Ames perdues

Mensonges, statistiques et striatum

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jeudi 2 juillet 2009

J’ai lu encore, dans les pages "actualité des sciences cognitives" du Cerveau & Psycho de mai/juin (n°33), ceci :

« Si nous avons du mal à évaluer notre pouvoir d’achat, c’est à cause d’une zone cérébrale nommée striatum, qui est sensible au salaire perçu, et non au rapport entre salaire et prix des produits. Des psychologues ont placé des sujets dans des scanners et ont vu cette zone s’activer lorsqu’ils leur donnaient de plus en plus d’argent, et ce quel que soit le prix des articles qu’ils devaient ensuite acheter avec cet argent.
Le cerveau n’est pas toujours bien fait… »

Ma première intention en commençant ce post était de me moquer de ce discours : encore une fois l’on faisait d’une corrélation un rapport de cause à effet, rapport auquel, qui plus est, l’on attribuait une direction sans le moindre commencement de début de preuve. Car enfin, si rapport de cause à effet il y a, rien n’indique que c’est celui indiqué, que notre striatum nous rend sensible à la valeur absolu de l’argent et insensible à sa valeur relativement aux prix des choses, et pas le rapport inverse, que notre meilleur entendement des valeurs absolus rend notre striatum sensible au salaire perçu et pas au pouvoir d’achat (via une ou plusieurs autres structures cervicales) !

Il est plus que vraisemblable, en effet, que notre meilleur entendement des valeurs absolues soit lié d’une façon ou d’une autre à la structure de notre cerveau, et peut-être même à la structure du striatum, mais cette expérience n’en révèle pas grand chose !
En plus, la structure de notre cerveau, c’est notre histoire biologique et culturelle qui l’a faite, et quand je dis "notre histoire" je pense aussi bien à l’histoire de l’espèce humaine qu’à l’histoire de chacun de nous : notre cerveau évolue sans cesse. Donc le striatum change. Mais je ne sais pas à quelle vitesse…

 
Quoi qu’il en soit, j’avais tort de vouloir m’exciter sur ce point : cette tendance à exposer comme une relation de cause à effet ce qui n’est a priori qu’une corrélation. Il y a plus important. Et c’est un grand article du même numéro qui l’expose sous le titre "Eviter les pièges des statistiques médicales".
On y lit des choses effarantes ! Extrait :

« Prenons le cas d’une femme qui vient de recevoir des résultats positifs d’une mammographie. Elle demande à son médecin si elle a vraiment un cancer du sein, ou quelle est la probabilité qu’elle en soit vraiment atteinte. Lors d’une formation continue en gynécologie donnée en 2007, l’un d’entre nous (G. Gingerenzer) a demandé à 160 spécialistes de répondre à une telle question, en tenant compte des données suivantes concernant les femmes habitant la région où réside la patiente : le taux de cancer du sein (sa prévalence) chez ces femmes est de un pour cent ; si une femme a un cancer du sein, la probabilité que le test soit positif (sensibilité) est de 90 pour cent ; si une femme n’a pas de cancer du sein, la probabilité qu’un test soit quand même positif (faux positif) est de neuf pour cent.

Quelle est, parmi les propositions suivantes, la meilleure réponse à donner à la patiente ?

A) La probabilité qu’elle ait un cancer du sein est d’environ 81 pour cent ;

B) Sur dix femmes ayant une mammographie positive, environ neuf ont un cancer du sein ;

C) Sur dix femmes ayant une mammographie positive, environ une a un cancer du sein ;

D) La probabilité qu’elle ait un cancer du sein est d’environ un pour cent.

Les gynécologues pouvaient déduire la réponse de ces éléments statistiques, ou simplement faire appel à leurs connaissances. La meilleure réponse était la troisième : en moyenne, sur dix femmes dont les résultats sont positifs au dépistage mammographique, une seule environ a effectivement un cancer du sein. Les neuf autres sont alarmées inutilement. Avant le cours, la plupart des gynécologues avaient répondu 81 pour cent (réponse A) ou 90 pour cent (réponse B), et seuls 21 pour cent d’entre eux avaient choisi la bonne réponse.

Nombre de médecins ne connaissent pas la probabilité qu’une personne soit effectivement malade en cas de test de dépistage positif – c’est-à-dire la valeur prédictive positive de ce test. Ils ne sont pas non plus capables de l’estimer à partir de probabilités dites conditionnelles telles que la sensibilité du test (la probabilité d’un test positif en présence de la maladie) et la spécificité du test (le taux de faux positifs). De telles lacunes risquent d’entretenir des frayeurs inutiles. Or plusieurs mois après avoir reçu un résultat faux positif de mammographie, une femme sur deux signale une anxiété importante liée à ce résultat, et une sur quatre rapporte que cette anxiété a affecté son humeur et sa vie quotidienne.

Les malades seraient plus à même de déduire les probabilités correctes si les statistiques étaient présentées sous forme de fréquences naturelles.

Par exemple, si l’on reprend les données de la mammographie évoquées plus haut :

Dix femmes sur 1000 ont un cancer du sein ; sur ces dix femmes, neuf ont un test positif ; sur les 990 femmes non atteintes, environ 89 ont quand même un résultat positif.

Ainsi, 98 patientes (89 + 9) ont un test positif, mais seulement neuf d’entre elles ont un cancer. Après avoir traduit les probabilités conditionnelles en fréquences naturelles, 87 pour cent des gynécologues comprirent que la meilleure réponse était une probabilité de un sur dix. »

Ainsi même les professionnels n’y comprennent rien, aux statistiques ? C’est grave, très grave ! D’autant plus qu’il en est probablement de même dans d’autres secteurs professionnels, je ne sais pas moi… en économie par exemple, et partout où l’on étudie des risques !
On me dira : les économistes sont des gens plus matheux que les gynécologues… Ah ! et ils ont un striatum différent ? ce serait intéressant à vérifier.

 
Plaisanterie mis à part (mais on aura compris, j’espère, que je ne plaisante qu’à moitié), quel que soit la responsabilité du striatum dans nos difficultés à comprendre les statistiques, elles sont bien réelles. Alors pourquoi nous abreuve-t-on quotidiennement de telles statistiques, sinon pour que nous n’y comprenions rien afin de nous faire croire ce que l’on veut ?
Afin de nous faire croire à l’occasion ce que l’on veut, parce qu’il n’y a même pas sytématiquement volonté de tromper, juste l’envie de maintenir un brouillard d’incompréhension de bon aloi, comme dans toute "démocratie" qui se respecte [1].

Mais les moyens de faire autrement sont connus, comme l’exemple des fréquences naturelles le montre.

[1Un exemple de ceci est donné un peu plus loin dans le même article :

« Imaginons un groupe de patients souffrant d’un cancer de la prostate diagnostiqué, d’après leurs symptômes, à l’âge de 67 ans au Royaume-Uni, et qui meurent tous à 70 ans. Chaque malade n’a survécu que trois ans, et en conséquence le taux de survie à cinq ans de ce groupe est égal à zéro. Prenons un groupe comparable aux Etats-Unis, où les médecins détectent la plupart des cancers de la prostate en dosant un antigène spécifique, alors que ce dosage n’est pas réalisé en routine au Royaume-Uni. Ces patients sont diagnostiqués plus tôt, vers 60 ans, mais ils meurent quand même à 70 ans. Ils ont tous survécu dix ans, et en conséquence le taux de survie à cinq ans est de 100 pour cent. Bien que les taux de survie soient radicalement différents, l’âge du décès est le même dans les deux groupes. Ainsi, en fixant le moment du diagnostic plus tôt, on augmente les taux de survie (biais d’avance au diagnostic) bien qu’aucune vie n’ait été prolongée ou sauvée. »

Sans commentaire !

 
 
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