A quoi faut-il faire attention lorsqu’on souhaite comparer des données Covid-19 entre pays ?

Coronavirus : comment comparer les chiffres pays par pays

 

Comment comparer les statistiques liées à l'épidémie du coronavirus fournies par différents pays ? Voici quelques réflexions sur les bonnes pratiques à suivre en la matière ! Cette liste n’est certainement pas exhaustive, mais permettra d’ouvrir un débat tout à fait nécessaire sur la question.

Les populations comparées sont-elles comparables ?

En terme de taille de population, densité du pays ou des régions, répartition des différents groupes d’âge dans la population, de comportement dans des conditions normales, de début de l’épidémie etc. Par exemple, des proportions de 20% et 30% de personnes de plus de 65 ans dans deux populations peuvent correspondre à des impacts différents de l’épidémie. Une politique de télétravail obligatoire n’aura pas non plus le même impact sur un pays où 20% des employés télétravaillent régulièrement et un pays où 40% télétravaillent régulièrement.

Les données présentées sont-elles comparables, avec des critères, définitions et fréquences de mise à jour comparables ?

Par exemple, la Belgique utilise des critères particulièrement larges pour le comptage des décès liés au Covid-19, avec des décès comptabilisés sans confirmation par un test. Dans d’autres pays, le décès d’une personne avec un test positif peut être attribué à une maladie chronique existante plutôt qu’au virus. On sait aussi que le nombre de tests effectués a un impact direct sur le nombre de cas identifiés, ce chiffre dépend donc fortement de la capacité et des politiques de test et pas seulement de l’évolution de l’épidémie.

Attribue-t-on les résultats observés à un seul facteur ?

Nous rappelons souvent en statistique que la corrélation n’implique pas la causalité. Attribuer des différences entre pays purement aux politiques de confinement, à l’âge de la population ou à un autre facteur est simpliste. Une diversité de facteurs humains, médicaux, d’infrastructures, etc. peuvent avoir une influence sur la diffusion d’une épidémie dans une population et une interprétation nuancée et multi-facteurs est nécessaire.

Vincent Bremhorst

Vincent Bremhorst

Consultant pour la plateforme Support en méthodologie et calcul statistique

 
Séverine Guisset

Séverine Guisset

Consultante pour la plateforme Support en méthodologie et calcul statistique

 

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