@Philippe Huysmans, Complotologue

C’est une bonne question à laquelle mon prochain article apportera des réponses.

Mais attention, quand on travaille avec des données forcément entachées d’erreurs, le mieux est souvent l’ennemi du bien.

Par exemple, si on veut faire une comparaison entre pays, il faut utiliser des taux (nombre de décès par million d’habitants). Cela fait intervenir deux nombres, le nombre de décès et le nombre d’habitants, deux nombres entachés d’erreurs, et ces erreurs peuvent s’ajouter et élargir la marge d’erreur sur le quotient.
Donc, à mon avis il vaut mieux s’occuper du nombre brut de décès plutôt que du taux de décès.

Il faut se fixer l’objectif : pour moi, c’est d’obtenir une estimation du nombre de décès causés par le covid. Nombre total, ou encore mieux, par tranche d’âges.
Il ne suffit pas de comparer le nombre de décès de 2020 avec une autre année puisque ce nombre présentait déjà une tendance à la hausse. Il ne suffit pas non plus de comparer 2020 avec une moyenne des années précédentes, pour la même raison.

Pour moi, le mieux, c’est de calculer la régression linéaire sur les années précédant 2020 et de prolonger cette droite pour obtenir le nombre de décès auquel on aurait dû s’attendre en 2020. Il faut alors retrancher cette valeur au nombre total de décès enregistrés en 2020 pour avoir une estimation de la surmortalité. 

La valeur théorique obtenue au moyen de la droite de régression tient automatiquement compte de tout ce qui a fait évoluer la mortalité au cours des années précédentes, par exemple, le vieillissement de la population, l’évolution démographique, le tourisme, les doublons et autres erreurs administratives. En ce qui concerne les erreurs, on peut raisonnablement espérer qu’elles s’annulent entre elles quand on calcule la différence entre la valeur mesurée et la valeur théorique.

Finalement, il faut interpréter le résultat. Un surmortalité obtenue ainsi n’est pas nécessairement attribuable à 100% au covid. Il y a aussi les effets secondaires des mesures prises pour lutter contre le virus. Et puis il y a l’ordre de grandeur du résultat. Par exemple, si on examine le premier graphique de l’article, on constate que la surmortalité par rapport à la droite de régression est du même ordre de grandeur en 2020 qu’en 2010. Cette surmortalité reste donc dans les marges d’une fluctuation statistique autour de la droite de régression. Un peu comme si les distraits qui ont oublié de mourir en 2018 et 2019 s’étaient fait rattraper en 2020. Un sceptique pourrait donc parfaitement conclure à la vue de ce graphique qu’il ne s’est rien passé en 2020. Avant de se précipiter sur cette conclusion, il serait quand même prudent de reprendre le calcul par tranches d’âges.