« Biais des survivants » : différence entre les versions

Version du 5 janvier 2021 à 21:18

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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 allons 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 dans 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 croisés dans 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 allons 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 dans 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 ==

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