Les affirmations statistiques dans la langue de tous les jours
Quand on pense aux statistiques, on imagine souvent d’abord des tableaux, des graphiques et des études scientifiques. Pourtant, nous utilisons chaque jour des mots qui expriment des fréquences et des proportions : tous, personne, beaucoup, peu, la plupart du temps ou rarement.
Les affirmations universelles sont faciles à réfuter
Des phrases comme « Personne ne m’aide » ou « Tous les chômeurs sont paresseux » sont des affirmations universelles. Un seul contre-exemple suffit à les réfuter. Le plus souvent, on veut en réalité dire quelque chose de plus faible, par exemple :
- « Trop peu de personnes m’aident. »
- « Certains chômeurs refusent certains emplois. »
- « Dans cette situation, je n’ai reçu aucune aide jusqu’à présent. »
Ces formulations sont plus précises, car elles ne prétendent plus être valables sans exception pour chaque personne ou chaque cas.
Des termes de quantité indéterminés
Des mots comme « beaucoup » et « peu » sont moins faciles à réfuter, mais ils restent imprécis. Savoir si une proportion de 20 % est déjà « élevée » dépend du contexte. Pour un effet secondaire rare, 20 % serait extraordinairement élevé ; pour une participation électorale, ce serait très faible.
Pour convaincre, il vaut donc mieux indiquer, chaque fois que possible, des valeurs de référence concrètes : combien de cas ont été examinés ? De quelle proportion parle-t-on ? À quel groupe de comparaison se réfère-t-on ?
La précision renforce les arguments
Avant d’utiliser des mots comme « tous », « aucun », « chacun » et « personne », il vaut la peine de vérifier brièvement ce que l’on veut réellement affirmer. L’énoncé est-il vraiment sans exception ? Sinon, des restrictions telles que « certains », « souvent », « dans cet échantillon » ou « dans ces conditions » rendent l’argument factuellement plus solide.