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Veuillez expliquer ce qu'est le « dragage de données »
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Le dragage de données (également connu sous le nom de data snooping ou p-hacking)[a] est l'utilisation abusive de l'analyse de données pour trouver des modèles dans les données qui peuvent être présentés comme statistiquement significatifs, augmentant ainsi considérablement et minimisant le risque de faux positifs. Cela se fait en effectuant de nombreux tests statistiques sur les données et en ne signalant que ceux qui reviennent avec des résultats significatifs.
Le processus de dragage de données implique de tester plusieurs hypothèses à l'aide d'un seul ensemble de données en recherchant de manière exhaustive - peut-être des combinaisons de variables qui pourraient montrer une corrélation, et peut-être des groupes de cas ou d'observations qui montrent des différences dans leur moyenne ou dans leur répartition par d'autres variable.
Les tests conventionnels de signification statistique sont basés sur la probabilité qu'un résultat particulier se produise si le hasard seul était à l'œuvre, et acceptent nécessairement un certain risque de conclusions erronées d'un certain type (rejets erronés de l'hypothèse nulle). Ce niveau de risque est appelé l'importance. Lorsqu'un grand nombre de tests sont effectués, certains produisent de faux résultats de ce type ; par conséquent, 5 % des hypothèses choisies au hasard pourraient être (à tort) signalées comme étant statistiquement significatives au niveau de signification de 5 %, 1 % pourraient être (à tort) signalées comme étant statistiquement significatives au niveau de signification de 1 %, et ainsi de suite, par hasard seul . Lorsque suffisamment d'hypothèses sont testées, il est pratiquement certain que certaines seront signalées comme étant statistiquement significatives (même si cela est trompeur), car presque tous les ensembles de données avec un degré quelconque d'aléatoire sont susceptibles de contenir (par exemple) des corrélations fallacieuses. S'ils ne sont pas prudents, les chercheurs utilisant des techniques d'exploration de données peuvent facilement être induits en erreur par ces résultats.
Le dragage de données est un exemple de non-respect du problème des comparaisons multiples. Une forme consiste à comparer des sous-groupes sans alerter le lecteur du nombre total de comparaisons de sous-groupes examinées.