Le biais de confirmation

Comment définissez vous les choses ? Au travers de l’histoire de la vie du chaperon rouge ou de superman ?

Chacun se bat pour son analogie sans remarquer que l’on parle dans les deux histoires de la même chose. Regardez superman a une cape rouge et le chaperon rouge aussi. Voilà un biais de confirmation.

Comme dirait Platon nous ne sommes que l’émanation de codes qui nous sont propres à chacun.

Les biais de confirmation sont significatifs de ses codes.

il y a 17 minutes, EarlOoper a dit :

Comment définissez vous les choses ? Au travers de l’histoire de la vie du chaperon rouge ou de superman ?

Chacun se bat pour son analogie sans remarquer que l’on parle dans les deux histoires de la même chose. Regardez superman a une cape rouge et le chaperon rouge aussi. Voilà un biais de confirmation.

Comme dirait Platon nous ne sommes que l’émanation de codes qui nous sont propres à chacun.

Les biais de confirmation sont significatifs de ses codes.

Intéressant, mais pour être plus précis je dirais qu'une fois que les codes sont établis il devient alors question de "familiarités". Ainsi la société par ses codes impose à ce qu'une petite fille apprécie la cape rouge de chaperon rouge et un petit garçon la cape de superman. Ainsi la petite fille se sent alors plus familière avec la cape de chaperon rouge que celle de superman et par biais de confirmation elle constate qu'en fait toutes les petites filles de son âge comme elle préfèrent la cape de chaperon rouge à celle de superman...

Il y a 10 heures, Loufiat a dit :

C'est tordu, je suis d'accord, mais de plus en plus d'intervenants, ces dernières années, ont la gâchette facile : biais de confirmation par là, biais de confirmation par ici... Ca ne t'es jamais arrivé ?

D'où le sujet !

J'approuve !

"Ca ne t'es jamais arrivé ?"

Je suis sûr que non ! J'ai horreur de cette novlangue neuro-psycho-philosophique. qui donne aux locuteurs l'illusion d'être de grands spécialistes...

il y a 13 minutes, Blaquière a dit :

J'approuve !

"Ca ne t'es jamais arrivé ?"

Je suis sûr que non ! J'ai horreur de cette novlangue neuro-psycho-philosophique. qui donne aux locuteurs l'illusion d'être de grands spécialistes...

 

Tiens. Un biais de confirmation !

Le 07/10/2020 à 09:09, zenalpha a dit :

Tiens. Un biais de confirmation !

Et j'irai même plus loin. Et c'est un véritable coming-out !

Je suis petit à petit venu à la conclusion, en lisant et relisant les évangiles, que Jésus Christ n'était advenu qu'à partir de son baptême.

Autrement dit seul l’Évangile de Marc qui commence à ce moment-là  relate relativement bien mes évènements.

Eh bien ! J'ai mon "biais de confirmation" !

C'est exactement la thèse de l'évangile ébionite (du grec : Ἐβιωναῖοι, tr. Ebionaioi ; dérivé de l'hébreu אביונים ebyonim : « les Pauvres ») 

(Jugez de la puissance de mon biais confirmatif qui passe par le grec ancien et même l’Hébreu  !!!)

D'accord, l'évangile ébionite a disparu à 99,99% !... Un biais vraiment très biaisé alors !

Le 07/10/2020 à 09:09, zenalpha a dit :

Tiens. Un biais de confirmation !

On en voit partout maintenant....! Voilà pourquoi ce sujet est à mon humble avis "mal posé".

-> et là ? biais de confirmation ou pas de biais de confirmation ?! lol...

il y a 24 minutes, Groenland a dit :

On en voit partout maintenant....! Voilà pourquoi ce sujet est à mon humble avis "mal posé".

-> et là ? biais de confirmation ou pas de biais de confirmation ?! lol...

Je suspecte que ton biais de confirmation est un biais de confirmation de la thèse que tu viens d'exposer 

C'est dommage que le terme de biais soit entré dans les moeurs mais une fois que la mayo a prit c'est foutu. Lors d'une problématique complexe ou le quantitatif importe, quels sont les causes, quels sont les effets, le biais statistique a un sens très précis et signifie que l'espérance mathématique de l'estimateur est différente de l'espérance mathématique de la variable à estimer. Lors d'une modélisation ou d'une simple régression. Là le sens de biais est très différent, c'est une erreur de raisonnement, un raisonnement vicié, ou encore des données foireuses.

Ce n'est pas la première fois qu'un terme pas très adapté ou une traduction malheureuse rentre dans les moeurs. J'ai souvenance d'une histoire d'indétermination à moins qu'il ne s'agisse d'incertitude...

Concernant les biais cognitifs, la théorisation a été faite par Kahneman (prix Nobel) et Tversky (†).

Ici le biais de confirmation c'est pratiquer l'erreur de choisir parmi une masse d'évènements ceux qui confirment l'a priori que l'on avait sur la question. Evidemment on aura l'impression de démontrer quelque chose. C'est un des moteurs de la pseudo science.

Il suffit, à chaque fois qu'une personne se fait tuer par la police de ne faire la première page que si et seulement si la victime est noire. Ça marche et on peut mener une action politique vigoureuse avec ce biais d'une honnêteté désarmante.

Il y a aussi le biais d'ancrage. On ne sait pas avec certitude une réponse. Mais si on obtient une première information, on a tendance a en faire grand cas (alors que c'est peut être un point aberrant). Un martien croise un pygmée en arrivant sur la terre. Plus tard il croise un homme blanc. Dans son rapport sera fait allusion à des géants blancs... 

Concernant les journalistes le biais d'encrage, c'est différent.

Il y a 18 heures, Condorcet a dit :

C'est dommage que le terme de biais soit entré dans les moeurs mais une fois que la mayo a prit c'est foutu. Lors d'une problématique complexe ou le quantitatif importe, quels sont les causes, quels sont les effets, le biais statistique a un sens très précis et signifie que l'espérance mathématique de l'estimateur est différente de l'espérance mathématique de la variable à estimer. Lors d'une modélisation ou d'une simple régression. Là le sens de biais est très différent, c'est une erreur de raisonnement, un raisonnement vicié, ou encore des données foireuses.

De mon point de vue, on est sur des approches équivalentes.

Bien sûr et tu as raison, la manifestation concrète du biais en statistiques...s'estime ou se mesure.

La définition que tu donnes est correcte globalement 

Et donc au final on a une définition technique de la mesure du biais.

Néanmoins...et je suis confronté à celà partout...surtout chez les jeunes diplômés, il y a un ... biais ... entre un formalisme, entre le résultat d'une opération et ... le... sens ... qu'il faut donner au résultat 

C'est un peu comme si, un ... indicateur... qui est là pour ... éclairer... dans un cadre bien défini, venait se substituer à la réflexion à mener sur ce qu'il mesure, sur comment il est mesuré et sur les forces et les limites de ces mesures.

Et c'est un peu comme si un formalisme était l'exact reflet du phénomène lui-même en refusant de s'interroger sur les concepts qui en sont les fondements 

Pourtant dieu sait que j'attends un calcul et surtout une méthode rigoureuse 

Mais c'est un peu comme si, le fait de se retrancher derrière un indicateur, objectivait une conclusion au lieu d'éclairer la conclusion 

S'ensuit des erreurs grossière de débutant masquées derrière un formalisme ou un choix de méthode inadéquat

En la matière les biais statistiques, dans le détail...sont très très nombreux 

Et je peux t'assurer qu'on peut parfaitement mener une étude statistiques en embarquant un nombre invraisemblable de biais en se bandant les yeux sur ces biais soit, par biais de confirmation car l'étude confirme des conclusions attendues, soit en défendant une position parfaitement erronée sur le fond

Vendre une efficacité sur une inefficacité, ça a un énorme potentiel 

Même si ce ne sont pas des biais...qu'on retrouve donc aussi en statistiques sur les choix de méthode et leur mise en oeuvre, ces 3 points me semblent extrêmement intéressant à creuser concernant les erreurs que nous faisons depuis notre expérience individuelle sur la vie.

Une analogie ou nous serions en tant qu'individu un échantillon d'une population humaine globale qui nous dépasse 

- le biais concernant la non consideration du taux de base lie au raisonnement bayésien

- l'erreur de première espèce

- l'erreur de deuxième espèce

Peut-être 3 biais encore plus significatifs en statistiques dans les conclusions qu'on tire sur le monde en général

Mais il y a de quoi faire sur ce sujet...

Il y a 22 heures, zenalpha a dit :

De mon point de vue, on est sur des approches équivalentes.

Certes, il y a 36 façons de faire un modèle merdique. L'un de mes profs de stat expliquait qu'on ne justifie pas un modèle a postériori (après avoir minimisé la variance inexpliquée), mais il fallait de bonnes raisons à priori, tels qu'un mécanisme avéré. Il évoquait là la question de la sur optimisation encore appelée curve fitting. On peut ajuster parfaitement un nuage de n points avec un polynôme de degré n-1. On appelle aussi cela un idiot. D'ailleurs plus on a des ordinateurs puissants, plus une démarche inconsidérée risque de produire une modélisation idiote si on n'y prend pas garde.

Pour en revenir à la terminologie je ne faisais que paraphraser le grand Mandelbrot au sujet du sens initial du biais statistique dont il déplorait l'extension à toute erreur de raisonnement.