Opinionated Analysis Development, by Hilary Parker, Senior Data Analyst
▻http://www.slideshare.net/hilaryparker/opinionated-analysis-development
https://image.slidesharecdn.com/2017-01-14-rstudio-conf-170114193522/95/opinionated-analysis-development-25-1024.jpg?cb=1484422568 
https://image.slidesharecdn.com/2017-01-14-rstudio-conf-170114193522/95/opinionated-analysis-development-40-1024.jpg?cb=1484422568 via @phnk
A propos de la fiabilité des statistiques...
je racontais avec l’histoire de la carte artistique de la guerre froide prise pour « argent comptant » qu’on ne vérifiait jamais assez. Preuve ce matin avec les statistiques du PNUD (▻http://hdr.undp.org). ET encore une fois, je ne jette pas la pierre car on peut tout à fait tous se tromper. L’idée ici est juste d’une part de le signaler pour que ce soit corrigé et d’autre part d’alerter profs et élèves d’avoir systématiquement un regard critique sur les cartes, les stats, les données qui nous passent entre les mains, de systématiquement vérifier, croiser (quand c’est possible), et toujours indiquer les sources pour que les erreurs soient traçables.
Je travaille sur un projet "progrès dans l’alphabétisation dans le monde, et je consulte le fichier pdf du Rapport sur le développement humain 2015, et dans le tableau 10 alphabétisation ds jeunes, j’apprends que le taux d’alphabétisation des jeunes en Afrique subsaharienne est de 87% pour les femmes et 93% pour les hommes... Ce qui est absolument impossible.
Le fichier pdf est une traduction française d’un rapport initialement écrit en anglais, et je commence les vérifications en téléchargeant le rapport en anglais, et je comprends qu’il y a une énorme bourde : en faisant la traduction, ils sont reclassés les pays... sans prendre les colonnes de chiffres ! de sorte que les pays ont bien été reclassés par ordre alphabétique dans la version française, mais les colonnes de chiffres sont resté à leur place... Du coup, à l’Afrique subsaharienne sont attribuées les données des pays arabes, etc... Et si on utilise ces chiffres sans se poser de questions, on obtiendra une carte ou un graphique complètement faux qui risque de se multiplier pendant des années sur Internet et dans les manuels scolaires.
Bref... Soyons attentifs ensemble et partageons ! :)
Où comment vérifier l’adage « traduttore, traditore », et pourtant, ce n’est pas du Shakespeare ▻http://www.monde-diplomatique.fr/2016/09/DEPRATS/56223
#traduction
merci @af_sobocinski mais si tu peux m’épargner de foutre des liens de trucs du Diplo sous mes posts, ça m’arrangerait :) (tu peux les mettre ailleurs).
Les quelques (rares) fois où j’ai eu à sortir des données qui devaient être publiées, j’étais dévoré d’angoisse à l’idée de laisser passer des bourdes. Quand on est producteur de données, j’imagine qu’on finit par s’y faire et à acquérir une certaine confiance dans la chaîne de production, mais quand on intervient dans la chaîne (bidouille…) ça devient stressant.
PS : encore la faute de Word (ou Excel)…
Yes, je reconnais là un de mes cauchemars ! C’est trop facile de se tromper et je me rends compte - alors que je suis en train de classer 30 ans d’archives - parfois après 10 ou 15 ans que certaines cartes ou visualisations publiées l’étaient sur la base de chiffres erronés ... C’est Horrible !
#angoisse #horrible d’accord, mais peut-on évoquer les choses sous l’angle plus rationnel de la #reproductibilité / #traçabilité ? On fait des choses pas mal avec l’informatique, en termes de suivi de documents… pas que des #copier-coller malencontreux
C’est pour carte des productions agricoles de la Chine que j’ai fait une fois une erreur... en déplaçant une colonne de calculs dans excel, les chiffres avaient changés. Je m’en suis aperçu juste après le bat, en la regardant d’un regard circonspect. Je trouvais bizarre une certaine similitude sur des données alors qu’en lisant les données brutes j’avais constaté, et c’était là l’intérêt, des disparités. Seulement il faut aller vite, toujours plus vite. J’ai pu corriger in-extremis.
Ca m’arrive souvent de me tromper sur des sources, confondre des liens sérieux avec des parodies ou succombé à des raccourcis médiatiques (cf histoires des rainettes ou plus récemment la sardine du port) et pour ca @seenthis c’est vraiment excellent car il y a une attention aux source, une méfiance saine et un partage pour palliés à ces problèmes. Alors je ne suis pas statisticienne, ni cartographe, ni journaliste (et heureusement pour les données) on tolère dans le milieu artistique d’ou je suis, un certain « flou artistique », mais vraiment merci @seenthis de me guerrir un peu des « copier-coller malencontreux » !
A deep flaw has been discovered in thousands of #neuroscience studies — Quartz
▻http://qz.com/725746/a-deep-flaw-has-been-discovered-in-thousands-of-neuroscience-studies-so-why-aren
▻https://qzprod.files.wordpress.com/2016/07/mri-scanner.jpg?w=1600
the Eklund study does point at a much bigger problem facing science: how it deals with the fact that a certain proportion of studies are always flawed.
#recherche #reproductibilité (ou pas) #saumon_mort #faux_positifs
in 2009, some researchers put a dead salmon into an fMRI scanner, just to see what would happen. To their surprise parts of the brain lit up, as if the dead fish were “thinking.”
What Eklund’s studies have shown, however, is that the real rate of false positives can often be far higher than 5%.
the flaws in fMRI are a good example of how scientists are tackling one of the biggest problems the discipline is currently facing: that of making experiments reproducible.