« Biais des survivants » : différence entre les versions


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== Définition ==  
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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 voyons 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.  
 


== Français ==
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== Anglais ==
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''' Survivorship bias'''
''' Survivorship bias'''


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Version du 15 janvier 2021 à 08:16

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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.

Français

Biais des survivants

Anglais

Survivorship bias

Source : towardsdatascience

Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache