GéoAstro – Module Statistique

GéoAstro est un logiciel d’analyse statistique appliqué aux données astrologiques.

Son objectif est simple et clairement défini :

Évaluer si les résultats astrologiques observés dans un groupe de population peuvent raisonnablement être attribués au hasard, ou s’ils présentent un caractère statistiquement improbable.

Autrement dit, GéoAstro cherche à tester des hypothèses statistiques sur des groupes de population, à partir de données astrologiques (scientifiques, artistes, sportifs, etc.).

Le principe fondamental : comparer l’observé au hasard

Lorsqu’on observe une dominante planétaire ou zodiacale dans un groupe donné (par exemple des pilotes de Formule 1, des joueurs d’échecs ou des mathématiciens), une question essentielle se pose :

Ces résultats sont-ils spécifiques à ce groupe, ou pourraient-ils apparaître de façon aléatoire dans n’importe quel échantillon ?

GéoAstro répond à cette question en mettant en place une comparaison systématique entre :

• les résultats réellement observés dans le groupe étudié ;
• les résultats attendus par hasard, calculés à partir de simulations aléatoires.

À cet égard, GéoAstro s’appuie sur une méthode inspirée des statistiques telles qu’elles sont couramment utilisées dans de nombreux domaines de la recherche académique et universitaire, notamment en sciences sociales, en psychologie expérimentale, en épidémiologie ou en économie.

Étape 1 — Création d’un modèle statistique de référence

Le remélange aléatoire des données

Pour construire une référence statistique fiable, GéoAstro utilise une méthode de simulation par permutation :

• les dates et heures de naissance des individus du groupe sont mélangées aléatoirement ;
• cette opération est répétée un grand nombre de fois (généralement 1 000 ou 10 000 simulations) ;
• chaque simulation produit un groupe fictif, statistiquement comparable au groupe réel, mais sans structure astrologique intentionnelle.

Le logiciel calcule ainsi la probabilité que chacun des éléments du thème astrologique puisse être dominant, sous-dominant ou non-dominant, à partir des mêmes dates de naissance, redistribuées de façon aléatoire.

Cette procédure relève des tests de permutation, une classe de méthodes non paramétriques largement utilisée en statistique moderne. Ces approches sont couramment employées dans de nombreux domaines de recherche — notamment en biostatistique, neurosciences, apprentissage automatique et sciences de l’environnement — lorsqu’il est préférable d’estimer empiriquement la distribution sous l’hypothèse nulle plutôt que de supposer une forme paramétrique.

Dans ce cadre, les probabilités calculées correspondent à des p-values empiriques issues de simulations aléatoires répétées. Les inférences sont donc conditionnelles à l’hypothèse nulle et au schéma de permutation adopté.

Étape 2 — Calcul des distributions normales

À partir des milliers de groupes simulés, GéoAstro calcule pour chaque élément astrologique :

• les distributions normales attendues par hasard ;
• les valeurs moyennes et la dispersion statistique.

Ces calculs sont réalisés pour différents éléments constituant un thème astrologique :

• les planètes ;
• les familles planétaires RET ;
• les signes zodiacaux ;
• les familles zodiacales ;
• les Maisons et zones de la sphères locales ;
• les aspects planétaires.

Le critère central : le rang moyen hiérarchique

GéoAstro repose sur une approche graduelle de la hiérarchie planétaire :

• Chaque planète est classée de 1 à 10 selon sa position hiérarchique dans le thème.
• Chaque famille planétaire RET est classée de 1 à 8.
• Chaque signe zodiacal de 1 à 12.
• Etc.

Le logiciel calcule ensuite :

• le rang moyen observé pour chaque planète, signe, etc. dans le groupe étudié ;
• le rang moyen attendu dans les groupes générés aléatoirement.

L’approche de GéoAstro repose sur le rang moyen hiérarchique, permettant une analyse graduelle et précise, distinguant progressivement les éléments forts, moyens ou faibles au sein du groupe analysé.

Étape 3 — Calcul des probabilités statistiques

GéoAstro compare les résultats observés avec les distributions obtenues par simulation :

• pour chaque planète, signe, etc., il calcule la probabilité qu’un groupe aléatoire produise un rang moyen égal ou plus atypique que celui observé ;

En termes simples :

Plus cette probabilité est faible, moins le résultat peut être attribué au hasard.

L’interprétation statistique des résultats

En statistique, un seuil conventionnel est généralement utilisé :

• 5 % (p < 0.05)

Lorsque la probabilité est inférieure à ce seuil de 5 % :

• le résultat est considéré comme statistiquement improbable ;
• il est jugé trop peu probable pour être dû au hasard seul.

Dans le cadre de GéoAstro, cela signifie que le groupe étudié présente une configuration astrologique qui se distingue significativement de ce que produirait un échantillon aléatoire.

En d’autres termes, le résultat est jugé trop atypique pour être attribué au hasard.

Mise en évidence des résultats significatifs

Dans les tableaux de résultats produits par GéoAstro, les valeurs correspondant à une probabilité inférieure ou égale à 5 % (p ≤ 0,05) sont affichées en gras, afin de signaler visuellement les résultats statistiquement atypiques.

Cette convention graphique n’a pas de valeur interprétative en soi, mais vise uniquement à faciliter l’identification rapide des écarts statistiquement improbables par rapport à la distribution aléatoire de référence.

Positionnement méthodologique de GéoAstro

• Filiation

GéoAstro s’inscrit dans la continuité du module AstroStat développé par Julien Rouger, également astrologue conditionaliste.

• Choix méthodologique

Après plusieurs années d’utilisation de ce module, GéoAstro a été conçu à partir d’un choix méthodologique distinct, consistant à ne retenir que les éléments astrologiques pertinents du point de vue statistique.

• Signal et bruit statistique

Dans une analyse statistique, un niveau de détail trop élevé tend à produire du bruit statistique, en multipliant les variations aléatoires et les faux signaux, au détriment des effets réellement mesurables. Les résultats significatifs deviennent alors plus difficiles à identifier.

• Approche sélective

Là où le module AstroStat produisait un volume très important de résultats détaillés, GéoAstro adopte une approche volontairement sélective, en se concentrant sur les éléments du thème susceptibles de faire apparaître des écarts statistiquement significatifs.

Cette orientation repose sur l’hypothèse que seuls les éléments réellement prépondérants d’un thème peuvent donner lieu à un effet statistique mesurable.

Utilisation du logiciel GéoAstro

Organisation générale de l’interface

L’interface de GéoAstro est structurée en plusieurs onglets, chacun correspondant à un type de traitement statistique appliqué aux données astrologiques. Cette organisation permet de distinguer clairement les fonctions de calcul, de préparation des données et de comparaison des résultats.

Les principaux onglets disponibles sont les suivants :

• Analyse

Onglet principal du logiciel, permettant de lancer les calculs statistiques sur une cohorte de population à partir d’un fichier de données.

• Modèles CSV

Onglet fournissant des modèles de fichiers d’entrée, destinés à garantir une structure de données compatible avec le moteur de calcul de GéoAstro.

• Comparaison H/F

Onglet dédié à la comparaison statistique entre populations masculines et féminines, lorsque les données disponibles le permettent.

Paramètres de calcul

Avant de lancer une analyse statistique, l’utilisateur définit plusieurs paramètres :

• Sélection du fichier de données

Les données sont importées sous la forme d’un fichier CSV contenant les informations nécessaires à l’analyse astrologique et statistique.

• Nombre de permutations

Le nombre de simulations aléatoires peut être fixé à 1 000 ou 10 000, selon le niveau de précision souhaité.

• Langue d’affichage

L’interface et les résultats peuvent être affichés en français ou en anglais.

Une fois ces paramètres définis, le calcul statistique est lancé via le bouton dédié. Une barre de progression permet de suivre l’avancement du traitement. Les résultats peuvent ensuite être exportés au format CSV.

Présentation des résultats statistiques

Les résultats sont affichés sous forme d’un tableau synthétique.

Chaque ligne correspond à un élément astrologique analysé (planète, famille planétaire, signe, etc.), et chaque colonne à un indicateur statistique spécifique.

Signification des colonnes du tableau

• Catégorie astrologique

Libellé de l’entité analysée (planète, famille RET, signe zodiacal, etc.).

• Moyenne de l’échantillon

Valeur moyenne observée sur les données réelles du groupe étudié.

• Moyenne de la distribution

Valeur moyenne issue de la distribution nulle obtenue par permutations aléatoires.

• Écart-type

Mesure de la dispersion de la distribution nulle : plus l’écart-type est élevé, plus les valeurs simulées sont dispersées autour de leur moyenne.

• Z-score

Distance, exprimée en unités d’écart-type, entre la valeur observée et la moyenne de la distribution nulle.

Une valeur proche de zéro correspond à un résultat ordinaire ; une valeur élevée, positive ou négative, indique un résultat atypique.

• Proba empirique (surval)

Fréquence, parmi les permutations, d’une valeur au moins aussi élevée que la valeur observée, indiquant une sur-valorisation potentielle.

• Proba empirique (sous-val)

Fréquence, parmi les permutations, d’une valeur au plus aussi faible que la valeur observée, indiquant une sous-valorisation potentielle.

• P-value (surval)

Approximation théorique de la probabilité de sur-valorisation, calculée à partir du z-score (queue supérieure de la loi normale).

• P-value (sous-val)

Approximation théorique de la probabilité de sous-valorisation, calculée à partir du z-score (queue inférieure de la loi normale).

Une approche expérimentale appliquée à l’astrologie

GéoAstro s’inscrit dans une démarche expérimentale appliquée à l’astrologie, fondée sur une logique simple et reproductible :

1. Observation d’un phénomène au sein d’un groupe réel ;
2. Simulation de ce phénomène par le hasard, à l’aide de permutations aléatoires ;
3. Comparaison statistique entre les résultats observés et les distributions de référence ;
4. Évaluation de la probabilité que les résultats observés puissent être attribués au hasard.

Cette démarche permet de transformer des observations empiriques en résultats mesurables, quantifiés et discutables, compatibles avec les standards méthodologiques de la recherche statistique.

Dans ce cadre, GéoAstro fournit un environnement logiciel standardisé dédié au calcul et à la présentation de résultats astro-statistiques sur des groupes de population, en se limitant volontairement à la production d’indicateurs statistiques objectivables.

Par son approche fondée sur des simulations aléatoires, des distributions de référence et des critères statistiques explicites, GéoAstro constitue un outil original dans le champ de l’astrologie statistique contemporaine, sans équivalent direct à ce jour sous la forme d’un logiciel dédié, structuré et reproductible.

Affichage et visualisation des résultats

GéoAstro produit des résultats statistiques exportables au format CSV, qui peuvent être utilisés par des modules graphiques dédiés pour la visualisation sous forme d’histogrammes ou de courbes de distribution.

Deux modes complémentaires de visualisation des résultats statistiques sont ainsi proposés. Ces modes n’ont pas vocation à interpréter les données, mais à rendre lisible la position d’un résultat par rapport à une distribution de référence, selon deux niveaux d’analyse distincts.

Affichage global : histogrammes comparatifs

Le premier mode de visualisation repose sur des histogrammes, permettant une lecture globale des résultats pour l’ensemble des éléments astrologiques analysés.

Chaque histogramme représente :

• la répartition observée des éléments astrologiques dans le groupe étudié ;
• exprimée en pourcentage ;
• pour une catégorie donnée (planètes, signes, familles, etc.).

Ce mode d’affichage permet :

• d’identifier rapidement les éléments sur- ou sous-représentés ;
• de comparer visuellement les écarts entre les différentes catégories astrologiques ;
• d’obtenir une vue d’ensemble synthétique des tendances du groupe analysé.

Selon les options sélectionnées, l’histogramme peut également afficher des informations statistiques complémentaires (z-score et p-value), afin de situer les écarts observés par rapport aux distributions de référence calculées par le logiciel.

Ce mode est principalement destiné à une lecture comparative et exploratoire, à l’échelle de l’ensemble du groupe.

Affichage individuel : courbes de distribution

Le second mode de visualisation repose sur des courbes de distribution, permettant une analyse plus fine et plus ciblée d’un élément astrologique donné.

Contrairement aux histogrammes, qui offrent une vue globale, ce mode permet de positionner un résultat spécifique à l’intérieur d’une distribution statistique.

Deux types de courbes sont proposés :

Courbe gaussienne (distribution théorique)

La courbe de Gauss représente la distribution théorique attendue par hasard, construite à partir des paramètres statistiques calculés (moyenne et écart-type).

Ce mode permet :

• de situer la valeur observée par rapport à une loi normale de référence ;
• de visualiser graphiquement le z-score et la position du résultat dans la distribution ;
• d’évaluer le caractère ordinaire ou atypique d’un résultat.

La courbe gaussienne correspond ainsi à une approche théorique, fondée sur l’hypothèse d’une distribution normale.

La courbe KDE (Kernel Density Estimation) représente la distribution empirique réelle, obtenue directement à partir des simulations par permutations.

Ce mode permet :

• de visualiser la forme réelle de la distribution issue des données simulées ;
• de détecter d’éventuelles asymétries ou irrégularités ;
• de s’affranchir de l’hypothèse de normalité.

La courbe KDE offre ainsi une lecture empirique complémentaire, directement fondée sur les résultats simulés par le logiciel.

Complémentarité des modes de visualisation

Les histogrammes et les courbes de distribution répondent à des objectifs différents mais complémentaires :

• les histogrammes fournissent une vue synthétique et comparative des tendances globales ;
• les courbes de distribution permettent d’examiner la position précise d’un résultat par rapport à une distribution de référence, théorique ou empirique.

En combinant ces deux niveaux de visualisation, GéoAstro permet une lecture rigoureuse et graduée des résultats statistiques, tout en respectant la distinction entre calcul, visualisation et interprétation.

Les outils de visualisation intégrés à GéoAstro ont pour objectif de rendre accessibles des résultats statistiques complexes, sans en orienter l’interprétation. Ils constituent une aide à la lecture des écarts observés par rapport au hasard, dans le cadre strict du protocole expérimental défini par le logiciel.