9ressant, a priori, mais avec les connaissances que j&rsquo;ai en statistiques, je ne partage pas une partie du contenu, un d\u00e9saccord sur des points concernant les statistiques et des interrogations sur certains points concernant la psychologie. Mais je suis un scientifique du domaine des sciences exactes, avec des connaissances en sciences humaines acquises par ma curiosit\u00e9 g\u00e9n\u00e9rale et de la lecture : la psychologie est un des domaines qui m&rsquo;int\u00e9ressent.<\/p>\n<p>Son directeur de th\u00e8se dit, dans la pr\u00e9face, \u00ab\u00a0la statistique rel\u00e8ve des math\u00e9matiques mais pourtant la statistique ne dit pas le vrai. Jamais. Voil\u00e0 qui est bien frustrant et qui est trop souvent oubli\u00e9. Il est tellement agr\u00e9able de pouvoir ass\u00e9ner de pseudo-v\u00e9rit\u00e9s sous couvert de la l\u00e9gitimit\u00e9 des math\u00e9matiques\u00a0\u00bb. On peut corriger cette phrase en disant que les statistiques n&rsquo;ont pas comme but de DIRE LE VRAI mais de l&rsquo;ESTIMER, c.-\u00e0-d., une approximation de la v\u00e9rit\u00e9. Les erreurs, ou pseudo-v\u00e9rit\u00e9s, ne sont pas dues \u00e0 la discipline mais \u00e0 ceux la font ou qui l&rsquo;utilisent.<\/p>\n<p>Ce livre est divis\u00e9 en parties (chapitres) :<\/p>\n<p>1. Les m\u00e9susages des sondages\u202f;<br \/>\n2. Les probl\u00e8mes de l&rsquo;inf\u00e9rence en statistique\u202f;<br \/>\n3. Les leurres des mod\u00e8les causaux ;<br \/>\n4. Les limites de la mesure en psychologie ;<br \/>\n5. La fonction politique de la statistique ;<br \/>\n6. Deux exemples caract\u00e9ristiques ;<br \/>\n7. Conclusion.<\/p>\n<p>Le premier chapitre concerne surtout les erreurs courantes lors de la pr\u00e9paration de l&rsquo;exp\u00e9rience alors que dans le deuxi\u00e8me, c&rsquo;est l&rsquo;interpr\u00e9tation des r\u00e9sultats qui est \u00e0 l&rsquo;origine des erreurs. Quoi qu&rsquo;il en soit, ce sont des erreurs humaines qui ne mettent pas en cause la discipline des statistiques. Ces erreurs peuvent \u00eatre soit intentionnelles pour obtenir des r\u00e9sultats biais\u00e9s ou juste par distraction ou m\u00e9connaissance de la discipline. Tout ceci est connu et a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 largement publi\u00e9 par ailleurs.<\/p>\n<p>Le chapitre \u00ab\u00a0Les leurres des mod\u00e8les causaux\u00a0\u00bb me posent un probl\u00e8me, \u00e0 commencer par le mot \u00ab\u00a0leurre\u00a0\u00bb qui sugg\u00e8re une tromperie intentionnelle, un mot tr\u00e8s lourd de sens. Il n&rsquo;y a pas de tromperie en statistiques, tout est connu et document\u00e9. Il ne faut pas mettre sur le dos de la discipline le manque de connaissances ou les erreurs de celui qui l&rsquo;utilise. Il est n\u00e9anmoins vrai que, en dehors des cursus en statistiques pures ou ing\u00e9nierie, cette discipline est souvent trait\u00e9e juste comme une connaissance secondaire ne faisant pas partie du coeur de m\u00e9tier, surtout en sciences humaines. Ce chapitre est quasiment enti\u00e8rement contestable, mais je me contente de deux parties.<\/p>\n<p>Au d\u00e9but de ce chapitre, on trouve une section : \u00ab\u00a0Pourquoi utilise-t-on les math\u00e9matiques en sciences humaines\u00a0\u00bb. Je reviendrai sur ce point \u00e0 la fin de la critique en ce qui concerne la validation des travaux scientifiques, mais je note que l&rsquo;auteur semble vouloir privil\u00e9gier les analyses qualitatives bas\u00e9es sur des arguments en langage naturel aux analyses quantitatives. Il faut pr\u00e9ciser qu&rsquo;une \u00ab\u00a0analyse qualitative\u00a0\u00bb n&rsquo;est pas forc\u00e9ment \u00ab\u00a0subjective\u00a0\u00bb.<\/p>\n<p>La section suivante est celle qui m&rsquo;a le plus \u00e9tonn\u00e9, n\u00e9gativement : \u00ab\u00a0Leurre que la statistique est \u00e9pur\u00e9e des choix id\u00e9ologiques\u00a0\u00bb. Sid\u00e9rant !!! La premi\u00e8re partie concerne des choix de mod\u00e9lisation qui ne tiennent pas compte, par exemple, de l&rsquo;interaction entre les personnes ou du contexte. le choix du bon mod\u00e8le n&rsquo;est pas toujours possible mais, dans ce cas, on doit le dire et estimer les cons\u00e9quences dans les r\u00e9sultats. Ceci ne met pas en cause la discipline mais les choix biais\u00e9s de ceux qui manipulent l&rsquo;outil statistique. Mais il n&rsquo;y a rien d&rsquo;id\u00e9ologique dans ce point.<\/p>\n<p>La suite me parait plus grave. L&rsquo;auteur cite Pearson, Fisher et Spearman comme des chercheurs qui ont fait des travaux sur l&rsquo;eug\u00e9nisme et ont d\u00e9velopp\u00e9 des outils statistiques tel le coefficient de corr\u00e9lation, test de chi2, histogrammes, m\u00e9thodes des moments et plusieurs autres. L&rsquo;eug\u00e9nisme n&rsquo;appara\u00eet dans aucun de ces outils, utilis\u00e9s dans quasiment toutes les disciplines scientifiques, y compris et surtout les sciences exactes. Bien s\u00fbr qu&rsquo;\u00e9tudier l&rsquo;eug\u00e9nisme est condamnable dans nos jours, mais \u00e9tait-il aussi \u00e0 l&rsquo;\u00e9poque ? Faut-il mettre \u00e0 la poubelle toute l&rsquo;avanc\u00e9e scientifique des 100 derni\u00e8res ann\u00e9es juste parce que l&rsquo;auteur de ces outils \u00e9tait adepte de l&rsquo;eug\u00e9nisme ? Cette discussion peut avoir un int\u00e9r\u00eat historique mais pas scientifique et ne devrait pas appara\u00eetre dans ce type d&rsquo;ouvrage, notamment avec une expression telle un \u00ab\u00a0Leurre\u00a0\u00bb.<\/p>\n<p>Il y a, dans la communaut\u00e9 de la recherche, deux principes qui ne sont pas \u00e9crits et qui rel\u00e8vent plut\u00f4t de l&rsquo;\u00e9thique : d&rsquo;abord la libert\u00e9 d&rsquo;\u00e9tudier n&rsquo;importe lequel sujet \u00e0 partir du moment o\u00f9 cela est utile et ne sert pas juste \u00e0 satisfaire un int\u00e9r\u00eat personnel. Ensuite, nous avons tous nos tendances politiques et nos id\u00e9ologies. Le chercheur ou l&rsquo;enseignant doit les laisser \u00e0 la maison et traiter ses sujets de fa\u00e7on neutre m\u00eame si les r\u00e9sultats sont contraires \u00e0 nos opinions personnelles. Malheureusement, tous les chercheurs et enseignants ne suivent pas ces principes.<\/p>\n<p>C&rsquo;est dans le chapitre suivant, \u00ab\u00a0Les limites de la mesure en psychologie\u00a0\u00bb que, \u00e0 mon avis, ce livre devient int\u00e9ressant. Il reprend des parties de sa th\u00e8se de doctorat. L&rsquo;auteur pr\u00e9sente les caract\u00e9ristiques des attributs psychologiques (d\u00e9pression, tendance suicidaire, &#8230;) et ce qui les rend diff\u00e9rents des attributs usuels en sciences de la nature. C&rsquo;est, en fait, le seul chapitre enti\u00e8rement d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la psychologie, son sp\u00e9cialit\u00e9 principale.<\/p>\n<p>C&rsquo;est dans le chapitre suivant, \u00ab\u00a0Les limites de la mesure en psychologie\u00a0\u00bb que, \u00e0 mon avis, ce livre devient int\u00e9ressant. Il reprend des parties de sa th\u00e8se de doctorat. L&rsquo;auteur pr\u00e9sente les caract\u00e9ristiques des attributs psychologiques et ce qui les rend diff\u00e9rents des attributs usuels en sciences de la nature. Effectivement, ces attributs sont \u00e9valu\u00e9s dans des \u00e9chelles arbitraires et peuvent rarement \u00eatre mesur\u00e9s directement.<\/p>\n<p>Ces caract\u00e9ristiques des attributs psychologiques font, selon l&rsquo;auteur, que les m\u00e9thodes scientifiques de d\u00e9monstration utilis\u00e9es dans d&rsquo;autres disciplines, surtout celles des sciences de la nature, ne sont pas adapt\u00e9es \u00e0 la psychologie. Ceci est vrai, surtout pour certaines mesures quantitatives mais probablement pas tout tous les attributs psychologiques. A certains moments il d\u00e9fend l&rsquo;utilisation d&rsquo;une explication en langage naturel. Il \u00e9voque, dans sa th\u00e8se, les travaux de Karl Popper et \u00e9num\u00e8re tous ses d\u00e9fauts et soutient que ce n&rsquo;est pas applicable en psychologie. Mais, malgr\u00e9 ses d\u00e9fauts, les travaux de Karl Popper restent toujours d&rsquo;actualit\u00e9. Il faut se rappeler que Karl Popper est parti du constat que les explications en psychanalyse \u00e9taient toutes fond\u00e9es sur des explications en langage naturel, sans logique visible et non v\u00e9rifiables.<\/p>\n<p>L&rsquo;usage d&rsquo;arguments de discours, risque d&rsquo;enlever la rigueur minimale indispensable et revenir \u00e0 un stade de pseudo-science, que je vois dans certains passages du livre.<\/p>\n<p>L&rsquo;auteur critique l&rsquo;utilisation de la neuro-imagerie en psychologie suite \u00e0 des r\u00e9sultats peu encourageants depuis 2010 et rejette cette technologie en psychologie. Or, il s&rsquo;agit d&rsquo;un domaine nouveau et il me semble pr\u00e9coce de l&rsquo;\u00e9carter, pour l&rsquo;instant.<\/p>\n<p>En regardant l&rsquo;ensemble du contenu, on voit qu&rsquo;il y a un m\u00e9lange h\u00e9t\u00e9roclite : des aspects g\u00e9n\u00e9riques sur les statistiques, des aspects tr\u00e8s pointus en mesure en psychologie, de la m\u00e9thodologie scientifique, et m\u00eame de l&rsquo;usage des statistiques en politique et politique sociale. Sur ce dernier sujet, tr\u00e8s controvers\u00e9 et pointu,il y a beaucoup plus \u00e0 dire mais l\u00e0, on sort du cadre scientifique de la psychologie pour passer au militantisme.<\/p>\n<p>Sur la COVID, par exemple, l&rsquo;auteur d\u00e9die 20 pages de son livre. Des parties de son r\u00e9cit sont discutables. Il est facile de critiquer apr\u00e8s coup. Il avait, pendant la pand\u00e9mie, un conseil scientifique. Des chercheurs ind\u00e9pendants qui publiaient leurs r\u00e9sultats de simulation. La plupart n&rsquo;\u00e9tait pas command\u00e9 par le conseil. Tous n&rsquo;\u00e9taient pas concordants. Il est facile de dire, maintenant et apr\u00e8s coup, que telle \u00e9tude avait vu juste. Que dire, par exemple, de la chloroquine, sujet martel\u00e9 par un scientifique mondialement connu ???<\/p>\n<p>Sur le confinement et immunit\u00e9 collective l&rsquo;OMS n&rsquo;a pas pris position qu&rsquo;en d\u00e9cembre 2020 et le gouvernement s&rsquo;est adapt\u00e9. Le gouvernement a d\u00fb prendre des mesures en urgence et autoritaires face \u00e0 des oppositions parfois irrationnelles des partis politiques. Il est certain que le gouvernement a commis des erreurs mais je ne pense pas que l&rsquo;on peut dire qu&rsquo;il a \u00e9t\u00e9 irresponsable. La France a d\u00fb faire face \u00e0 une pand\u00e9mie o\u00f9 tout \u00e9tait inconnu et on a d\u00fb apprendre au fur et \u00e0 mesure.<\/p>\n<p>Globalement, sur les statistiques, le traitement dans l&rsquo;ouvrage m&rsquo;a sembl\u00e9 trop r\u00e9ducteur. Les probl\u00e8mes que l&rsquo;on voit dans la statistique ne viennent pas de la discipline mais de ceux qui l&rsquo;utilisent avec malveillance ou m\u00e9connaissance ou maladresse. Il faut signaler et combattre les mauvaises utilisations, plut\u00f4t que s&rsquo;en prendre \u00e0 la discipline.<\/p>\n<h4>R\u00e9f\u00e9rences :<\/h4>\n<ul>\n<li>OMS &#8211; <a href=\"https:\/\/www.who.int\/fr\/news-room\/questions-and-answers\/item\/herd-immunity-lockdowns-and-covid-19\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Immunit\u00e9 collective, confinement et COVID-19<\/a><\/li>\n<li>Laplanche et Pontalis &#8211; Vocabulaire de la psychanalyse &#8211; 2007 &#8211; PUF<\/li>\n<li>Herv\u00e9 Guyon &#8211; <a href=\"https:\/\/u-paris.fr\/theses\/detail-dune-these\/?id_these=1730\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Variables latentes et processus mentaux : une r\u00e9flexion \u00e9pist\u00e9mologique et m\u00e9thodologique<\/a> &#8211; 2016 &#8211; Th\u00e8se de doctorat en Sciences cognitives &#8211; Universit\u00e9 Paris Descartes<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Quelques lectures :<\/h4>\n<ul>\n<li>Jacques Van Rillaer &#8211;<em> <a href=\"https:\/\/files.scepticisme-scientifique.com\/Psycho_scientifique.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Histoire de la psychologie scientifique<\/a><\/em> &#8211; tr\u00e8s int\u00e9ressant;<\/li>\n<li>Sur l&rsquo;interpr\u00e9tation et erreurs en statistiques &#8211; deux petits livres qui se lisent comme des romans :<\/li>\n<li>Joel Best &#8211; <em>Damned lies and statistics &#8211;<\/em> 2001 &#8211; University of California Press<\/li>\n<li>Darrel Huff &#8211; <em>How to lie with statistics &#8211;<\/em> 1991 &#8211; Penguin books<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Citations<\/h2>\n<p>(p. 114)<\/p>\n<blockquote><p>Il y a en cons\u00e9quence une vision qui domine plus ou moins consciemment les sciences humaines : les math\u00e9matiques, au travers de mod\u00e8les statistiques, sont n\u00e9cessaires pour valider la scientificit\u00e9 d&rsquo;un travail et les statistiques, en tant que domaine particulier des math\u00e9matiques, permettent cela. De plus, la mod\u00e9lisation statistique permet de poser un r\u00e9sultat v\u00e9rifiable par tout le monde&#8230; m\u00eame si en r\u00e9alit\u00e9, cette objectivit\u00e9 n&rsquo;est accessible que par des personnes ayant un degr\u00e9 de connaissance n\u00e9cessaire dans le champ th\u00e9orique du travail et en statistique-math\u00e9matique.<\/p>\n<p>Dans la pratique scientifique, la math\u00e9matisation rendrait donc \u00ab\u00a0fiable\u00a0\u00bb les r\u00e9sultats, alors que des r\u00e9sultats litt\u00e9raires\/verbalis\u00e9s, bas\u00e9s sur un d\u00e9veloppement qualitatif, pourraient \u00eatre contest\u00e9s. En effet, le langage naturel \u00e9tant commun, une analyse qui serait construite non \u00e0 partir d&rsquo;un mod\u00e8le statistique, mais \u00e0 partir d&rsquo;informations qualitatives, telles que par exemple des entretiens approfondis, userait d&rsquo;un langage accessible \u00e0 tout le monde. Les choix, y compris argument\u00e9s, des analyses qualitatives (et donc non quantitatives) apparaissent donc beaucoup plus facilement analysables et critiquables qu&rsquo;un mod\u00e8le math\u00e9matis\u00e9. De plus, en travaillant sur des entretiens, on cherchera \u00e0 donner \u00ab\u00a0du sens\u00a0\u00bb \u00e0 des corpus (l&rsquo;ensemble des entretiens), donc les interpr\u00e9tations pourront ais\u00e9ment \u00eatre discut\u00e9es\/critiqu\u00e9es. On consid\u00e9rera en g\u00e9n\u00e9ral qu&rsquo;une \u00e9tude qualitative est tr\u00e8s subjective. Alors qu&rsquo;avec un mod\u00e8le statistique, le r\u00e9sultat para\u00eet incontestable et objectif, car son interpr\u00e9tation est \u00ab\u00a0math\u00e9matiquement\u00a0\u00bb cadr\u00e9e. La subjectivit\u00e9 semblerait donc beaucoup moins importante dans l&rsquo;analyse avec un mod\u00e8le statistique. Si des courants de sciences humaines vont heureusement poser d&rsquo;autres mani\u00e8res de voir les choses, remarquons que les travaux de Bourdieu montrent une captation pour les statistiques avec peu de recul [Bourdieu].<\/p><\/blockquote>\n<h2>Quatri\u00e8me de couverture<\/h2>\n<p>Ce livre s\u2019inscrit dans un courant ge\u0301ne\u0301ral de critique de l\u2019usage de la quantification et de la statistique dont Desrosie\u0300res est la personnalite\u0301 centrale en France. Son originalite\u0301 est d\u2019aborder la critique des mode\u0300les statistiques utilise\u0301s en sciences humaines, c\u2019est-a\u0300-dire les outils statistiques utilise\u0301s dans le monde acade\u0301mique cherchant a\u0300 valider ou a\u0300 prouver des e\u0301tudes consacre\u0301es a\u0300 l\u2019humain. Sans de\u0301veloppement mathe\u0301matique, construit de fac\u0327on didactique, il s\u2019adresse aussi bien aux non-spe\u0301cialistes des statistiques qu\u2019a\u0300 celles et ceux qui les utilisent. L\u2019objectif de cet ouvrage est d\u2019e\u0302tre un outil militant contre l\u2019argument statistique des mode\u0300les quantitatifs en sciences humaines. La critique qu\u2019il construit se de\u0301ploie dans plusieurs champs : critique de l\u2019usage (ou me\u0301susage) des mode\u0300les statistiques, critique des soubassements ide\u0301ologiques des mode\u0300les statistiques, critique de leur fonction politique.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le th\u00e8me central de ce livre est l&rsquo;utilisation des outils statistiques pour valider des travaux en psychologie ou m\u00eame d\u00e9crire des cas. 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