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Date: Wed, 1 Sep 2021 08:02:38 +0200
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suivi: fsz + maths

résumé:

Quand on veut savoir si X influence Y  ( tel médoc sur telle maladie, ou 
le champagne sur la longévité ), il y a toujours le risque de facteurs 
de confusions: que la corrélation soit en fait due a un 3eme facteur Z ( 
par ex le niveau de vie ).
Quand on le soupçonne, une technique classique consiste à mesurer et 
soustraire cet effet. On dit qu'"on a tenu compte des facteurs de 
confusion".
Patatra: le probleme est qu'on a jamais la vraie valeur du facteur mais 
une approx. Un article vient de montrer que le simple bruit peut suffire 
a créer une illusion de forte corrélation résiduelle, même quand X et Y 
n'ont en fait aucun lien, et ça empire avec la taille de l'échantillon.
C'est paradoxal, mais surtout ça met le doute sur presque tous les 
papiers précédents ayant eu recours à cette classique correction... 
typique dans les études observationnelle, et que justement les études 
randomisées évitent.

"science étonnante" 
https://scienceetonnante.com/2021/08/30/les-etudes-statistiques-sont-elles-hors-de-controle/
vulgarise l'article "Statistically controlling for confounding 
constructs is harder than you think" (PloS one) 
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0152719

-- 
Fabrice