II. Des règles logiques de l'interprétation

116. La première règle de l'interprétation est V indifférence à l'égard du résultat. Il est clair que si nous sommes passionnés pour établir telle conséquence résultant des données réunies, nous nous trouvons dans de mauvaises conditions scientifiques d'observation.

L'indifférence à l'égard du résultat n'implique pas l'indifférence à l'égard du phénomène en lui-même. Je puis me réjouir de voir augmenter le chiffre des exportations de mon pays, mais je ne dois pas être intéressé à prouver que ce chiffre a augmenté.

117. U impartialité, qui est la seconde règle de l'interprétation, est en quelque sorte la mise en application de la précédente. Elle consiste à ne rejeter aucune preuve admissible, à ne pas éliminer certains éléments qui pourraient contrarier telle ou telle conclusion. Si le matériel statistique ne comprend que des données également sûres, on doit les utiliser, les considérer toutes. Si certaines circonstances sont venues à changer et influencent le résultat, il convient de les signaler.

De l'interprétation

Je manquerais à la règle de l'impartialité si, tout en faisant ressortir l'augmentation des exportations de la Belgique entre 1900 et 1905, je négligeais de faire remarquer que dans les chiffres de cette dernière année sont comprises les quantités de numéraire d'or et d'argent, les minerais de même nature ainsi que l'or et l'argent non ouvrés, quantités qui avaient été exclues des statistiques officieires de i85i à 1904. [Statistique commerciale de la Belgique, 1905, p. 21.)

118. La comparaison entre plusieurs faits est de Fessence même de la statistique, piais le domaine de la comparabilité est souvent moins étendu qu'on ne pense généralement. Il faut avoir soin de ne comparer entre elles que des choses absolument identiques; aussi la première chose à vérifier est-elle la méthode suivie pour recueillir les données que Ton compare. Il faut notamment que l'on soit certain de l'homogénéité des qualités et des mesures des faits que l'on met en parallèle; les différences provenant des temps et des lieux doivent aussi être prises en considération.

La règle qui vient d'être énoncée est une de celles qui sont le plus fréquemment enfreintes ; non qu'on manque d'établir des comparaisons, — au contraire! — mais parce qu'on compare entre elles des choses qui ne sont pas comparables. C'est une chose très délicate que de comparer des données statistiques à d'autres et c'est à cette occasion que se révèle le mieux l'esprit scientifique et la prudence de celui qui manie l'arme dangereuse de la comparaison.

119. Règles de la positivité et de la viodération. On ne peut conclure que dans la mesure des faits

i^e Partie. Statistique générale

observés, c'est la règle de la positivité. Les conjectures ou hypothèses ne sont pas interdites, mais elles doivent être soigneusement distinguées des conclusions basées sur les faits observés. Si Ton ne peut conclure à cause de la rareté ou de Tincertitude des données, le plus sage sera de prendre des conclusions négatives. La règle de la modération n'est pas très différente de celle qui précède. On la formule en disant que le degré de précision des conclusions est limité par l'état et la nature du matériel dont on dispose.

La règle de la causalité et celle des grands nombres font aussi partie de l'interprétation. Nous consacrons à leur examen les deux paragraphes suivants.

Références. — Quetelet, Lettres sur la théorie des prohahili tés^ et Messedaglia, qui ont formulé ces règles ont été suivis par tous les auteurs qui ont écrit après eux.

II L Des causes et de la recherche

DES causes

120. La règle de la causalité s'énonce en disant que le statisticien doit rechercher et mettre en lumière la cause des phénomènes qu'il étudie, tout en évitant de rapporter à une cause unique ce qui est la résultante de plusieurs. D'une manière générale on peut dire qu'un phénomène n'est pas la résultante d'une cause unique, mais souvent d'une multitude de causes. Dans le domaine économique particulièrement, les actions et réactions s'enchevêtrent dans un

De l'interprétation

fouillis inextricable. C^est une vérité qu'il importe de ne jamais perdre de vue dans l'interprétation des données statistiques.

121. Si certaines causes apparaissent avec une assez grande netteté pour fournir immédiatement les éléments d'une conclusion, en thèse générale l'induction nécessite des expériences répétées, conduites d'après les méthodes ci-après que J. Stuart Mill a étudiées et qui sont devenues classiques (^).

i^^ Méthode : La méthode de concordance est l'application de la règle suivante : lorsque le phénomène dont il s'agit de déterminer la nature s'est produit dans plusieurs cas différents et que ces différents cas ont entre eux une seule circonstance commune, cette circonstance commune à tous est vraisemblablement la raison suffisante du phénomène.

122. 2^ Méthode : Méthode de différence. Deux cas sont observés : l'un où le phénomène étudié se manifeste, l'autre où le phénomène ne se manifeste pas. Les circonstances des deux cas sont toutes identiques, sauf une qui est présente dans le premier cas et absente dans le second; il est permis d'affirmer que cette circonstance est la raison suffisante totale ou partielle du phénomène observé.

(*) Nous avons suivi dans cette partie le Cours de logique de yi&^ Mercier, p. 3o7 et suiv.

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1^^ Partie. Statistique générale

Dans les établissements appartenant à une même industrie, je constate que les salaires sont notablement plus élevés dans les uns que dans les autres. Pourtant, les procédés de travail sont les mêmes, les spécialités professionnelles identiques, les produits ne peuvent se distinguer les uns des autres, le marché est unique, la forme d'exploitation analogue dans les deux cas, mais je remarque que les établissements à bas salaires sont situés tous dans une partie du pays, les autres dans une autre partie. La localisation géographique de Fentreprise influe sur le taux du salaire. [Office du travail : Les salaires dans les industries textiles^ p. 198.]

123. 3^ Méthode : Méthode des résidus, La règle peut s'énoncer ainsi : lorsque l'on soustrait d'un phénomène complexe la partie que l'on sait provenir de certains antécédents déjà déterminés par des inductions antérieures, le résidu du phénomène a pour cause les autres antécédents.

Dans les anciens États pontificaux la proportion des naissances illégitimes est beaucoup plus élevée que dans les autres parties de l'Italie. Recherchant les causes de cette situation, nous n'en trouvons aucune qui appartienne au domaine moral : la statistique ne nous fournit aucun indice sur lequel nous pourrions nous baser pour dire que la moralité générale est moins satisfaisante dans cette partie de l'Italie que dans une autre. Au point de vue économique, il n'y a pas non plus de cause apparente qui fasse saisir la raison de cette anomalie. Ces deux points de vue écartés, il en reste une troisième : l'attachement de la population -à la législation qui la régissait antérieurement et qui ne reconnaissait que le mariage religieux. Telle est la cause de la proportion élevée des naissances illégitimes aux yeux de la loi, parfaitement légitimes, au contraire, au

De l'interprétation

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point de vue des parents unis par la cérémonie religieuse du mariage. (Aldo Contento.)

124. 4^ Méthode : Méthode des variations concomitantes. Lorsque les variations graduelles d'un phénomène répondent aux degrés de variation d'un antécédent donné, il est à présumer qu'il y a entre eux un lien, immédiat ou médiat de causalité.

Cette méthode est très fréquemment employée en statistique. Si l'augmentation de la valeur globale du commerce d'exportation, exprimée en index-numbers, croît dans la même proportion que la valeur de la tonne exportée, et cela d'année en année, je puis dire que la cause de l'augmentation du chiffre du commerce extérieur (exportation) est la hausse des prix. Il convient cependant de se montrer rigoureux dans l'ap- ])lication de cette méthode, des phénomènes ayant des causes très différentes pouvant cependant avoir une évolution régulière comparable.

125. 5^ Méthode : Méthode composée. Chacune des méthodes précédentes donne des résultats ; leur emploi cumulatif porte le nom de méthode inductive composée. Il ne s'agit donc pas d'une méthode propre, distincte, mais de l'union de toutes les méthodes précédentes. Le degré de sécurité est évidemment beaucoup plus grand quand on arrive à une conclusion par l'ensemble des méthodes que quand on vérifie l'hypothèse au moyen d'une seule d'entre elles.

Références. — Les traités de logique examinent en détail ces méthodes. Consultez à cet égard l'ouvrage de S. E. le

i'"^' Partie. Statistique générale

cardinal Mkrcier, Logique. — Voyez aussi Meitzen, Statistics (traduction de Roland P. Falkner), p. 199. — Benini a aussi traité la matière d'une façon très distinguée dans ses Principii^, pp. 3o8 et suiv. — Gabaglio, pp. 267 et suiv., se sert, selon son habitude, des procédés des mathématiques. — Aldo Contento, Teoria s tatistica générale e demogyqfica, Milan, 1909, donne une série d'exemples bien choisis.