Chapitre 1.
Êtes-vous normal ? Indice : Non.

__existence···longueur du bras
__pourquoi?
__Comparaison de distribution
__À quel point est-elle gaussienne ?
Le mythe de « l'homme moyen »
__Les Cinq Grands
Nous sommes tous également anormaux
Mais certains sont plus égaux que d'autres
Sources et littérature connexe

Chapitre 2.
Courses de relais et tourniquets

__taille du cours
__Élimination des biais dans les données
Où est mon train ?
Êtes-vous populaire ? Indice : Non
__Identifier les super-propagateurs
__Rage au volant
Si vous ne faites qu'une visite ponctuelle
__Taux de récidive
Le paradoxe de l'inspecteur est partout.
Sources et littérature connexe

Chapitre 3.
Défiez la tradition et sauvez le monde.

__taille de la famille
La Grande Dépression et le baby-boom
Plus récemment
Le paradoxe de Preston
Si vous avez un enfant de moins
__À long terme
__La réalité est
__aujourd'hui
Sources et littérature connexe

Chapitre 4.
Extrêmes, valeurs aberrantes et GOAT

__exception
Le poids à la naissance est gaussien
Simulation de prise de poids
__vitesse de course
__Classements d'échecs
__Le meilleur de tous les temps
Que devrions-nous faire ?
Sources et littérature connexe

Chapitre 5.
Mieux que neuf

__ampoule électrique
Même maintenant, bientôt
Durée de survie des patients atteints de cancer
__Espérance de vie à la naissance
__taux de mortalité infantile
__Suédois immortel
Sources et littérature connexe

Chapitre 6.
Tirer des conclusions hâtives

Compétences en mathématiques et en expression orale
Université d'élite
Moins excellent, plus forte corrélation
Université de l'enseignement secondaire A
Le paradoxe de Buckson dans les données hospitalières
Buckson et la COVID-19
Buckson et la psychologie
Buckson et nous
Sources et littérature connexe

Chapitre 7.
Causalité, conflit et chaos

__3 millions de données sur les nourrissons ne peuvent pas être erronées
__Autres groupes
__La fin du paradoxe
__Le paradoxe des jumeaux
Le paradoxe de l'obésité
Grille-pain Buckson
Diagramme causal
Sources et littérature connexe

Chapitre 8.
La longue traîne du désastre

__Répartition des catastrophes
__tremblement de terre
éruption solaire
__cratère lunaire
__astéroïde
__Origine de la distribution à longue traîne
Krach boursier
__Le Cygne noir et le Cygne gris
__Le monde des distributions à longue queue
Sources et littérature connexe

Chapitre 9.
Équité et erreur

examen médical
__prévalence plus élevée
__spécificité plus élevée
__mauvais médicament
Conduite en état d'ivresse
__Efficacité du vaccin
Prédiction du crime
Comparaison de groupes
__La notion d'équité est difficile à définir
L'équité est difficile à atteindre.
Tout savoir sur le taux de base
Sources et littérature connexe

Chapitre 10.
Pingouins, cyniques et paradoxes

__Vieux optimiste, jeune pessimiste
__salaires réels
__Pingouins
__L'ordonnance de Simpson
Les vaccins sont-ils efficaces ? Indice : Oui.
__Re-discussion de la vérité
Données ouvertes, discussion ouverte
Sources et littérature connexe

Chapitre 11.
Change d'avis

__De vieux racistes ?
jeunes féministes
__Un déclin remarquable de l'homophobie
Que s'est-il passé en 1990 ?
S’agit-il d’un effet de groupe ou d’un effet de période ?
__Fenêtre de bouton __Survoler
Sources et littérature connexe

Chapitre 12.
Suite à la fenêtre de renversement

__Vieux conservateur, jeune libéral ?
__Que signifie « conservateur » ?
Comment est-ce possible ?
Le centre n'est pas fixe.
Tout est relatif
Sommes-nous devenus plus polarisés ?
Suite au renversement
Sources et littérature connexe
__Annexe : 15 questions

Épilogue

Certains cas traités dans ce livre sont basés sur des recherches déjà publiées, tandis que d'autres sont le fruit de mes propres observations et analyses des données.
Plutôt que de simplement rapporter des résultats de recherches antérieures ou de reproduire des figures, nous avons suivi l'analyse et créé nos propres figures. Dans certains cas, les travaux originaux n'ont pas été validés ; nous les avons donc exclus de cet ouvrage.
Dans certains cas, j'ai pu effectuer la même analyse avec des données plus récentes.
Cette mise à jour a également apporté des éclaircissements inattendus.
Par exemple, le « paradoxe du faible poids à la naissance » a été observé pour la première fois dans les années 1970 et a persisté jusqu'aux années 1990, mais a disparu des données récentes.

L'ensemble des travaux présentés dans ce livre repose sur des outils et des méthodologies issus du domaine des sciences reproductibles.
J'utilise les notebooks Jupyter pour combiner texte, code informatique et résultats dans un seul document.
Ces documents sont organisés à l'aide d'un système de contrôle de version afin de garantir leur cohérence et leur exactitude.
Au final, j'ai écrit environ 6000 lignes de code Python en utilisant des bibliothèques open source fiables comme NumPy, SciPy et pandas.
Bien sûr, mon code peut contenir des bugs, mais je l'ai testé afin de minimiser les risques d'erreurs susceptibles d'affecter sérieusement vos résultats.
Mes notebooks Jupyter sont accessibles au public en ligne, ce qui permet à chacun de reproduire facilement les analyses que j'effectue.

Note de l'auteur

Nous pouvons utiliser les données pour répondre aux questions et résoudre les litiges.
Les données peuvent servir à prendre de meilleures décisions, mais ce n'est pas toujours facile.
L'un des problèmes est que nos intuitions en matière de probabilité sont parfois dangereusement trompeuses.
Par exemple, en octobre 2021, un invité d'un podcast populaire a affirmé avec une certaine inquiétude que « plus de 70 % des décès dus à la COVID-19 au Royaume-Uni concernaient des personnes vaccinées ».
Son argument était correct.
Ces chiffres proviennent d'un rapport publié par Public Health England, qui utilise des statistiques nationales fiables.
Mais son affirmation selon laquelle les vaccins sont inutiles, voire nocifs, est fausse.

Comme nous le verrons au chapitre 9, nous pouvons utiliser les données du même rapport pour calculer l'efficacité du vaccin et estimer le nombre de vies qu'il a sauvées.
Selon lui, le vaccin était efficace à plus de 80 % pour prévenir les décès et a permis de sauver plus de 7 000 vies sur une population de 48 millions d'habitants sur une période de quatre semaines.
Si l'on nous donne l'opportunité de sauver 7 000 vies par mois, nous devons la saisir.

L'erreur commise par l'invité du podcast s'appelle « l'erreur du taux de base », et c'est une erreur que n'importe qui peut facilement commettre.
Dans ce livre, nous verrons des exemples tirés du secteur de la santé, du système judiciaire et d'autres domaines connexes où des décisions probabilistes peuvent déterminer la santé, la liberté, voire la vie.

Note du traducteur

« Il existe trois sortes de mensonges dans le monde. »
« Mensonges, sacrés mensonges et statistiques. » Cette citation de Benjamin Disraeli, rendue célèbre par Mark Twain, souligne combien les statistiques sont souvent mal utilisées, voire détournées, dans la vie réelle.
Cela peut également être interprété comme un avertissement nous invitant à nous méfier des intentions politiques qui se cachent derrière les statistiques, et par conséquent, lorsque nous examinons des données statistiques, nous ne devons pas nous laisser aveuglément influencer par les résultats et les interprétations apparents, mais plutôt procéder à une vérification des faits approfondie et rigoureuse.

La pandémie de COVID-19 et le débat statistique qui l’entoure et qui a secoué le monde ces dernières années ont rappelé la mise en garde cynique : « Mensonges, sacrés mensonges et statistiques. »
Un podcast, tristement célèbre pour avoir été un foyer de désinformation pendant la pandémie mais aussi pour son énorme influence sociale grâce à son large nombre d'abonnés, a affirmé que « les personnes vaccinées de moins de 60 ans au Royaume-Uni ont un taux de mortalité deux fois supérieur à celui des personnes non vaccinées du même âge », ce qui a déclenché un débat mondial.
La personne qui a fait cette affirmation était alors journaliste au New York Times, et le fait qu'elle se fonde sur des données officielles de l'Office national des statistiques du Royaume-Uni a provoqué une polémique encore plus vive.
Cette affirmation, fondée sur des données officielles apparemment impartiales, est devenue une arme redoutable pour les opposants à la vaccination et les théoriciens du complot liés à la pandémie.

Les données et les graphiques, qui semblaient refléter fidèlement les données officielles de l'Office national des statistiques, présentaient deux problèmes rédhibitoires.
Premièrement, le journaliste qui a affirmé que les vaccins augmentaient en réalité les taux de mortalité n'avait aucune connaissance ni expertise pour interpréter correctement les données statistiques.
Deuxièmement, ils n'ont sélectionné que les groupes d'âge et les intervalles de temps qui correspondaient à leurs affirmations et ont ignoré les données qui ne correspondaient pas.
En réalité, les données de l'Office national des statistiques, censées prouver l'efficacité du vaccin, ont été manipulées dans le but inverse.
Lorsqu'on analyse les données par tranches d'âge ou par sexe, on observe une tendance à la baisse (ou à la hausse). En revanche, lorsqu'on les examine toutes tranches d'âge et tous sexes confondus, on constate l'inverse (une tendance à la hausse ou à la baisse). Ce « paradoxe de Simpson » a influencé la théorie de ce journaliste sur les risques liés aux vaccins.

Le chapitre 10 de ce livre, « Pingouins, pessimistes et paradoxes », expose clairement et facilement les failles de l'argument ci-dessus, qui ont contribué à aggraver la situation pandémique.
L’énigme des mensurations des manchots antarctiques et la question de savoir si nous devenons invariablement plus cyniques en vieillissant sont deux exemples connexes qui illustrent clairement ce défaut.

L'auteur Alan excelle à rendre les statistiques difficiles — ou apparemment difficiles — faciles à comprendre.
Ce livre témoigne de son talent.
Les exemples qu'il présente sont tellement courants autour de nous qu'ils nous font croire qu'une bonne compréhension des statistiques peut nous aider à mieux comprendre la politique, l'économie, la société et même notre propre esprit.
Pourquoi tous ceux qui me dépassent en course semblent-ils incroyablement plus rapides, tandis que ceux que je dépasse semblent nettement plus lents ? Pourquoi les tremblements de terre et les catastrophes naturelles sont-ils si difficiles à prévoir ? Pourquoi les personnes atteintes du même type de cancer ont-elles des espérances de vie différentes ? Pourquoi les affirmations « Je suis dans la moyenne » ou « Je suis normal » sont-elles fausses ? Pourquoi est-ce que je pense que tous ceux qui conduisent plus lentement que moi sont stupides, et que tous ceux qui conduisent plus vite sont fous ?

La société coréenne est aujourd'hui profondément troublée par son taux de natalité extrêmement bas.
L’expression « falaise démographique » est désormais utilisée à tort et à travers, comme un mot à la mode.
Le chapitre 3 de ce livre, « Rejeter la tradition et sauver le monde », arrive à point nommé.
Voici un chapitre que je recommanderais tout particulièrement aux décideurs politiques.
L'auteur analyse l'impact de la politique chinoise « une famille, un enfant » d'un point de vue statistique, tout en suggérant plusieurs variables à prendre en compte pour élaborer une politique de natalité appropriée.
Si nous abordons la question sous un angle statistique plus perspicace, nous pourrions être en mesure de proposer des politiques et des idées plus novatrices pour surmonter la crise du déclin démographique.

La traduction, par ailleurs, est aussi une excellente opportunité d'apprentissage.
Je pense que ce livre a joué ce rôle particulièrement pour moi.
J'étais souvent anxieux à l'idée de savoir ce qui allait se passer ensuite.
J'ai donc pu traduire avec plus de plaisir.
J'espère que les lecteurs qui découvriront ce livre éprouveront eux aussi ce genre de joie.