Mensonges et statistiques : donner du sens aux chiffres

Enrico Giovannini, Chef statisticien de l’OCDE
Direction des statistiques

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Comparabilité, fiabilité et exactitude : telles sont les qualités attribuées aux bases de données statistiques si renommées de l’OCDE. Tant mieux car la qualité des décisions des pouvoirs publics comme des entreprises dépend de celle des chiffres qui les sous-tendent. Mais doit-on croire tout ce qu’on lit ?

Quelle aurait été votre réaction si vous étiez tombé sur l’assertion suivante dans un journal de 1995 : « Depuis 1950, le nombre d’enfants américains tués par arme à feu a doublé chaque année » ? Vous auriez probablement été choqué, mais auriez-vous perdu beaucoup de temps à vous interroger sur la fiabilité de cette étonnante « statistique » ? Quoi qu’il en soit, si vous y aviez cru, ce qui est souvent le cas lorsqu’on lit ce genre de gros titres, vous auriez eu bien tort. En effet, à supposer qu’en 1950 un seul enfant aux États-Unis ait été abattu par balle, en multipliant ce chiffre par deux et en continuant à doubler le résultat 44 fois de plus, vous obtiendriez un total de 35 000 milliards d’enfants victimes des armes à feu en 1995, ce qui, fort heureusement, est tout à fait impossible.Cet exemple souvent cité est repris par Joel Best dans son très intéressant ouvrage intitulé Damned Lies and Statistics (voir références), titre inspiré d’une remarque que certains attribuent à Disraeli et d’autres à Mark Twain. Il est d’autant plus pertinent qu’il est le résultat d’une erreur de syntaxe. En fait, la phrase parue dans la source initiale était « Le nombre d’enfants américains tués chaque année par arme à feu a doublé depuis 1950 », et c’est la déformation dans la citation qui fait tout le « mensonge statistique ». Cet exemple nous fournit plusieurs autres enseignements, à commencer par celui qu’une donnée (autrement dit un chiffre) qui n’est pas assortie de métadonnées appropriées (c’est-à-dire d’informations concernant la signification de la donnée) n’apporte aucun renseignement utile. Qui plus est, lorsque des métadonnées explicatives sont fournies, l’attention qu’y prêtent les médias et les autres utilisateurs est souvent bien moindre que celle qu’ils portent à la donnée elle-même. Cela signifie qu’il faut un cerveau « exercé » pour apprécier la fiabilité d’une valeur statistique. Malheureusement, cela se traduit par une propension générale à laisser aux médias et autres experts le soin de choisir « l’information statistique correcte », le public utilisateur se réservant le droit de juger de la crédibilité de la source, à supposer qu’il en ait les moyens.En d’autres termes, l’homme de la rue a une capacité assez limitée à évaluer l’exactitude d’une statistique. Cela dit, on ne peut pas non plus attendre de chaque citoyen qu’il devienne un statisticien confirmé, capable d’interpréter correctement la masse croissante de données dont l’inondent les médias ou qu’il peut trouver sur Internet. Par conséquent, nous devons compter sur quelqu’un d’autre pour rassembler et « lire » pour nous des informations statistiques, tâche pour laquelle nous faisons généralement confiance aux sources publiques. Dans certains cas, nous pensons être capables de mesurer certains phénomènes économiques ou sociaux bien mieux que ne le font les statisticiens.Prenons le cas de l’inflation. Jour après jour, nous jouons notre rôle de consommateur. Ce faisant, nous sommes confrontés à toute une série de prix, que nous comparons, entre magasins et au fil du temps. Cette activité quotidienne nous met-elle pour autant en mesure d’évaluer correctement l’évolution de l’inflation ? La plupart d’entre nous répondraient « mais certainement ! ». Cela sous-entend que, lorsque les chiffres officiels (fondés normalement sur des milliers de relevés de prix concernant un vaste panier de biens et services) sont publiés par les offices statistiques nationaux, nous consommateurs, sommes à même de dire s’ils sont corrects, excessifs ou sous-évalués. Les médias grand public ne manqueront pas d’exploiter ce sentiment pour railler, dans au moins un de leurs gros titres, le caractère mensonger des statistiques.De leur côté, les statisticiens prétendront bien évidemment que les consommateurs ont été dupés. Est-ce vrai ? La réponse à cette question est souvent une affaire de point de vue. Que s’est-il passé en 2002, par exemple, lorsque 12 pays ont adopté l’euro ? Plusieurs associations de consommateurs se sont interrogées sur le « véritable » taux d’inflation, faisant valoir que l’introduction de la nouvelle monnaie avait eu pour effet de faire grimper les prix. Or, l’euro est entré en vigueur en janvier 2002, date à laquelle l’augmentation « officielle » des prix à la consommation par rapport au même mois de 2001 était déjà de l’ordre de 2.5 %. Au cours du printemps, les journaux et autres médias ont commencé à affirmer que les prix de certains produits (alimentaires principalement) avaient subi de fortes hausses, sous l’effet de « l’arrondissement » ou de comportements spéculatifs de la part des détaillants. Dans certains pays, des enquêtes « privées » – pour bon nombre d’entre elles motivées davantage par le souci de marquer des points sur l’échiquier politique que par celui d’expliquer la vérité sous-jacente – ont été lancées en toute hâte (se limitant parfois aux seuls produits alimentaires), et elles ont montré que le « véritable » taux d’inflation était bien supérieur aux chiffres officiels (calculé par Eurostat), à savoir 1.8 % en juin et 2.1 % en septembre. Curieusement, les médias ont très rarement – et certainement moins souvent que pour les chiffres officiels – passé au crible les méthodes utilisées par ces organismes privés.La principale raison de ces divergences est que les consommateurs achètent tous les jours ou toutes les semaines des produits tels que de la nourriture ou des vêtements, mais n’achètent que très rarement, voire jamais, d’autres produits tels qu’une télévision, un ordinateur ou une voiture. Par conséquent, en cas de disparité importante entre les évolutions des prix des différentes catégories de produits, il peut leur devenir très difficile d’évaluer la tendance générale. En outre, si les biens et services achetés par les ménages varient en fonction de leur niveau de revenu, et si la répartition des fluctuations de prix est hétérogène (fortes hausses sur les produits « de base » s’accompagnant de baisses sur la hi-fi et les ordinateurs), le taux d’inflation tel que le perçoivent les diverses catégories de ménages ne sera pas du tout le même. Sans compter que les consommateurs ont souvent du mal à apprécier l’impact sur les prix des modifications de qualité des produits et des services, surtout lorsque ceux-ci ont un fort contenu technologique comme les téléphones cellulaires, dont le prix a fortement chuté depuis le début des années 1990. À la différence des consommateurs, les offices statistiques ajustent les mouvements de prix à ces modifications de qualité.Peut-être est-ce justement à cause de ces ajustements techniques que les statisticiens sont accusés de « manipuler » les chiffres de l’inflation à des fins politiques. En toute franchise, un tel truquage est improbable compte tenu du nombre de personnes intervenant dans l’élaboration des statistiques sur les prix à la consommation au niveau de chaque pays. Sans compter que quasiment tous les offices statistiques européens ont une longue tradition de forte indépendance à l’égard du pouvoir politique.La concurrence des autres sources d’information (souvent privées) soulève un autre problème pour les producteurs des statistiques officielles. Elle rend beaucoup plus complexe la détermination des sources fiables. Cela vaut en particulier pour les statistiques sociales et les mesures générales du niveau global de bien-être. Les décideurs et le grand public sont souvent friands d’indicateurs comparatifs leur montrant si la situation s’améliore ou se détériore ou si elle est meilleure que dans d’autres pays. De ce fait, les journaux regorgent d’articles fournissant des indicateurs du niveau de vie, de la compétitivité, du développement, etc., associant plusieurs séries temporelles pour résumer la situation en un chiffre sur la base duquel pourra être établi un classement, par ordre croissant ou décroissant de performance. Or, les indicateurs sociaux sont trop complexes pour se prêter à ce genre de traitement réducteur. La publication de ce type d’indicateurs devrait s’accompagner, de mises en garde claires, ce qui trop souvent n’est pas le cas. Ce genre de classement d’indicateurs est très subjectif car il ne reflète que l’opinion du producteur de l'indicateur en question quant à l’importance relative des divers aspects pris en considération. Cela dit, les statisticiens se doivent de répondre aux besoins des utilisateurs en trouvant des moyens pratiques et transparents de mesurer les facteurs qui contribuent au bien-être de nos sociétés et en recourant à toute une panoplie d’outils, y compris des indicateurs fiables et logiques.Bref, s’il arrive que les statistiques et le bon sens donnent des images différentes de la réalité, le rôle exact des producteurs de statistiques officielles est de démêler la vérité en en expliquant précisément le pourquoi. La diffusion des résultats de leurs calculs est aussi une part importante de leur mission. Ce n’est que si elles fournissent une passerelle entre la complexité du monde réel et des méthodes statistiques, d’une part, et le besoin qu’ont les utilisateurs de disposer de chiffres précis et compréhensibles, d’autre part, que les statistiques officielles seront considérées par l’opinion publique comme la source la plus fiable d’information.En revanche, si les statisticiens ignorent ces impératifs, l’homme de la rue continuera à fonder ses jugements sur des chiffres ou des indicateurs non fiables. Cela ne fera que le convaincre d’avantage que toutes les statistiques, d’où qu’elles viennent, sont plus trompeuses que le pire des mensonges.©OCDE L’Observateur Nº237, Mai 2003RéférencesBest, J. (2001), Damned Lies and Statistics. Untangling Numbers from the Media, Politicians and Activists, University of California Press.


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