Des statistiques qui semblent fausses — jusqu'à ce que tu voies pourquoi.

Lorsqu'un trait médico-légal correspond à 1 personne sur un million, une population suffisamment vaste contient tout de même de nombreuses correspondances innocentes — la probabilité de correspondance n'est pas la probabilité d'innocence.

Rassemble chaque occurrence de nom de toutes les listes d'amis et les personnes bien connectées apparaissent plus souvent. La moyenne qui en résulte n'est jamais inférieure à la moyenne d'une personne choisie uniformément au hasard, et elle est plus élevée lorsque le nombre d'amis varie.

La corrélation indique que deux choses évoluent ensemble. La causalité indique que l'une modifie l'autre. Un troisième facteur caché peut donner l'illusion d'une causalité.

Classe des lieux selon n'importe quel taux (cancers, résultats aux examens, criminalité) et les extrêmes seront dominés par les plus petites localités, car de petits échantillons s'écartent fortement du vrai taux par le seul effet du hasard.

Commence l'axe d'un graphique à barres à 95 au lieu de 0 et un changement de deux points peut ressembler à un raz-de-marée.

Les gros titres crient « 50 % de chances en plus ! » — mais 50 % de plus d'un petit risque reste un petit risque.

L'écart-type décrit la dispersion parmi les valeurs individuelles. L'erreur type décrit l'incertitude d'une estimation telle que la moyenne.

La moyenne partage le total de manière égale. La médiane trouve le cas du milieu. Dans des données biaisées, celles-ci peuvent raconter des histoires très différentes.

Si seuls les résultats stimulants sont publiés, la recherche visible peut donner à un effet l'air plus net et plus fort qu'il ne l'est réellement.

Compléter un ensemble de N objets de collection prend beaucoup plus de temps que N essais — les quelques derniers éléments se cachent derrière un mur de doublons, et le nombre attendu de paquets est d'environ N·ln N.

Un « micromort » correspond à une chance sur un million de mourir, ce qui permet de comparer un saut en parachute à un long trajet en voiture sur la même échelle.

Place un grain sur la première case d'un échiquier et double-le à chaque case — la dernière case atteint à elle seule 2⁶³ grains.

En moyenne, tu paies plus que ce que tu ne récupères jamais. L'acheter reste pourtant la bonne décision.

Un intervalle de confiance à 95 % signifie que la méthode fonctionne 95 % du temps lors d'échantillons répétés, et non que cette plage exacte a maintenant 95 % de chances de contenir la vérité.

Fais tourner une roue pour obtenir un nombre aléatoire, puis demande aux gens d'estimer un fait : ceux qui ont vu un nombre plus grand devinent plus grand, même lorsque le nombre est manifestement dénué de sens.

Deux facteurs de risque non apparentés peuvent sembler négativement corrélés à l'intérieur d'un hôpital, car l'un ou l'autre peut être la raison pour laquelle un patient a été sélectionné dans l'échantillon.

Après dix sorties consécutives de rouge, on a l'impression que le noir « doit » sortir. Le tour suivant a pourtant toujours environ 48,6 % de chances de donner du rouge, exactement comme au premier.

Un traitement peut paraître meilleur dans chaque sous-groupe mais pire globalement.

Lorsqu’une affection est rare, la plupart des résultats de tests positifs peuvent encore être des faux positifs.

Une valeur p est un test de surprise : elle demande à quelle fréquence un résultat aussi extrême apparaîtrait s'il n'y avait vraiment aucun effet. Elle ne t'indique pas la probabilité que ton résultat soit faux.

Une ville peut produire des volumes de déchets qui semblent impossibles jusqu'à ce que tu décomposes l'estimation en personnes, en sacs et en espace.

Divise 72 par le taux de croissance annuel et tu obtiens le nombre d'années nécessaires pour doubler, un truc qui cache une courbe raide.

Le risque relatif t'indique combien de fois un risque a augmenté. Le risque absolu t'indique combien de personnes supplémentaires sont touchées.

Une métrique peut être utile jusqu'à ce que les gens soient récompensés pour l'avoir modifiée. Le chiffre peut alors s'améliorer tandis que le véritable objectif se détériore.

Si un sondage indique 51 % contre 48 % avec une marge d'erreur de plus ou moins 3 points, le leader en tête n'a peut-être pas vraiment d'avance.

Dans une pièce de seulement 23 personnes, il est déjà plus probable qu'improbable que deux personnes partagent le même anniversaire.

Quatre jeux de données peuvent partager presque la même moyenne arithmétique, la même variance, la même corrélation et la même droite de régression, tout en ayant des apparences complètement différentes une fois tracés.

Si tu ne renforces que les impacts de balles sur les avions qui reviennent, tu risques de protéger aux mauvais endroits.

Les données individuelles peuvent être asymétriques ou désordonnées, tandis que les moyennes de nombreuses observations indépendantes forment souvent un motif net en forme de cloche.

Une étude de Nature de 2015 a estimé à environ 3 040 milliards le nombre d'arbres sur Terre, bien au-delà des estimations courantes concernant les étoiles de la Voie lactée.

Disperse 100 gouttes de pluie au hasard sur 100 tuiles et environ 37 tuiles resteront complètement sèches, tandis que d'autres en recevront deux ou trois. Le vrai hasard se regroupe.

Une étude peut conclure à « aucun effet clair » simplement parce qu'elle était trop petite et bruitée pour en repérer un.

Pour beaucoup de moyennes, réduire l'erreur aléatoire de moitié demande environ quatre fois plus d'observations. La précision offre des rendements en racine carrée.

Dans une économie déséquilibrée, une poignée de revenus astronomiques tire la « moyenne » au-dessus de ce qu'une personne typique gagne réellement.

Lors d'une foire agricole en 1906, la médiane de centaines d'estimations indépendantes du poids d'un bœuf s'est approchée à environ 1 % de la vérité, battant presque tous les estimateurs individuels.

Les meilleurs marqueurs d'une équipe, les meilleurs élèves d'un test et les patients les plus malades d'une clinique ont tous tendance à revenir vers le milieu lors de la mesure suivante, sans aucune intervention, parce que le résultat extrême était en partie dû au talent et en partie à la chance, et que la chance se répète rarement.

Dans le problème de Monty Hall, changer de porte permet de gagner environ deux fois plus souvent que de rester.

Une valeur p se demande si les données semblent surprenantes sous un modèle nul. Un intervalle de confiance demande quelles tailles d'effet restent plausibles.

Imagine un graphique saisonnier où les ventes de crème glacée et les noyades augmentent ensemble. Le dessert paraît suspect, mais le graphique seul ne peut pas montrer la cause.

Un million de secondes représente environ 12 jours. Un milliard de secondes représente environ 32 ans.