« Biais des survivants » : différence entre les versions

Version du 5 janvier 2021 à 17:44

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Définition

Il s’agit du phénomène par lequel seuls ceux qui ont « survécu » à un long processus sont inclus ou exclus dans une analyse, ce qui crée un échantillon biaisé. Voici un excellent exemple fourni par Sreenivasan Chandrasekar : « Nous nous inscrivons à la salle de sport et y assistons pendant quelques jours. Nous retrouvons les mêmes visages de nombreuses personnes qui sont en forme, motivées et qui font de l’exercice tous les jours, et ceci à chaque fois que nous y allons. Après quelques jours, nous commençons à déprimer, car nous ne pouvons pas respecter notre programme et notre motivation plus d’une semaine alors que la plupart des gens que nous avons croisés à la salle de sport le pouvaient. Ce que nous n’avons pas vu, c’est qu’un grand nombre de personnes qui s’étaient inscrites à la salle de sport avaient également cessé d’y aller juste après une semaine et nous ne les avons pas vues ».

Français

Biais des survivants

Anglais

Survivorship bias

Source :towardsdatascience

[[Catégorie:vocabulair

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 == Définition ==
-Il s’agit du phénomène par lequel seuls ceux qui ont « survécu » à un long processus sont inclus ou exclus dans une analyse, ce qui crée un échantillon biaisé. Voici un excellent exemple fourni par Sreenivasan Chandrasekar : « Nous nous inscrivons à la salle de sport et y assistons pendant quelques jours. Nous retrouvons les mêmes visages de nombreuses personnes qui sont en forme, motivées et qui font de l’exercice tous les jours, et ceci à chaque fois que nous y allons. Après quelques jours, nous commençons à déprimer, car nous ne pouvons pas respecter notre programme et notre motivation plus d’une semaine alors que la plupart des gens que nous avons vus à la salle de sport le pouvaient. Ce que nous n’avons pas vu, c’est qu’un grand nombre de personnes qui s’étaient inscrites à la salle de sport avaient également cessé d’y aller juste après une semaine et nous ne les avons pas vues ».
+Il s’agit du phénomène par lequel seuls ceux qui ont « survécu » à un long processus sont inclus ou exclus dans une analyse, ce qui crée un échantillon biaisé. Voici un excellent exemple fourni par Sreenivasan Chandrasekar : « Nous nous inscrivons à la salle de sport et y assistons pendant quelques jours. Nous retrouvons les mêmes visages de nombreuses personnes qui sont en forme, motivées et qui font de l’exercice tous les jours, et ceci à chaque fois que nous y allons. Après quelques jours, nous commençons à déprimer, car nous ne pouvons pas respecter notre programme et notre motivation plus d’une semaine alors que la plupart des gens que nous avons croisés à la salle de sport le pouvaient. Ce que nous n’avons pas vu, c’est qu’un grand nombre de personnes qui s’étaient inscrites à la salle de sport avaient également cessé d’y aller juste après une semaine et nous ne les avons pas vues ».
 == Français ==