Draguer avec des poils quand on est une meuf, ça fait quoi ?

[LaBeletteMasquée]

@Laoragwen :

les stats, je les utilise très souvent dans mon boulot. Je cherche à comparer les personnes en face de moi à une norme, sur certains critères en tous cas.
Il est évident que tout le monde est unique, que toutes les femmes ont autant de points de différence qu'on pourrait imaginer. Sauf que si on en reste là, on ne fait plus d'études, plus de sondages, rien. On a besoin de savoir comment l'être humain est foutu , en moyenne, pour pouvoir dire quand la différence à cette norme devient pathologique. Ca ne sert pas qu'en marketing, les stats. Et puis, constituer un échantillon représentatif, ça n'est pas qu'une question de nombre. Tout dépend de ton thème, mais il faut aussi contrôler le background de ton sujet (études, antécédents médicaux, caractère entre autres exemples possibles), les conditions de passation de ton test ... Donc ce que vous avez fait en cours, c'est très loin de pouvoir être considéré comme représentatif (ça n'est pas une critique hein, j'ai fait le même genre d'étude pour mon mémoire, c'est juste pour dire que faire des stats fiables, c'est un poil plus compliqué que ça). Justement pour éviter les biais que tu évoques. Il y'a des études qui ne le prennent pas en compte hein, on est d'accord, mais normalement, une étude ça se construit en essayant d'identifier ces biais et de les éliminer.
Alors je suis la première à dire que les "normes", ça craint. Mais là il ne s'agit pas de normes sociales, construites. Bon, l'exemple est un peu capilotracté, mais si on revient à nos histoires de poils, l'idée ça pourrait être de dire : "les femmes de telle origine géographique ont en moyenne tant de poils, à tels endroits. Donc si une nana se pointe avec des poils sur la plante des pieds, on va se dire que c'est pas normal. Si elle se pointe avec beaucoup de poils sur les bras, ben on se dira juste qu'elle est dans la partie haute de la courbe. ". Bon ça c'est un exemple grossier hein, mais les statistiques, elles prennent aussi en compte les extrêmes. Elles permettent de situer une personne parmi un groupe, et c'est important.

Alors oui, évidemment, il y a des études mal faites, il y a des sujets où elles sont inutiles, parfois elles sont discriminantes toussa toussa. Mais dire que ça ne sert à rien d'en faire puisque tout le monde est différent, c'est trop grossier comme raisonnement, il faut s'intéresser de près aux outils statistiques pour comprendre que c'est complexe comme processus.

 

[Laoragwen]

@LaBeletteMasquée
je comprends bien (vraiment) mais moi je ne trouve pas ça normal que seulement une partie d'une population soit utilisée pour décrire cette population en entier....
les femmes ne sont pas qu'un ensemble homogène, pareil pour les hommes.... (et valable pour toute population qu'on étudie)
et aucun de ces groupes ne devrait être représenté par juste un échantillon de personnes dont on a réussi à avoir les réponses....
et c'est sans compter sur cette division binaire (homme/femme) qui franchement me dégoute (et me fatigue)....

(j'espère que mon message n'est pas trop agressif, si c'est le cas, c'est pas voulu)
c'est mon dernier message pour ce débat
merci à celleux qui m'ont répondu, même si je suis pas d'accord, ce fut intéressant de vous lire

 

[Gabelote]

@Laoragwen mes cours de stats sont loin (très loin...) mais de mémoire, toute étude statistique sur échantillon doit faire mention de sa marge d'erreur. Plus l'échantillon utilisé est vaste, plus la marge d'erreur est réduite, sachant que cette fiabilité doit être rapportée à la population étudiée totale.
En matière de sondages électoraux par exemple, on partait du principe qu'à partir de 1000 personnes, l'échantillon était fiable. Et pas juste mille personnes prises au pif dans la rue, non, 1000 personnes sélectionnées sur des critères qui permettent d'en faire un échantillon fiable.
De toute manière, un étude statistique seule dans le vide n'est pas pertinente : il faut le contexte, il faut savoir à quoi on rapporte les chiffres, est-ce qu'on opère une comparaison dans le temps, ou avec d'autres études...
Enfin, les phrases qui commencent par "en moyenne x est plus machin que y", c'est douteux. Soit il y a une vraie étude dont les chiffres sont clairs et on donne les chiffres, soit on propage une idée reçue.

 

[Margay]

Surtout qu'avec les études, on a généralement la répartition de la population sur le critère étudié. Par exemple, connaitre la taille moyenne de X population n'est pas forcément pertinent, mais avoir la répartition de taille (donc avoir une courbe ou des points qui montrent la répartition) permet justement de ne pas s'arrêter sur une donnée seule (la taille moyenne) qui n'est pas forcément pertinente.

 

[Mandorle]

Je comprends carrément qu'on se méfie des stats, mais après, les biais possibles sont quand même assez bien connu, comme le fait de cacher ou d'exagérer certaines choses (par exemple c'est assez connu que les gens vont avoir tendance à surestimer leurs pratiques culturelles parce que c'est plus valorisant, ou encore qu'une enquête en ligne, même sur un échantillon bien constitué, sous représentera les personnes âgées). Normalement, si on est un minimum honnête, quand on construit une enquête ou qu'on interprète des chiffres, on en tient compte pour les minimiser au maximum dès la constitution de la méthodologie, utiliser des types de mesures plus fiables, ou tout simplement nuancer le discours qu'on porte sur les chiffres.

Et puis bon, si on veut analyser la société de façon globale, je vois difficilement comment s'en passer en fait . C'est hyper important d'avoir des éléments qualitatifs qui permettent de contextualiser un discours, etc, mais le biais de recrutement peut être encore plus grand sur des entretiens, et quand on analyses des discours écrit ou des témoignages, on a aussi un peu tendance à ne retenir ce qu'on veut bien y voir.
Et puis, comment peut-on affirmer quelque chose comme "les femmes subissent plus de discrimination que les hommes" si on ne se donne pas des outils construits et suffisamment étayés pour apporter des arguments ? C'est important de partir de l'expérience individuelle aussi et du ressenti de chacun, mais un phénomène social, par définition, va quand même au-delà du ressenti individuel. Les stats permettent de modéliser plus facilement des phénomène de groupe, d'autant que si on fait bien le travail, on peut aussi valider les résultats par d'autres approches. Et c'est difficile d'augmenter indéfiniment la taille des échantillons, ne serait-ce que pour des raisons de coûts ! D'autant qu'il faut mieux un échantillon limité mais robuste qu'un échantillon plus grand et mal constitué (par exemple pour les fameux sondages électoraux).

L'important c'est surtout que les gens qui construisent et restituent les stats fassent preuve de rigueur et d'honnêteté intellectuelle (et d'humilité aussi, ça arrive qu'on se plante dans la formulation d'une question et que la réponse soit inexploitable ). Les sciences sociales ont besoin d'une pluralité d'outils et d'une confrontation entre différentes sources, c'est important de pouvoir tous les exploiter tout en ayant consciences de leurs faiblesses, sinon on ne peut pas dégager des connaissances et des faits (interprétables ensuite de diverses façons hein), que des opinions

Après c'est vrai que sur les sujets sensibles, on trouve un peu tout et n'importe quoi en matière de chiffres Ou des chiffres exacts, mais tellement mal présentés qu'ils en deviennent faux !