15a. Anecdotes statistiques inexpliquées

La recherche en psychologie est friande de ce que j’appelle des anecdotes statistiques inexpliquées. En voici un exemple tiré d’un de mes groupes de TD (travaux dirigés).

Trois étudiants de seconde année de psychologie se sont intéressé à la manière dont les passants tiennent compte de la présence de mendiants selon que ceux-ci offrent ou pas un spectacle (le terme « mendiant » est ici utilisé dans un sens opérationnel : un mendiant est toute personne qui signifie aux passants qu’elle accepte de l’argent). Comme l’indique la table de contingence ci-dessous, la proportion des gens qui passent loin (à plus d’un mètre) est de 59 % lorsque le mendiant offre un spectacle et de 30 % lorsqu’il n’en offre pas.

Passants

La coutume méthodologique consiste à voir dans ce type de résultat statistique l’influence d’une variable (indépendante, VI) sur une autre (dépendante, VD) et il s’agit de démontrer un « lien » entre la VI (présence vs. absence de spectacle) et la VD (passer près vs. loin). Les étudiants sont formés à tester l’hypothèse nulle d’indépendance (stochastique) entre les deux variables, à savoir, ici, que la probabilité que la VD prenne une certaine valeur ne dépend pas de la valeur que prend la VI.

Cet article montre en quoi considérer cette pratique méthodologique comme une fin en soi serait inapproprié et propose une focalisation plus théorique que statistique. Les articles 24a et 25a sont des prérequis.

1. Une relation statistique n’est pas forcément une explication déterministe

Supposons que les étudiants aient observé suffisamment de passants pour pouvoir exhiber le sacro-saint p < .01 qui doit accompagner le résultat, « les proportions observées sont significativement différentes ». Que le mendiant offre ou pas un spectacle n’explique pas, en un sens déterministe, le phénomène « passer près (ou loin) de celui-ci ». En effet :

  • « Offrir un spectacle » n’est pas une condition suffisante à « passer loin » parce qu’il existe 41 % de contre-exemples — la prédiction est fausse quatre fois sur 10 ;
  • « Ne pas offrir un spectacle » n’est pas non plus une condition suffisante à  « passer près » parce qu’il existe 30 % de contre-exemples.

Il est inutile de raisonner en termes de conditions nécessaires : (i) si « offrir un spectacle » était une condition nécessaire à « passer loin », « passer près » serait une condition suffisante à « ne pas offrir un spectacle », ce qui est absurde du point de vue temporel donc causal ; (ii) si « ne pas offrir un spectacle » était une condition nécessaire à « passer près »,  « passer loin » serait une condition suffisante à « offrir un spectacle », ce qui est absurde d’un point de vue temporel donc causal.

2. Une relation statistique n’est pas forcément une explication probabiliste

Dire « si les mendiants proposent un spectacle, les gens (qui ne donnent rien) ont plus tendance à passer loin », revient à invoquer une fiction sociale : « les gens », ou encore le passant typique. Or le passant typique n’existe pas du point de vue du concept de population statistique d’unités statistiques (e, t), i.e., de personnes e considérées à un moment t (voir 24a). L’hypothèse nulle porte sur l’espérance de deux variables conditionnelles : E(VD|VI = spectacle) et E(VD|VI = pas de spectacle) — dans le cas d’une variable dichotomique à valeurs dans {0, 1}, la probabilité que la VD prenne la valeur 1 est l’espérance de la VD.

Quelle hypothèse générale permettrait d’attendre une différence de proportions ? En remplaçant « les gens » par « tout passant », on obtient la proposition « tout passant a plus tendance à passer loin des mendiants si ceux-ci proposent un spectacle » (forme relative d’explication probabiliste, voir 25a, 4.2). Or ce n’est pas l’hypothèse testée puisqu’on observe certains passants une seule fois dans une seule condition au lieu d’un grand nombre de fois dans les deux conditions.

Pour défendre la stratégie de recueil des données, il faut supposer que tout passant dans quelque condition que ce soit ait la même tendance que tout autre dans la même condition. Ainsi, l’expérience aléatoire qui consiste à observer un passant n fois est équivalente à l’expérience aléatoire qui consiste à observer n passants une fois. Mais cette supposition est invraisemblable ; Paul n’est pas interchangeable avec Julie : ce sont deux personnes distinctes et on ne voit pas pourquoi ils devraient avoir les mêmes tendances.

Les fréquences rapportées dans la table de contingence ci-dessus n’estiment la tendance de personne en particulier ni de personne en général. Le support ontologique de l’effet observé consiste en deux agrégats de personnes, mais on ne sait attester cet effet chez personne.

Les résultats démontrent seulement la possibilité que la présence ou l’absence de spectacle intervienne dans le processus déterminant la distance que quiconque applique pour passer devant un mendiant (lorsqu’il ne donne rien), mais ce processus est une opacité scientifique.

Une telle affirmation de possibilité nécessite-t-elle l’effort empirique consenti ? Oui du point de vue du pouvoir : un mendiant se fait plus « respecter » s’il offre un spectacle1 ; pas vraiment du point de vue de l’explication scientifique du comportement des passants.

3. Il faut chercher des conditions nécessaires ou suffisantes au comportement observé

Qu’est-ce qui empêche quelqu’un de passer à moins d’un mètre d’un mendiant sur le trottoir ? Pas sa présence pour certains passants. Qu’est-ce qui suffit pour que quelqu’un respecte une distance d’au moins un mètre quand il passe devant un mendiant ? Pas un spectacle pour certains passants. L’analyse explicative suppose de s’intéresser non pas au passant typique qu’on dote de tendances dépendant des situations, mais à des passants particuliers. Découvrir une explication générale, c’est-à-dire valable pour tout passant, suppose qu’on dispose d’une explication pour certains passants. Et il n’est pas certain que les conditions qui sont nécessaires ou suffisantes pour Paul le soient pour Julie. La méthodologie orthodoxe, focalisée sur le « sujet typique », ignore ces remarques logiques.

Une fois qu’on admet que le problème se pose pour chaque passant, il reste à imaginer ce qui se passe pour chaque passant, qui puisse expliquer la manière dont cela détermine son comportement dans la situation cible. Par exemple, il suffit que Paul s’avise de la présence d’un mendiant pour qu’il se donne comme règle de conduite de ne pas passer trop près, quitte à s’arrêter si le passage est obstrué, à condition toutefois qu’il ne soit pas en train de fuir une menace mortelle. Paul n’a pas conscience de la présence d’un autre mendiant parce qu’il est absorbé dans ses pensées, donc il passe trop près conformément à sa trajectoire initiale. Ou bien son attention est attirée par les sons de la guitare du mendiant si bien qu’il dévie son pas pour le contourner. Julie ne perçoit pas l’impolitesse de passer à moins d’un mètre d’un mendiant ; par conséquent, même si elle remarque que celui-ci est en train de jongler, même si elle n’est pas pressée, elle pénètre dans sa « zone proximale » si sa trajectoire initiale fait qu’elle doit passer à moins d’un mètre de lui.

4. Que signifie une fréquence « de population » ?

De telles conjectures sont nécessaires si on veut expliquer le phénomène à l’échelle individuelle, mais elles ne suffisent pas forcément pour expliquer le phénomène à l’échelle de l’agrégation de personnes distinctes. Ainsi par exemple, supposons que 41 % des gens passant à moins d’un mètre d’un mendiant avec spectacle ne jugent pas que ce comportement soit impoli (sinon, ils dévieraient leur trajectoire, en négligeant pour simplifier qu’ils se permettent d’être impolis).

Dire que 41 % des passants ne trouvent pas impoli de passer à moins d’un mètre d’un mendiant consiste à invoquer la manière dont se distribuent les passants (placés dans ce type de situations) dans l’une des deux classes de référence (ceux qui passent près, ceux qui passent loin). Mais comment définir la population (statistique, ou encore la classe de référence) des passants, autrement que comme la virtualité qu’est l’ensemble de toutes les personnes qui auraient pu être des passants ? Je crois que personne ne le sait. Si on savait définir une population non virtuelle à un instant t, comment concevoir la dynamique de la distribution de ses unités ? Pourquoi la distribution devrait-elle être stable ? Je crois aussi que personne ne le sait.

Si bien que ce résultat statistique, dont la signification (p < .01) peut très bien être répliquée dans d’autres situations d’observation analogues, reste inexpliqué. La sophistication des méthodes de modélisation des données à laquelle on assiste en psychologie ne doit pas faire oublier le manque d’explication théorique : invoquer des lois de probabilité et mobiliser des méthodes d’estimation paramétriques automatiques, ce n’est pas expliquer. Expliquer scientifiquement un comportement, c’est imaginer et tester des conditions nécessaires ou suffisantes à l’échelle de chaque personne (approche déterministe), ou bien supposer l’existence de probabilités (tendances) qu’on peut approcher via une grande quantité d’observations ; si on n’est pas en mesure d’effectuer cette grande quantité d’observations sur la même personne, l’explication probabiliste, ou encore l’idée de tendances de cette personne à se comporter d’une certaine manière selon qu’elle se trouve dans telle ou telle situation, est une spéculation incontrôlable donc incontrôlée.

5. Autre exemple

Selon un autre groupe d’étudiants, quand le chauffeur du bus d’une certaine ligne à Toulouse dit « bonjour », 91 % des gens qui montent disent « bonjour » à leur tour, tandis que lorsqu’il (au sens générique) ne dit rien, cette proportion chute à 51 %. Quand il dit « au revoir », 90 % des gens qui descendent disent « au revoir » ou « merci », contre 62 % quand il ne dit rien. Jolis effets d’amorçage, qui intéressent les chauffeurs sensibles à l’amélioration du climat psychosocial dans leur bus, mais l’amorçage n’explique pas ces résultats puisque certains amorçages ne provoquent pas de comportement de politesse chez certains passagers et que ce comportement se manifeste sans amorçage chez d’autres !

Il est néanmoins envisageable de suivre une certaine personne qui prend le bus dans la durée, pour comparer par exemple la fréquence de ses « bonjour » lorsque le chauffeur dit « bonjour », à la fréquence de ses « bonjour » lorsqu’il ne dit pas « bonjour ». Beaucoup d’efforts pour un résultat modeste (voir Atlan, 1986)…

Voir aussi la conférence « Le ‘sujet’ de la santé entre science, psychanalyse et philosophie » de Bruno Falissard.

  1. Mais il s’expose davantage à la police municipale. []

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Ce site utilise Akismet pour réduire les indésirables. En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées.