le Credo du statisticen                                                                                      gilles.hunault "at" univ-angers.fr   Si les données sont fausses, les résultats sont faux. Si les formules sont fausses, les résultats sont faux. Si on emploie mal l'ordinateur, les résultats sont faux. Si les conditions d'expérimentations sont omises, l'analyse est incorrecte. Les résultats peuvent être justes, mais les interprétations fausses ou mal exposées. 2 n'est pas toujours significativement plus petit que 3. Un test sans « p-value » ou CI n'est pas un test correct. Corrélation (et laquelle ?) n'est pas causalité.   Code-source de la page

 

 

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