Comment bien régresser: La statistique peut-elle se passer d'artefacts?

Jean-Bernard Chatelain

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Abstract: Cet article présente un cas particulier de régression non fondée, lorsqu'une variable dépendante a un coefficient de corrélation simple proche de zéro avec deux autres variables, qui sont en revanche très corrélées entre elles. Dans ce type de régressions, les paramètres mesurant la taille des effets sur la variable dépendante sont très élevés. Ils peuvent être " statistiquement significatifs ". Publier en priorité des résultats dans une revue scientifique qui ont cette propriété est l'une des raisons pour lesquelles les régressions fausses sont nombreuses, d'autant qu'il est facile de les construire avec des variables retardées, mises au carré, ou interagissant avec une autre variable. De telles régressions peuvent contribuer à la renommée des chercheurs, en stimulant l'apparition d'effets élevés entre variables. Les effets, souvent inattendus, sont fragiles. Ils dépendent souvent de quelques observations, ce qui donne l'occasion de lancer des controverses scientifiques. Ces controverses empiriques se soldent par la confirmation de l'absence d'un effet lors des méta-analyses faisant la synthèse statistique de la littérature évaluant cet effet entre deux variables. Nous donnons un exemple de ce phénomène dans la littérature empirique visant à évaluer l'effet de l'aide au développement sur la croissance économique.

Keywords: spurious regression; near-multicolinearity; statistical tests; méta-analysis; classical suppressor; foreign aid; economic growth.; croissance économique; inférence; régression fallacieuse; quasi-colinéarité; tests statistiques; méta-analyse; suppresseur classique; aide au développement; croissance économique. (search for similar items in EconPapers)
Date: 2010-05
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Published in Séminaire Probabilismes, May 2010, Paris, France. pp.1-38

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