De la science mathématique pour une ligue amateur…

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Je remercie sincèrement Raphael Grandjean qui a soumis les statistiques des pénalités et des sanction du juge unique à un logiciel de probabilité.

Sa conclusion est la suivante :

  1. Pour toutes les pénalités, de 2 min. jusqu’à 20 min., on ne peut pas affirmer qu’il y a une différence entre romands et non-romands.
  2. Pour les pénalités de match et les sanctions du juge unique, on peut affirmer qu’il y a une différence significative entre romands et non-romands qui n’est pas due au hasard.

Evidemment d’autres facteurs, tel que le jeu physique proposé par les équipes, les joueurs durs de certaines équipes, le comportement des joueurs face aux arbitres, etc ont une influence sur cette différence significative. Je précise que l’incompétence du juge unique et des arbitres doit être assimilée au hasard et n’est pas un facteur déterminant qui puisse modifier ces conclusions.

En tant que supporter genevois, il m’est naturellement difficile d’être impartial. Toutefois, je ne vois pas dans ces facteurs supplémentaires d’éléments qui viendraient supprimer mon sentiment que la ligue ne traite pas les clubs romands de la même manière que les non-romands. Genève est réputé pour un jeu dur et physique, mais ce n’est absolument pas le cas pour Fribourg et Lausanne. Il n’existe pas de statistique sur ces éléments, nous sommes dans le cas d’une interprétation ou une zone grise (pour les inconditionnels de Rochette) et il y aura toujours des observateurs qui refuseront d’admettre qu’en certaines circonstances les suisses-allemands puissent profiter de leur majorité en défaveur des romands.

Bien entendu, je laisse libre à chacun d’interpréter ces conclusions pour le moins troublantes.


Les statistiques sont basées sur les années de 2007 à 2015

Les statistiques des pénalités ont été trouvées sur le site hockeyfans.ch

Les statistiques des sanctions du juge unique sont effectués sur ce blog

Pour les spécialistes, je reproduis ci-après un extrait du travail de Raphaël Grandjean :

J’ai bossé sur les variables des moyennes avec le logiciel Stata.

Une variable club romand / non-romand a été construite (romand= Genève Fribourg Lausanne).

Le Two-sample t test est un test sur la moyenne. En principe on ne peut l’utiliser que si on a un distribution normale de la variable, mais il donne une bonne idée du sens de la relation.
J’ai aussi effectué pour chaque variable un « Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test » qui se base sur les rangs et qui est inattaquable. Franchement avec le peu d’observations (13) je ne pensais pas trouver de différence significative. Et bien non.

Je t’ai surligné en jaune les moyennes testées, et les valeurs des test (P > |t| et Prob > |z|). C’est en fait ce qu’on appelle le risque alpha… en Français, le pourcentage de chances de se tromper en affirmant qu’il y a une différence entre romands et non romands pour la variable testée. Pour te donner un ordre d’idée, on accepte généralement un risque alpha de 5% en recherche médicale (le domaine dans lequel j’ai travaillé pendant plusieurs années) et 10% dans les sciences sociales. Pour les pénalités de match, le test démontre 1% de chance de se tromper et 6% pour les sanctions du juge unique en affirmant que la différence n’est pas due au hasard.

Attention, cela ne veut pas dire que c’est parce que les clubs sont romands qu’ils sont plus pénalisés. Pour déterminer la cause à effet, il faudrait prouver qu’il n’y a pas d’autre facteur qui entre en jeu (par exemple parce que les clubs romands sont simplement plus rudes). Mais bon en l’occurrence c’est déjà une bonne information. Il faudra juste rester prudent et dire « le clubs romands sont significativement plus pénalisés » plutôt que « parce que les clubs sont romands, ils sont plus pénalisés ».

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