Les commentaires de Florence Pisani

Il est très bien cet article.

Un pti bémol dû à ma sensibilité personnelle : en tant que militante LFI, je suis un peu lassée de lire ce type de phrase : « la soi-disant « opposition » se limitant à se lever contre la politique de celui dont elle appelait à la réélection en avril dernier ». Aux présidentielles, Mélenchon a appelé à ne pas voter pour Marine Le Pen : il n’a pas appelé à la réélection de Macron. C’est la droite qui a élu Macron, pas les « gauchistes ». Très peu dans nos rangs ont voté pour lui. Quelques-uns ont voté Marine quand même ; la plupart se sont abstenus. Aux élections législatives, au second tour, la droite (macronistes et LR) a voté pour les candidats RN qui étaient opposés à des LFI, et les électeurs RN ont voté pour des macronistes quand ils étaient opposés à des LFI. Bref, c’est pas LFI qui a donné le pouvoir à Macron, ni qui a augmenté ses troupes à l’Assemblée Nationale.

Un ajout : la nocivité des injections anticovid est avérée pour ceux qui comme vous et moi veulent bien regarder les données, et lire les avis dignes d’être pris en compte. Pour les récalcitrants, je propose depuis déjà un an et demi (cf mes articles sur Agoravox) d’observer au moins leur inefficacité. Les covidistes veulent des chiffres bien frelatés mais bien officiels ? Ils n’ont qu’à consulter le site Covidtracker qui relaie les données de Santé Publique France. Ah, il a été bien désengorgé, l’hôpital français, grâce aux 85-90 % d’adultes injectés Pfizer et Moderna : 

Moyennes mensuelles d’hospitalisations covid :

2020 = 25 593 ; 2021 = 26 804 ; 2022 = 34 502

Nombre de lits covid occupés à l’hôpital chaque mois :

2020 = 437 547 ; 2021 = 500 272 ; 2022 = 617 606

Bravo pour cette publication, dynamique et piquante à souhait. Elle nous fait du bien, à nous tous qui savons que la page « covid » marque un chapitre crucial dans l’histoire des temps actuels, et qu’il est essentiel de la lire jusqu’au bout ...

@Ruut
Ouh là ... N’y aurait-il pas dans votre commentaire le spectre d’un vécu personnel quelque peu invasif dans l’analyse ?
Loin de moi l’idée de vouloir atténuer l’importance de la figure masculine dans le développement de l’enfant — Elle est grande en effet — Mais quand même, quelques remarques qui me semblent nécessaires suite à votre publication :

1. L’autorité n’est pas masculine par essence. Les professeurs féminins en sont tout autant dotées que leurs collègues hommes, et dans les familles, le père permissif et la mère autoritaire sont un cas archi commun !
2. Les gamins n’ont JAMAIS été une « pâte malléable » : ceci est un mythe ... Driver un troupeau d’ados ou de préados est nécessairement un défi. Vous savez peut-être de quoi il retourne si vous avez des enfants, et avec tous les leviers dont vous disposez à leur égard. Alors imaginez ce que cela donne quand ils sont en nombre et que vous avez des moyens d’action très circonscrits pour en tirer quelque chose :)
3. Pour un prof, l’effectif à gérer est LE différentiel principal, pour ce que j’en sais (prof pendant 20 ans en collège). Si vous avez 22 zozos en face de vous, tout est jouable. S’ils sont 30, vous êtes foutu. Ca tient bêtement à des capacités d’encadrement et de taille de l’espace géographique classe.
4. Nos « idiots au pouvoir » savent parfaitement ce qu’ils font : ils ne sont pas idiots mais malfaisants en toute connaissance de cause ..

Merci à vous-même et à l’auteur pour vos partages : l’Education Nationale fait partie des sujets inépuisables, autant qu’elle est un système épuisant pour ses usagers !

Très bonne synthèse, et j’adore la pancarte !

Pour rappel 

— En France, l’INSERM n’a jamais fait varier son avis concernant l’efficacité des vaccins à empêcher les contaminations : « sujette à caution ».

— Les éléments rendus publics par Pfizer en décembre 2020 étaient clairs : efficacité et innocuité non testée pour les femmes enceintes et les personnes immunodéprimées / pas d’éléments concernant les transmissions / pas d’éléments concernant les formes graves : l’efficacité de l’injection avait été testée uniquement sur sa capacité à juguler l’expression d’une maladie symptomatique (fièvre, toux, fatigue, gêne respiratoire).

Tous les éléments étayant que les injections pouvaient éviter la transmission ou les formes graves du covid ont été fournis par des études ou statistiques bancales commanditées après que les gouvernements occidentaux eurent lancé des campagnes publiques et massives d’injections anticovid, pour justifier ces dernières.

Ils ne reposaient sur aucune donnée fournie par les labos, non plus que sur aucune base scientifique, non plus que sur aucune donnée observationnelle, mais seulement sur un présupposé d’efficacité reformulé par les seules autorités publiques de santé (action sur les contaminations et les formes graves de la maladie covid) ,qu’il s’est agi de démontrer, à coup de bidouilles et de tarabiscotage de chiffres.

@Fergus
Vous avez raison je pense si MLP est élue : les LREM et LR pourront se poser en « barrage » gnagnagna et bénéficier du vote utile.

Par contre, dans le cas plus probable d’une réélection de Macron, je ne vous suis pas.

Vu les scores de l’extrême droite et ceux de l’Union Populaire à l’élection présidentielle, la triangularisation propre aux élections législatives — absente des élections présidentielles — change fortement la donne.

Réfléchissez-y, vous verrez qu’il y a de quoi générer pas mal de suspense.

L’Union Pop a fait de tels scores dans les zones urbaines qu’il y aura vraisemblablement un nombre conséquents de candidats UP au second tour, face à des LR ou RN .... Avec la majorité relative, les résultats se joueront dans un mouchoir de poche.

De fait, LREM n’a aucun ancrage local (cf. les élections régionales de 2021). Macron avait pu bénéficier de l’effet aspirateur produit par sa victoire en 2017, parce qu’il pouvait alors agglomérer des votes centre gauche — centre droit — écolos.

Est-ce encore le cas aujourd’hui ?

Plus sûrement, le fort ancrage territorial des LR va permettre à ceux-ci de récupérer tous les votes qui se sont portés de Pécresse à Macron lors des présidentielles ; mais il y aura tous les élus LR qui vont s’afficher pro-LREM, ceux qui vont se présenter sous l’étiquette ’LR purs" ... Un possible bazar en perspective.

Donc, ce qui me semble crédible, c’est que Macron n’aura pas une majorité absolue à l’assemblée, cette fois. Il pourrait même être en franche minorité.
Comme vous dites, si c’est avec LR qu’il doit gouverner, cela lui ira très bien ! Mais quid si il y a un tiers LR / LREM — un tiers RN et assimilés — un tiers Union Pop et assimilés ?
Or cette configuration est plausible. Qu’en pensez-vous ?

Décoder l’Eco toujours pointu, merci pour les points de vue à la fois tranquilles et épicés.

La ligne de partage des eaux est assez claire et, somme toute, et pas très éloignée de la traditionnelle ligne de démarcation gauche / droite.

D’un côté, une puissance publique gouvernail, ayant vocation à structurer les évolutions fondamentalement nécessaires au bien commun, qui laisse par ailleurs une liberté maximale aux choix individuels. De l’autre, un Etat garde-chiourme, normalisateur des comportements à coups de bâton, prônant l’ordre et l’obéissance comme valeurs individuelle et collective suprêmes, cherchant à s’auto-limiter pour laisser un maximum de champ aux puissances financières.

Macron et Le Pen incarnent les deux faces du même cauchemar droitier, l’un avec la toute-puissance qu’il tire de ses commanditaires, l’autre avec le potentiel de nuisance que sa formation « politique » implique — Macron connaît et assume pleinement les termes du mandat qui lui a été confié, Marine discerne vraisemblablement le rôle qu’elle joue dans le jeu des maîtres et y collabore gentiment.

La patiente montée du socialisme au cours des XIXème et XXème siècle a pu permettre que la première option (un Etat gouvernail) a fini par s’imposer en 1944, en France. Tout est à refaire, car aussitôt la réaction a entrepris de détruire ce qui avait été bâti, avec les résultats que nous pouvons observer en 2022 : les 3/4 des électeurs votent contre la puissance publique.

On peut dire presque à coup sûr qu’ils ne savent pas ce qu’ils font, hormis les électeurs LR et LREM qui eux le savent très bien... 

Nous, militants de l’Union Populaire, sur le terrain, nous travaillons à retricoter le canevas qui a été attaqué et défait depuis des décennies. Les trous sont en effet béants dans la population rurale, mais : ON EST LA !

Donc, la bataille ne fait que (re)commencer.

@bubu123
Ce ne sont pas MES chiffres, non plus que ceux de la DREES. C’est ceux que Véran a utilisé dans son intervention à l’Assemblée Nationale en janvier 2022, que continuent de diffuser les « témoins » des services hospitaliers et que continuent de relayer les médias.

@pipiou2
Je vous avais répondu longuement sur ce coup là. Mais bon, si vous préférez me prendre pour une truffe plutôt que de regarder ce qu’il y a à voir, je vous souhaite derechef de belles années dans le joli brouillard :) 

@Eric F
Appliquez donc votre mode de calcul aux chiffres communiqués par les responsables de service hospitalier dont il est question dans cet article :

s’il y a 90% de non vaccinés dans les services de réa, mettons 3000 personnes, donc — nombre global de référence en décembre 2020 et 2021 — et que vous mettez ces chiffres en rapport avec les effectifs en population générale, vous obtenez quoi comme efficacité vaccinale ? 

2700 non vax en réa pour 5 millions en pop générale = 5400 pour 10 millions
300 vax en réa pour 50 millions en pop générale = 60 pour 10 millions
5400 : 60 = 90 fois moins de chances d’aller en réa [ n’importe quoi, NDLR !!, et en plus je ne compte que 50 millions de vax alors qu’il y en a plus]
100 : 90 = 1,1 % d’inefficacité C’est vous qui l’avez dit, soit 98,9 % d’efficacité du vaccin avec ou sans rappel.

S’il y a quelque chose qui coince, ce n’est pas dans mon mode de calcul, c’est dans les chiffres qu’on nous donne. Et c’est ça le sujet de l’article, NB.

@pipiou2

Bonjour Pipiou2. Je n’avais pas vu votre commentaire, digne d’intérêt.

Oui en effet, j’ai effectué un raccourci dans mon article. Mais c’est un raccourci honnête et, je pense, valable. Les chiffres de la DREES étant ce qu’ils sont – frelatés - nous ne pouvons pas disposer, en France, d’évaluation fiable concernant l’efficacité réelle des vaccins. Il faudrait un article entier sur ce sujet.
Vous avez raison si l’on prend les chiffres et qu’on les rapporte à la population générale : éternel piège intellectuel utilisé par les communicants de la DREES et du gouvernement. On arrive à un taux d’efficacité vaccinal de l’ordre de 80 % à 85 % je crois, d’après mes propres calculs.
Sauf que : il n’y a aucun lieu de statuer sur l’efficacité d’un vaccin en prenant en compte les gens qui n’ont pas été en contact avec le virus ! Or, les vaccinés étant ultra majoritaires, ils sont aussi beaucoup plus nombreux à n’avoir pas été mis en contact avec le virus, du moins officiellement (Car qui a pu y échapper, à ce virus, en réalité, au bout de 2 ans ??? A moins de vivre dans une grotte ....)
Bref, cette efficacité du vaccin à 80 - 85 % est valable si l’on établit un ratio de 9,77 entre les non vax et les vax : les vax sont 9,77 fois plus nombreux en population générale ; s’ils représentent 55 % et des brouettes des effectifs hospitalisés, je vous l’accorde, ça fait bien ce taux d’efficacité-là.
SAUF QUE, donc, comme indiqué plus haut, je ne peux pas admettre la validité de cette mesure d’efficacité.

J’ai donc regardé, moi, le ratio parmi les gens testés positifs par PCR : c’est logique, puisque c’est le panel étudié par la DREES, et que c’est les gens dont on sait qu’ils ont été au contact du virus. Là, le ratio vax / non vax n’est pas de 9,77, mais de 3,26 (3,26 fois plus de tests PCR pour les vax que pour les vax, numériquement parlant). Et, plus probant encore je pense, le ratio parmi les symptômatiques : 2,92 entre vax et non vax.

Si vous partez sur cette base, dont j’espère vous validerez la légitimité, vous devriez arriver à un taux d’efficacité inférieur à 50 %, et proche des 38,5 % que j’ai avancés avec mon raccourci. ( Raccourci effectué parce que toutes ces cogitations étaient un peu longues à expliciter – et que ce n’était pas le sujet principal de mon article ; et, encore une fois, parce que placé devant l’obligation de réfléchir sur la base de chiffres trafiqués, on finit par se lasser).

Si l’efficacité était haute, pourquoi lancer le « booster » ? Il est certain que depuis plusieurs semaines voire plusieurs mois – voire depuis le début ..., les non vax ne bénéficient pas de la protection garantie par les tests en labo de Pfizer.

Bravo et merci pour votre vigilance. Vous souhaitant de chaleureuses et joyeuses fêtes, loin du brouillard émis par nos gouvernants et leurs affidés.

@Jean-Claude BARESCUT
Bravo pour l’acuité de votre regard ! Je suis impressionnée :)
En effet, les chiffres publiés par la DREES sur la catégorie « ensemble », incluant les patients covid non testés positifs par PCR, sont vraiment bizarres. Je les ai évacués de mes analyses puisque la DREES le fait aussi, ne prenant en compte que les testés positifs pour ses études. A noter que ces patients sont bien des hospitalisés déclarés « covid » puisqu’ils figurent dans les bilans, donc qu’ils ont été enregistrés dans le fichier SI-VIC. Mais comme vous je suis interloquée par ce que suggèrent les chiffres de la DREES : la majorité de ces patients non testés seraient des non vax ... Comment peut-on imaginer qu’à l’heure actuelle, un patient accueilli à l’hôpital pour covid, mais n’ayant pas été testé par PCR, ne soit pas testé par PCR à un moment ou un autre ? S’il est doublement vacciné, encore, on peut le comprendre, vu le souci de minimiser les statistiques des vax ; mais comment un patient non vax hospitalisé pour covid sans test peut-il échapper au test après son entrée à l’hôpital ???
Je pense que les chiffres de la DREES sur cette catégorie signalent qu’à aucun moment elle n’apparie en direct le fichier SI-VIC (victimes) et le fichier VAC-SI (statut vaccinal). Si comme je le pense, la DREES se contente d’apparier les fichiers SI-VIC(victimes = hospitalisés) et SI-DEP (testés PCR +), puis de consulter VAC-SI, cela veut dire que les chiffres concernant ces cas SI-VIC non testés seraient entièrement issus des projections statistiques effectuées par la DREES, sur la base des « observations » faites à travers SI-DEP.
En d’autres termes, aucune observation directe du statut vaccinal des personnes concernées. Ce qui expliquerait l’invraisemblance des chiffres proposés, alors qu’encore une fois comme vous je peine à imaginer qu’un non vax hospitalisé pour covid ne soit jamais testé après son arrivée à l’hôpital !
Cette catégorie des non testés pourrait donc bien être la cristallisation des requantifications effectuées par la DREES sur les effectifs « observés ». Rien n’est affirmable de façon définitive, puisque la DREES ne livre pas d’éléments clairs sur ses méthodes. Elle signale bien néanmoins que ses « réappariements » induisent une requantification pour tous les effectifs mesurés, y compris cette catégorie « ensemble », incluant les non testés ou les testés PCR négatifs.
Autre point : si les « réa » (soins critiques) sont toujours mis en avant par les bilans officiels, c’est parce que c’est là que le différentiel « vax/ non vax » est en effet le plus marqué, contrairement aux hospitalisations conventionnelles et aux décès.
Il convient de rappeler ici que le fait d’échapper à la réa n’est pas forcément bon signe ... Quand des soignants placent un patient en réa, c’est parce qu’ils estiment qu’il y a un espoir raisonnable de le sauver ... Et on voit bien que le différentiel sur les « réa » est logiquement inverse de celui sur les « décès » ... Plus vous avez de patients en réa, moins vous en avez qui décèdent, corrélativement.
Désolée pour la longueur de ma réponse, mais vraiment je suis épatée par le fait que vous ayiez soulevé cette question, ultra pointue !
Vous souhaitant le meilleur pour la suite, dans ce monde plein de piquants :)

@Eric F
Bonjour. Je ne cherche pas à manipuler les gens, mais à faire qu’ils s’interrogent. Pour ce qui concerne les bidouillages effectués par la DREES, je vous renvoie à mon précédent article. Pour revenir par exemple sur la question que vous souilgnez — l’égalité de traitement des données entre vax et non vax— vous pouvez voir que les non vax sont surreprésentés à hauteur de 2,55 dans le panel étudié par la DREES — car 23 % des tests PCR positif leur sont attribués (après requantification par la DREES, par le système des strates appliquées aux non appariés) alors qu’ils ne sont que 9% en population globale. Donc a minima, quand ensuite la DREES recherche le statut vaccinal des gens hospitalisés, puisqu’elle ne prend en compte que les testés positifs, elle augmente de 2,55 fois la probabilité de trouver des non vax. Surtout que contrairement à ce que vous dites, la catégorie des non vax n’est pas représentative de la population globale, contrairement à la catégorie des vax, puisque la DREES sélectionne comme non vax uniquement les personnes à risque (liste CPAM ; il y a aussi les soignants dans cette liste, mais ils ne représentent que quelques milliers de personnes parmi les millions qui y sont inscrites). Pour moi, la DREES devrait donc si elle était honnête prendre un panel de testés représentatif de la population — 9 % de non vax, 81 % de doubles vax, etc ... Puis regarder ce qui se passe en terme d’hospitalisations pour ce panel. Là on pourrait obtenir des différentiels réalistes.Quant au fait de rapporter les chiffres d’hospitalisations à la population globale, j’en ai déjà parlé aussi, cela n’a aucun sens : vous n’êtes pas plus représentatif des vax hospitalisés que je ne le suis des non vax hospitalisés, puisque les hospitalisés sont des personnes à risques à 90 %. Le but de mon « pastiche » , ici, était de rappeler aussi ce fait essentiel, pour dire que tant qu’on ne nous présentera pas des chiffres basés sur cette catégorisation là (population à risque / population sans risque connu), les cartes seront brouillées. Catégoriser les gens en vax / non vax comme clé d’entrée des observations, c’est induire que c’est le statut vaccinal qui détermine le fait d’être hospitalisé ; c’est donc affirmer d’entrée ce que l’on est supposé évaluer à la fin ...après un étude sérieuse et objective ... qui manque toujours à ce jour, en France. Cela m’embête un peu si je ne réussis pas à vous en convaincre, mais je peux le comprendre car ces études ont l’air en effet d’être valables, les manipulations sur lesquelles elles reposent étant subtiles. Bien cordialement. 

@lecoindubonsens
Alloo , Coin du Bon Sens ; vous ai-je perdu ?
ce n’est pas votre post qui montre que mon article ne prouve pas la surmortalité parmi les triple vax, c’est mon article lui-même ! Tout le sens de ma ptite production est justement là : j’ai fait un pastiche de ce que fait la DREES.

Si vous avez à coeur d’avoir des chiffres cohérents, vous n’avez plus qu’à me rejoindre dans la supplique pour obtenir enfin des données objectives, et sensées !
Je suis des vôtres, sur ce coup-là :)

@lecoindubonsens

nous disons donc je pense la même chose : il y a 2 catégories de population,
la premiere du genre ehpad, plus de 65 ans, plus immuno déficients
la deuxieme du genre population moyenne standard

sur les dernières décennies, donc sans lien avec covid, les stats (cf. insee), indiquent que 90% des décès français sont dans la 1ere catégorie.

Voilà ... Là nous sommes d’accord ... Et on ne voit vraiment pas en quoi le vaccin anticovid devrait y changer quelque chose : on ne lui en demande pas tant :)

@lecoindubonsens
Bonjour coin du bon sens, vous revoilà ! Attention, ce ratio de 1,44 que j’établis est par rapport aux « non vax » version DREES, à savoir des gens immuno-déficients .... Donc ça indique que les triple vax sont des gens encore plus immuno déficients, et non pas qu’ils ont gagné quelque chose à faire leur troisième dose.
Quant au 2% versus 6%, il apparaît tel que dans le tableau de la DREES. Nulle vérification nécessaire, donc ....

@pipiou2
J’ai donné ces chiffres en bonne connaissance de cause . Si vous les admettez, vous admettrez également la validité des chiffres que je donne concernant les triple vax. « Bref, donc », vous avez trois fois plus de « chances » de mourir (facteur 3) si vous avez fait la 3ème injection ....

Les chiffres de la DREES sont éminemment sujets à critique. Relire à ce sujet mon précédent article ?

Si en en effet les 2 doses donnent la meilleure situation parmi les profils hospitalisés ( 73 % des PCR positifs pour 50,84 % des événements et décès hospitaliers), pourquoi préconiser une troisième injection ? 

Je vous laisse à ces réflexions ....

Comprenez -vous qu’avec 88% de vaccinés et 55,3 % d’hospitalisés vaccinés vous n’arrivez pas à un vaccin efficace à 90 % ?

Quant à l’idée que 10 à 20 % seulement des patients hospitalisés seraient vaccinés, ce n’est pas moi qui le dis, évidemment ! Ce sont les témoignages diffusés dans les médias qui « oublient » les réalités ...et les fameuses proportions dont vous parlez ... C’est bien cela qui parait invraisemblable.

Quant à la proportion de risque pour un non vacciné, bien sûr qu’elle n’a rien de réel ni de valide, selon moi : c’est tout l’objet de cet article aussi bien que du précédent, Moi aussi je peux démontrer que les triple vax sont plus en danger face au covid que les autres catégories de population ... Mon raisonnement sera parfaitement con, aussi bien qu’il sera parfaitement étayable par les chiffres ! Donc il est définitivement temps de regarder ce qu’il y a derrière ces chiffres !

Merci de votre réaction, et mes excuses par avance si je ne parviens pas à alimenter davantage l’échange, faute de disponibilité, par la suite. 

@pipiou2
Il ne fallait pas sécher les cours de maths ... Et relire le paragraphe précédent. 23 % pour 38 ¨% fait un ratio de 1,65. 2% pour 6% fait un ratio de 3. 3 comparé à 1,65 fait « presque deux fois moins ».
Le but de l’article est de vous montrer que l’on peut tirer à peu près n’importe quoi de chiffres bruts, non interprétés. Mais bon, quand même, c’est utile de savoir lire, aussi ... Sans rancune ; :)

@Eric F
Si si, justement, ça peut modifier à peu près tout ! (voir fin de l’annexe 6, par exemple : calcul concernant l’incidence que pourraient avoir les « faux patients covid »).
Et c’est bien l’un des points critiques que j’ai évoqués : pourquoi la DREES ne quantifie-t-elle pas ses « non données » (non appariement) concernant le fichier des hospitalisés, alors qu’elle le fait pour ce qui concerne le fichier des testés ? On ne peut que soupçonner que ce taux d’ignorance soit inavouable ... et / ou bien qu’en réalité, la DREES n’apparie jamais « en direct » le fichier des hospitalisés avec celui des vaccinés, mais qu’elle se base uniquement sur le fichier des testés pour réaliser tout le reste de ses appariements et de ses projections statistiques, ce qui signifierait que les hospitalisés ne sont JAMAIS sa base d’observation, alors même qu’elle prétend qu’ils sont l’objet de ses travaux ...

@lecoindubonsens

Bonjour le j’espère bien nommé coin du bon sens ! Désolée pour le délai de ma réponse : votre question a été noyée au milieu des commentaires par ailleurs tout à fait dépourvus d’intérêt et hors de propos ci-autour ...
Dans l’annexe 1, j’ai pris un exemple pour faire comprendre l’inanité du « rapportage » à la population générale. Mais ce point est subtil, et je comprends bien que vous puissiez bloquer là-dessus. Je ne conteste pas que l’on puisse tirer le ratio de 1 à 12 des chiffres, je conteste la validité de faire un tel ratio. Je vais tenter de vous aider à re-réfléchir à ce sujet.
Soit j’étudie un groupe de départ (les animaux d’un zoo, ou les testés PCR +). Si c’est ce groupe que j’étudie, je compare des sous-groupes présents à l’intérieur de ce panel d’étude, non choisi, (fauves / non fauves — vax / non vax), et je tire des conclusions en comparant ce qui se passe pour ces sous-groupes (taux comparatifs).
Soit je cherche des données sur un groupe d’arrivée (animaux présents en France / population générale française) : alors je constitue un panel représentatif du groupe d’arrivée (ex : 11,93 % de non vax — 83,88, % de vax) et je regarde ce qui se passe dans cet échantillon de la population. Je pourrai alors bien sûr en tirer des conclusions en population générale, considérant que mon échantillon a les mêmes caractéristiques : c’est le principe du sondage.

Par contre, il est tout à fait inacceptable de passer des conclusions sur un groupe de départ non choisi à un groupe d’arrivée qui n’a pas du tout les mêmes caractéristiques ! Je ne peux pas considérer que mes conclusions sur un groupe de départ sont valables pour une population plus vaste si je n’ai pas pris soin que ce groupe de départ représente en effet les caractéristiques de cette population.

J’ai bien conscience que c’est contre-intuitif, mais toute l’arnaque intellectuelle se situe à ce niveau… Peut-être pouvez-vous en reparler à un mathématicien, si vous en avez un sous la main ? :)

Bien sincèrement, F.Pisani.

@markos
Bonjour Markos. Merci pour votre message.
Le but de l’article était de montrer les méthodes employées par la DREES depuis le mois d’octobre (moment du changement de leurs modes de calcul), et de permettre à un maximum de gens de lire les chiffres publiés régulièrement par la DREES avec ces clés.
Pour avoir simplement jeté un oeil sur leur dernière « note détaillée », en date d’hier 3 décembre, je constate qu’ils ont changé leur présentation (pas de chiffres, mais des pourcentages, désormais), et je crois avoir vu qu’ils envisagent de mettre au point de nouvelles « innovations méthodologiques » pour la suite.
En effet, d’après, encore une fois, le petit coup d’oeil rapide que j’ai jeté sur ces pourcentages, ils ont un problème qui était prévisible : les vaccinés sont de plus en plus testés par PCR et ont des PCR positifs de plus en plus nombreux, ce qui met par terre leur stratégie de bidouillage n°1 — à savoir jouer sur la surreprésentation des non vaccinés dans le fichier SI-DEP pour produire ensuite les chiffres sur les hospitalisations.
A suivre, donc ... Mais chacun peut s’y coller, sur ces chiffres du 3 décembre, je l’espère, si les tactiques utilisées ont été bien comprises après lecture de ma ptite contribution. Nulles statistiques à réaliser, NB : juste quelques conclusions logiques à tirer et simples opérations de calcul à effectuer. 
Bien cordialement.