Le paradoxe Berkson-Jekel et son importance pour la science des données

Republié par Platon

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Le paradoxe de Berkson-Jekel et son importance pour la science des données
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Si vous êtes un Data Scientist ou un aspirant, vous saurez l'importance des statistiques dans le secteur. Les statistiques aident les scientifiques des données à collecter, analyser et interpréter les données en identifiant des modèles et des tendances, pour ensuite faire des prévisions futures.

Un paradoxe statistique, c'est quand un résultat statistique contredit les attentes. Il peut être très difficile d'identifier la cause exacte, car il est difficile de comprendre les données sans utiliser d'autres méthodes. Cependant, ils sont un élément important pour les Data Scientists car ils leur donnent une piste sur ce qui pourrait éventuellement causer des résultats trompeurs.

Voici une liste de paradoxes statistiques pertinents pour la science des données :

Paradoxe de Simpson
Paradoxe de Berkson
Le paradoxe du faux positif
Le paradoxe de la précision
Le paradoxe de l'apprenabilité-Godel

Dans cet article, nous nous concentrerons sur le paradoxe de Berkson-Jekel et sa pertinence pour la science des données.

Le paradoxe de Berkson-Jekel se produit lorsque deux variables sont corrélées dans les données, cependant, lorsque les données sont regroupées ou sous-ensembles, la corrélation n'est pas identifiée. Pour le dire en termes simples, la corrélation est différente dans différents sous-groupes de données.

Le paradoxe de Berkson-Jekel porte le nom des premiers statisticiens qui ont décrit le paradoxe, Joseph Berkson et John Jekel. La découverte du paradoxe de Berkson-Jekel remonte au moment où les deux statisticiens étudiaient la corrélation entre le tabagisme et le cancer du poumon. Au cours de leur étude, ils ont trouvé une corrélation entre les personnes hospitalisées pour une pneumonie et un cancer du poumon, par rapport à la population générale. Cependant, ils ont mené d'autres recherches qui ont montré que la corrélation était due au fait que les fumeurs étaient davantage hospitalisés pour une pneumonie, par rapport aux personnes qui ne fumaient pas.

Pourquoi cela arrive-t-il?

Sur la base des premières recherches du statisticien sur le paradoxe de Berkson-Jekel, vous pouvez dire que davantage de recherches étaient nécessaires pour comprendre le raisonnement exact derrière la corrélation. Cependant, il existe également d'autres raisons pour lesquelles le paradoxe de Berkson-Jekel se produit.

Variables masquées : les ensembles de données peuvent contenir des variables masquées qui affectent les résultats. Par conséquent, lorsqu'il existe une étude entre la corrélation de deux variables, les data scientists et les chercheurs peuvent ne pas avoir pris en compte tous les facteurs potentiels.

Biais d'échantillon : l'échantillon de données peut ne pas être représentatif de la population, ce qui peut entraîner des corrélations trompeuses.

Corrélation vs Causalité : Une chose importante à retenir en science des données est que corrélation ne signifie pas causalité. Deux variables peuvent être corrélées, mais cela ne signifie pas que l'une cause l'autre.

Le raisonnement statistique est très important en science des données, et le principal problème est de traiter les résultats trompeurs. En tant que data scientist, vous voulez vous assurer que vous produisez des résultats précis qui peuvent être utilisés dans le processus de prise de décision et pour les prévisions futures. Faire des prédictions incorrectes ou des résultats trompeurs est la dernière chose sur les cartes.

Comment éviter le paradoxe de Berkson-Jekel

Il existe quelques méthodes que vous pouvez utiliser pour éviter le paradoxe de Berkson-Jekel :

Utiliser des méthodes statistiques pour contrôler les variables cachées

Modélisation statistique : vous pouvez utiliser la modélisation statistique pour mieux comprendre la relation entre deux ou plusieurs variables. De cette façon, vous pouvez identifier les variables cachées qui pourraient potentiellement affecter le résultat.

Essais contrôlés randomisés : c'est lorsque les participants sont assignés au hasard à un groupe de traitement ou à un groupe de contrôle. Cela peut aider les data scientists à contrôler les variables cachées qui peuvent affecter les résultats de leur étude.

Combiner les résultats : Vous pouvez combiner plusieurs résultats d'étude pour vous aider à mieux comprendre l'étude. De cette façon, les scientifiques des données ont une meilleure compréhension et un meilleur contrôle des variables cachées dans chaque étude.

Variété de sources de données

Si vous avez affaire à des résultats trompeurs en raison du fait que les données de l'échantillon ne sont pas représentatives de la population, une solution serait d'utiliser des données provenant de diverses sources. Cela vous aidera à obtenir un échantillon plus représentatif de la population, à rechercher davantage les variables et à mieux comprendre.

Des sorties trompeuses peuvent freiner une entreprise. Par conséquent, lorsqu'ils travaillent avec des données, les professionnels des données doivent comprendre les limites des données avec lesquelles ils travaillent, les différentes variables et la relation entre elles, et comment éviter que des résultats trompeurs ne se produisent.

Si vous souhaitez en savoir plus sur le paradoxe de Simpson, lisez ceci : Le paradoxe de Simpson et ses implications en science des données

Si vous souhaitez en savoir plus sur les autres paradoxes statistiques, lisez ceci : 5 paradoxes statistiques que les data scientists devraient connaître

Nisha Arya est Data Scientist, rédacteur technique indépendant et Community Manager chez KDnuggets. Elle est particulièrement intéressée à fournir des conseils de carrière en science des données ou des tutoriels et des connaissances théoriques sur la science des données. Elle souhaite également explorer les différentes façons dont l'intelligence artificielle est/peut bénéficier à la longévité de la vie humaine. Une apprenante passionnée, cherchant à élargir ses connaissances techniques et ses compétences en écriture, tout en aidant à guider les autres.