Erreurs statistiques et moyennes

Agrégat de données et perte de sens

Le calcul de la moyenne

Le calcul de la moyenne n'est pas la meilleure manière d'extraire l'information d'une masse de données de même nature en apparence. Par principe, le calcul de la moyenne efface les disparités et étouffe ainsi les signaux faibles.

Reporting et perte d'informations

Les organisations empilant les reportings pour remonter une soi-disante information synthétique, qui n'est en fait qu'agrégée, font disparaître à tout jamais toute la finesse, la subtilité et le sens de l'information. Ce sont justement les détails, les écarts à la norme et les accidents qui sont porteurs de sens. Ce sont justement ceux-là que l'on élimine à coups de "lissages" systématiques répétés.

C'est un peu comme ce projet qui voulait comparer le niveau de vie des salariés des grandes entreprises françaises en moyennant l'ensemble des salaires. Il n'a pas émergé, il était absurde.
Quel sens peut bien porter une telle information mélangeant les revenus astronomiques des hauts dirigeants et leur stocks options, celui de l'hôtesse d'accueil en contrat précaire et la bien peu substantiel prime accordée à l'éternel stagiaire en marketing après ses 6 mois de bons et loyaux services ?
Aucun, effectivement.
Comme dit le dicton, "Si l'on voue un culte au calcul de la moyenne alors il faudra admettre que tous les zèbres sont gris".
Attention, lors des agrégats de remontée d'informations de ne pas voir que des zèbres gris.

Ce texte fait suite à l' Erreur nº1 Effet d'hysteresis et le modèle automobile.

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