Démarche de l'expérience

Difficulté de quantifier une prévision

Les statistiques permettent d'étudier un comportement collectif (populations, étoiles, actions financières...), pour savoir si un modèle explique correctement des observations ou si deux populations se comportent de la même façon. Dans le cas d'une influence du signe astrologique, cette influence ne peut être que très faible sinon elle serait depuis longtemps reconnue et vérifiée.

Il n'est pas toujours facile de savoir si une prédiction s'est réalisée. Il faut quantifier les phénomènes prédits, qui sont :

• les qualités d'une personne (profil psychologique, aptitudes…)
• des prédictions générales,
• des prédictions personnelles.

Les données du thème astral d'un individu sont facile à quantifier. Les interprétations événementielles peuvent aussi être quantifiées si elles sont suffisamment précises. Par exemple si un astrologue annonce la mort du Pape ou la chute de la station Mir (Paco Rabane en 1999). Malheureusement ils s’y risquent rarement. Les prévisions sur l'avenir d'une personne sont souvent beaucoup plus floues : « succès professionnel », « vie affective », ne sont guère quantifiables. Le profil psychologique d'un individu encore moins.

On a donc à étudier l’influence de phénomènes précis (le thème) sur d’autres (l’interprétation) qui sont, au mieux, mal définis. Il est facile de dire si un pape est mort en telle année. Il est beaucoup plus difficile de dire si une prévision du type de celles qu'on lit dans les horoscopes s'est réalisée ou pas, comme par exemple : "De nouvelles idées et des projets se développeront".

Un moyen de quantifier la pertinence d'un profil psychologique est de faire choisir par une personne un profil parmi plusieurs comme étant celui qui lui ressemble. De même, un moyen de quantifier la réalité d'une prédiction personnelle est de proposer plusieurs prédictions et de faire choisir à une personne celle qui lui semble la plus proche de ce qui s'est réalisé.

La démarche scientifique

Trois conditions fondamentales sont nécessaires pour la validité des tests statistiques :

1. Un protocole expérimental est soigneusement défini avant l'expérience. Après quoi, on s'y tiendra rigoureusement. Il est hors de question de modifier après coup les données, par exemple en éliminant les cas qui « ne marchent pas ». Cela doit sembler évident, mais de telles manipulations sont courantes dans la littérature consacrée aux fausses sciences, parfois dans le but de tricher, mais quelquefois même en toute bonne foi !

   Un petit nombre de paramètres, qui sont censés varier avec eux, sont choisis. On choisira des paramètres qui peuvent être quantifiés. On établira alors, strictement, le corpus des données.

2. Les données sont analysées statistiquement pour tester l’aspect significatif des résultats obtenus (tests de confiance, analyse des biais possibles, etc.)

3. Tous les résultats sont publiés dans un compte-rendu d’expérience.