Lire un écart statistique sans lui attribuer automatiquement une cause

Un écart de taux entre deux groupes ne mesure pas automatiquement l'effet d'une intervention. Les groupes peuvent différer avant l'intervention par leurs ressources, besoins ou choix. Lire un résultat exige de distinguer mesure descriptive, stratégie d'identification et domaine de validité.

L'assignation aléatoire du traitement diffère du tirage aléatoire d'un échantillon. La première aide à rendre les groupes comparables en espérance ; le second concerne la sélection dans une population. Même avec une bonne assignation, la taille de l'échantillon et les aléas créent une incertitude autour de l'écart observé.

Dans une expérience fictive,100 personnes reçoivent au hasard une offre de formation et 100 ne la reçoivent pas.78 et 66 réussissent respectivement : les taux sont 78 %et 66 %, écart 12 points. Sous les hypothèses du protocole, cet écart estime l'effet de l'offre pour l'échantillon ; il n'est ni une certitude de 12 points dans toute population ni nécessairement l'effet de participer effectivement.

Faites un tableau groupe assigné, effectif total, réussites et taux. Écrivez en dessous les conditions : suivi complet, comparaison à la même date, absence d'effet entre groupes et traitement défini. Placez à part la population cible pour examiner la généralisation.