? TUTO : Détecter des graphiques trompeurs – DEFAKATOR

Merci @mad_meg, je le garde pour plus tard :)

La mise en scène me gêne un peu mais les analyses sont très bonnes, et on sent de bons statisticiens derrière les narations. C’est pas mal du tout.

Style peu académique, certes, mais très jolie compilation d’exemples récents et commentaires parfaits. Une excellente référence.

Et, en même temps, une interrogation – récurrente – sur la façon dont est fabriquée l’illustration statistique pour les journaux télévisés. Comme c’est dit dans le tutoriel, le moindre tableur fabrique un graphique correct (mais ne met pas à l’abri de l’échelle tronquée) ; impossible de faire les bâtons délirants qu’on trouve ici.

Alors #n'imp, manipulation ou incompétence ?

des graphiques proudly handmade :p

Je suis très heureux d’avoir la même opinion que @simplicissimus qui est pour moi la référence absolue en matière de statistiques. Je pense même maintenant que je ne publierai plus une représentation graphique sans la lui soumettre avant, juste pour être sur que je ne dessine pas des conneries... :)

Excellent et hilarant ! Le coup du ’Remplacez le conditionnel dans les titres par « si ça s’trouve »’ est parfait. Ça pourrait faire une add-on marrante (si ça s’trouve).

Ça me rappelle le compte twitter qui ajoute ’in mice’ aux titres ▻https://twitter.com/justsaysinmice/status/1119585912294445056

Deux grands classiques pour les citations relatives aux statistiques. Les originaux :

I only believe in statistics that I doctored myself.
Je ne crois qu’aux statistiques que j’ai bidouillées moi-même.

Facts are stubborn things, but statistics are pliable.
Les faits sont têtus, les statistiques plus malléables.