Statistiques & argumentation

Demi-vérités

Toute affirmation trompeuse n’est pas entièrement fausse : souvent, c’est le contexte omis qui est décisif.

Qu’est-ce qu’une demi-vérité ?

Une demi-vérité contient un noyau vrai, mais produit néanmoins une impression fausse ou incomplète. Cela peut se produire de deux manières :

  • Des éléments vrais et faux sont mélangés.
  • Une affirmation est vraie en elle-même, mais omet un contexte décisif.

Exemples de la vie quotidienne

  1. Une mère demande à son fils pourquoi son frère pleure. Il répond : « Il est tombé. » Cela peut être vrai tout en cachant qu’il l’avait poussé auparavant.

  2. La phrase « Je n’ai pas rencontré M. Sans-Scrupules avec sa femme le 14 janvier » laisse plusieurs possibilités ouvertes. Peut-être la rencontre a-t-elle eu lieu un autre jour. Peut-être sa femme n’était-elle pas présente. L’affirmation composée peut être vraie tout en dissimulant le fait essentiel.

  3. Dans le mythe Kennedy–Lincoln, des détails vrais, imprécis et inventés sont enchaînés de manière à faire apparaître un lien mystérieux.

Les demi-vérités dans les statistiques

Les affirmations statistiques sont particulièrement vulnérables au contexte omis. Un pourcentage peut être numériquement correct et pourtant trompeur si l’on ne connaît pas la base de calcul, la période, la méthode de sélection ou le groupe de comparaison.

Exemple : « Les taux d’intérêt ont augmenté de deux pour cent, de 1 à 3 %. » Cette formulation confond pourcentage et points de pourcentage. L’augmentation est de deux points de pourcentage ; par rapport à la valeur initiale, le taux a triplé, soit une hausse de 200 %.

De même, « trois est trois fois un » est correct, tandis que « trois est trois fois plus qu’un » peut être linguistiquement ambigu. Une formulation précise empêche un chiffre exact de créer une représentation fausse.

Questions à se poser

  • Quelle information essentielle manque ?
  • À quelle population la valeur se rapporte-t-elle ?
  • Le lien indiqué est-il seulement temporel ou également causal ?
  • La même affirmation paraîtrait-elle aussi convaincante avec le contexte complet ?

Référence : Milo Schield : Statistical Prevarication: Telling Half Truths Using Statistics, Augsburg College, 2005.