Biais potentiels des données autodéclarées, sondages
Sondages aussi peu fiables que ceux utilisé par les prohibitionnistes médecins/psychiatres achetables
pour maintenir la prohibition/criminalisation !
Ce sont des sondages appelés des UNE étude
non répétée par des chercheurs indépendants !
Mais publié dans des médias à sensation, sans vérification.
L’une des principales limites des données autodéclarées est qu’elles peuvent être affectées par divers types de biais qui faussent l’exactitude et la fiabilité des données.
Par exemple, les utilisateurs peuvent être influencés par la désirabilité sociale, ce qui signifie qu’ils essaient de se présenter d’une manière favorable ou acceptable, plutôt que de manière honnête ou objective.
Ils peuvent également être sujets à un biais de rappel, ce qui signifie qu’ils ont de la difficulté à se souvenir ou à rapporter leurs expériences passées avec précision, surtout si on leur demande de le faire après une longue période ou dans un contexte différent.
De plus, les utilisateurs peuvent être sujets à un biais de réponse, ce qui signifie qu’ils ont tendance à donner des réponses influencées par la formulation, le format ou l’ordre des questions, plutôt que par leurs véritables sentiments ou pensées.
« Comment mieux comprendre les études scientifiques »
De quel type d’étude est-il question?
« L’étude contrôlée randomisée en double aveugle est considérée comme le standard méthodologique en recherche parce qu’elle fournit des résultats fiables, sans biais introduit par les chercheurs ou les participants ».
Voici pourquoi ces critères sont importants:
• Contrôlée: Un groupe de participants reçoit une substance inactive (placébo) ou un traitement de référence déjà jugé efficace. Cette façon de faire permet de valider l’efficacité du traitement ou de la procédure étudiés. La composition des groupes doit cependant être similaire en matière d’âge, de sexe, de taille, de stade de la maladie, etc.
• Randomisée: Lorsqu’une telle étude est menée, la répartition entre le groupe contrôle et le groupe qui reçoit le produit étudié est faite de façon aléatoire. « Toute autre méthode introduit des biais de sélection ».
• En aveugle: Le caractère aveugle d’une étude élimine la possibilité que les croyances personnelles d’un participant ou les attentes d’un chercheur nuisent à la validité des résultats. Les études en double aveugle (ou à double insu), où les chercheurs et les participants ignorent qui reçoit le « placébo » et qui reçoit le produit testé, sont considérées comme supérieures sur le plan de la fiabilité par rapport à celles en simple aveugle, où seul le patient ne sait pas si c’est le placébo ou le traitement qui lui a été administré. Les études à l’aveugle ne sont cependant pas toujours possibles, notamment lorsqu’il est question de comparer des aliments ou des substances qui n’ont pas le même aspect. Elles sont toutefois très utilisées en pharmacologie.
• L’étude prospective et l’étude rétrospective: Autre élément à considérer: la façon dont les données sont récoltées. Les études prospectives sont considérées comme plus fiables que les études rétrospectives. Elles permettent aux chercheurs de suivre un groupe de personnes pendant une période donnée dans le but d’observer les effets potentiels sur la santé d’un régime alimentaire ou d’un médicament, par exemple. Les études rétrospectives reposent plutôt sur les souvenirs des participants – ce qu’ils ont fait ou mangé, par exemple – ou sur des informations enregistrées précédemment, comme dans des dossiers médicaux.
• La méta-analyse: Elle consiste à combiner les résultats de plusieurs études distinctes pour en tirer des conclusions globales. C’est cette méthode que l’Agence internationale de recherche sur le cancer a utilisée pour conclure, en 2015, après l’analyse de 800 études, que la consommation de viande transformée en charcuterie augmente le risque de cancer du côlon. Elle permet d’arriver à des conclusions plus solides qu’une étude individuelle, surtout si une tendance se dessine parmi les résultats des essais recensés.
• L’étude observationnelle: Elle regroupe des renseignements sur des milliers de personnes et cherche à établir un lien entre un traitement (une habitude de vie, un médicament, la consommation d’un aliment, etc.) et un résultat sur la santé. Par exemple, ce type de recherche pourrait se pencher sur la relation entre le poids corporel des hommes de plus de 50 ans et le fait de résider près d’un parc. Les études observationnelles peuvent ainsi suggérer des liens entre différents facteurs, mais ne permettent pas toujours d’en établir les causes et les effets, contrairement à la recherche expérimentale.
Combien de personnes ont participé à l’étude?
Le nombre de participants à une étude permet d’en évaluer la fiabilité, mais une étude menée sur un petit groupe de sujets n’est pas à écarter d’office. Il faut aussi voir si le résultat est statistiquement significatif, c’est-à-dire que le risque qu’il ait été obtenu par l’effet du hasard est inférieur à 5 %, souligne Dany Plouffe. Par exemple, si un chercheur veut mesurer l’efficacité d’un produit pour la perte de poids, même un petit groupe pourrait indiquer un résultat fiable puisque ce type de données – le nombre de kilos perdus ou non – se mesure aisément. À l’inverse, une étude observationnelle commandera généralement un large échantillon. La population et le profil des participants étudiés et des groupes témoins devraient aussi être clairement précisés.
De quand date l’étude, « et les résultats ont-ils été confirmés par d’autres chercheurs »?
Il est important de savoir si une étude confirme ou infirme les conclusions d’une et de plusieurs recherches précédentes qui ont été menées par d’autres chercheurs. Il n’est jamais bon qu’un auteur ne cite en référence que ses propres travaux ! Si les résultats divergent et remettent en question des connaissances scientifiques établies, soyez vigilant et ne tenez rien pour acquis avant qu’une nouvelle étude vienne confirmer ces résultats. Les auteurs devraient toujours indiquer tous les résultats pertinents de leurs travaux, y compris ceux qui sont négatifs ou contradictoires. Et il peut être intéressant de voir si l’article relaie l’opinion d’autres chercheurs sur les conclusions.
Biais potentiels des données autodéclarées, sondages
Sondages aussi peu fiables que ceux utilisé par les prohibitionnistes médecins/psychiatres achetables
pour maintenir la prohibition/criminalisation !
Ce sont des sondages appelés des UNE étude
non répétée par des chercheurs indépendants !
Mais publié dans des médias à sensation, sans vérification.
L’une des principales limites des données autodéclarées est qu’elles peuvent être affectées par divers types de biais qui faussent l’exactitude et la fiabilité des données.
Par exemple, les utilisateurs peuvent être influencés par la désirabilité sociale, ce qui signifie qu’ils essaient de se présenter d’une manière favorable ou acceptable, plutôt que de manière honnête ou objective.
Ils peuvent également être sujets à un biais de rappel, ce qui signifie qu’ils ont de la difficulté à se souvenir ou à rapporter leurs expériences passées avec précision, surtout si on leur demande de le faire après une longue période ou dans un contexte différent.
De plus, les utilisateurs peuvent être sujets à un biais de réponse, ce qui signifie qu’ils ont tendance à donner des réponses influencées par la formulation, le format ou l’ordre des questions, plutôt que par leurs véritables sentiments ou pensées.
« Comment mieux comprendre les études scientifiques »
De quel type d’étude est-il question?
« L’étude contrôlée randomisée en double aveugle est considérée comme le standard méthodologique en recherche parce qu’elle fournit des résultats fiables, sans biais introduit par les chercheurs ou les participants ».
Voici pourquoi ces critères sont importants:
• Contrôlée: Un groupe de participants reçoit une substance inactive (placébo) ou un traitement de référence déjà jugé efficace. Cette façon de faire permet de valider l’efficacité du traitement ou de la procédure étudiés. La composition des groupes doit cependant être similaire en matière d’âge, de sexe, de taille, de stade de la maladie, etc.
• Randomisée: Lorsqu’une telle étude est menée, la répartition entre le groupe contrôle et le groupe qui reçoit le produit étudié est faite de façon aléatoire. « Toute autre méthode introduit des biais de sélection ».
• En aveugle: Le caractère aveugle d’une étude élimine la possibilité que les croyances personnelles d’un participant ou les attentes d’un chercheur nuisent à la validité des résultats. Les études en double aveugle (ou à double insu), où les chercheurs et les participants ignorent qui reçoit le « placébo » et qui reçoit le produit testé, sont considérées comme supérieures sur le plan de la fiabilité par rapport à celles en simple aveugle, où seul le patient ne sait pas si c’est le placébo ou le traitement qui lui a été administré. Les études à l’aveugle ne sont cependant pas toujours possibles, notamment lorsqu’il est question de comparer des aliments ou des substances qui n’ont pas le même aspect. Elles sont toutefois très utilisées en pharmacologie.
• L’étude prospective et l’étude rétrospective: Autre élément à considérer: la façon dont les données sont récoltées. Les études prospectives sont considérées comme plus fiables que les études rétrospectives. Elles permettent aux chercheurs de suivre un groupe de personnes pendant une période donnée dans le but d’observer les effets potentiels sur la santé d’un régime alimentaire ou d’un médicament, par exemple. Les études rétrospectives reposent plutôt sur les souvenirs des participants – ce qu’ils ont fait ou mangé, par exemple – ou sur des informations enregistrées précédemment, comme dans des dossiers médicaux.
• La méta-analyse: Elle consiste à combiner les résultats de plusieurs études distinctes pour en tirer des conclusions globales. C’est cette méthode que l’Agence internationale de recherche sur le cancer a utilisée pour conclure, en 2015, après l’analyse de 800 études, que la consommation de viande transformée en charcuterie augmente le risque de cancer du côlon. Elle permet d’arriver à des conclusions plus solides qu’une étude individuelle, surtout si une tendance se dessine parmi les résultats des essais recensés.
• L’étude observationnelle: Elle regroupe des renseignements sur des milliers de personnes et cherche à établir un lien entre un traitement (une habitude de vie, un médicament, la consommation d’un aliment, etc.) et un résultat sur la santé. Par exemple, ce type de recherche pourrait se pencher sur la relation entre le poids corporel des hommes de plus de 50 ans et le fait de résider près d’un parc. Les études observationnelles peuvent ainsi suggérer des liens entre différents facteurs, mais ne permettent pas toujours d’en établir les causes et les effets, contrairement à la recherche expérimentale.
Combien de personnes ont participé à l’étude?
Le nombre de participants à une étude permet d’en évaluer la fiabilité, mais une étude menée sur un petit groupe de sujets n’est pas à écarter d’office. Il faut aussi voir si le résultat est statistiquement significatif, c’est-à-dire que le risque qu’il ait été obtenu par l’effet du hasard est inférieur à 5 %, souligne Dany Plouffe. Par exemple, si un chercheur veut mesurer l’efficacité d’un produit pour la perte de poids, même un petit groupe pourrait indiquer un résultat fiable puisque ce type de données – le nombre de kilos perdus ou non – se mesure aisément. À l’inverse, une étude observationnelle commandera généralement un large échantillon. La population et le profil des participants étudiés et des groupes témoins devraient aussi être clairement précisés.
De quand date l’étude, « et les résultats ont-ils été confirmés par d’autres chercheurs »?
Il est important de savoir si une étude confirme ou infirme les conclusions d’une et de plusieurs recherches précédentes qui ont été menées par d’autres chercheurs. Il n’est jamais bon qu’un auteur ne cite en référence que ses propres travaux ! Si les résultats divergent et remettent en question des connaissances scientifiques établies, soyez vigilant et ne tenez rien pour acquis avant qu’une nouvelle étude vienne confirmer ces résultats. Les auteurs devraient toujours indiquer tous les résultats pertinents de leurs travaux, y compris ceux qui sont négatifs ou contradictoires. Et il peut être intéressant de voir si l’article relaie l’opinion d’autres chercheurs sur les conclusions.