Un problème majeur dans la communication des résultats des calculs statistiques aux médias et au public est la façon dont nous communiquons l'incertitude. Certes, la plupart des médias de masse semblent aimer un nombre dur et rapide, même si, sauf dans un nombre relativement restreint de cas, les chiffres ont toujours une certaine incertitude.
Alors, comment pouvons-nous, en tant que statisticiens (ou scientifiques décrivant des travaux statistiques), communiquer au mieux nos résultats, tout en gardant l'incertitude dans le tact et en la rendant significative pour notre public?
Je me rends compte que ce n'est pas en fait une question de statistiques, plutôt une question de psychologie sur les statistiques, mais c'est certainement quelque chose qui préoccupera la plupart des statisticiens et des scientifiques. J'imagine que les bonnes réponses pourraient faire référence à la recherche psychologique plus qu'aux manuels de statistiques ...
Edit: Selon la suggestion de user568458, une étude de cas peut être utile ici. Si possible, veuillez conserver les réponses généralisables dans d'autres domaines.
Le cas particulier qui m'intéresse est un bel exemple: la communication de la science du climat aux politiques et au grand public, par le biais des médias . En d'autres termes, en tant que scientifique, il est de votre devoir de transmettre des informations à un journaliste de telle sorte qu'il ait peu de difficulté à transmettre avec précision ces informations au public - c'est-à-dire la vérité, mais pas nécessairement toute la vérité, qui ne rentrera généralement pas dans une nouvelle.
Quelques exemples particulièrement courants pourraient être la communication de l'incertitude dans l'estimation du degré de réchauffement pendant le reste du siècle, ou dans la probabilité accrue d'un événement météorologique extrême spécifique (c'est-à-dire en réponse à "cette tempête a-t-elle été causée par le changement climatique?" "question type).
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Réponses:
C'est sur quoi Gerd Gigerenzer a travaillé dans le passé: http://www.amazon.com/Reckoning-With-Risk-Gerd-Gigerenzer/dp/0140297863/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1335941282&sr=1- 1
Modifier pour résumer ce que je pense être ce que Gigerenzer signifie:
Si je comprends bien, Gigerenzer propose de communiquer le risque différemment. De façon traditionnelle, un traitement (il fait partie des statistiques médicales) aurait pour effet de réduire la maladie d'un certain pourcentage. Par exemple, "manger 100 bananes par jour réduit de 50% le risque de cancer des ongles des orteils". C'est un énorme avantage de manger des bananes, semble-t-il. Le problème est que la prévalence du cancer des ongles des orteils n'est pas exactement élevée. Supposons qu'il existe une maladie appelée «cancer des ongles des orteils» et sa prévalence est de 1 personne sur 100 000. Gigerenzer propose de déclarer la probabilité absolue de développer un cancer des ongles des orteils avant et après - par exemple "réduit le risque de cancer des ongles des orteils de 0,001% à 0,0005%" - ce qui est beaucoup moins impressionnant dans le cas des maladies rares.
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En 2003, il y a eu une série dans le Journal of the Royal Statistical Society (A) sur la communication des risques.
La référence que j'ai pour le 1er est:
De là, vous pourriez probablement trouver la série entière et ils pourraient être intéressants pour cette question.
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Je pense que la terminologie des courses de bookmakers peut être plus facilement comprise par le grand public, par exemple, les chances qu'un événement spécifique se produise soient de 50 à 50 ou, comme autre exemple, il peut y avoir une probabilité de 9-1 qu'un effet se produise. être dans une fourchette indiquée, avec un risque de 100-1 qu'un événement spécifié plutôt improbable se produise. Cela doit être équilibré avec le risque, dans le sens du bénéfice ou des dommages potentiels qui peuvent survenir. Par exemple, si l'on traverse une route en tant que piéton sans regarder, on peut être chanceux 75% du temps, mais les conséquences d'un accident pourraient être catastrophiques.
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