De nouvelles recherches de l'Université de St Andrews ont utilisé une base de données de rapports de monstres Loch Ness pour traduire les anecdotes en données, en mettant en lumière les biais statistiques et l'importance de définir les bonnes informations pour l'analyse.
Alors que les anecdotes sont souvent rejetées dans la recherche scientifique, cette étude, publiée dans Éducation statistique et en sciences des donnéesmontre comment, lorsqu'il est soigneusement évalué, plusieurs anecdotes peuvent fournir des données significatives.
Les chercheurs ont analysé une base de données de rapports de monstres Loch Ness pour identifier les modèles et explorer comment les statisticiens peuvent tenir compte de facteurs tels que l'indépendance, l'inexactitude et l'imprécision dans les preuves anecdotiques.
Le Dr Charles Paxton, du Centre de recherche sur la recherche écologique et environnemental (Creem) de l'Université de St Andrews, a souligné: « Nous ne pouvons pas tirer des conclusions sur les monstres du Loch Ness à partir de ces comptes collectés, mais nous pouvons tirer des informations sur la population plus large de rapports de Monster Loch Ness ».
Le Dr Paxton a collaboré avec le Dr Valentin Popov de l'Université de St Andrews et Adrian Shine du Loch Ness Project à Drumdadrochit. Leur analyse a révélé des tendances intrigantes, avec le Dr Paxton ajoutant: « Les nessies sont principalement signalées pendant les mois d'été, pendant la journée par opposition à la nuit – avec une baisse aux heures de déjeuner – et dans de excellentes conditions météorologiques. »
« Les rapports d'occasion ont eu tendance à être exagérés par rapport aux rapports de première main, le monstre rapporté de plus en plus.
Bien que l'étude ne prouve pas l'existence du monstre Loch Ness, il met en évidence le pouvoir de la pensée statistique dans l'évaluation des preuves anecdotiques – et l'importance de comprendre les conclusions qui peuvent et ne peuvent pas être tirées des données.
