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Pierre Perradin EFFET MARS 1- INTRODUCTION
Je tente ici de résumer le plus brièvement possible mon étude étalée sur près de cinq années consacrée à l’Effet Mars. Si je souhaite la faire connaître, c’est parce qu’elle est totalement objective, qu’elle utilise des échantillons fiables, qu’elle apporte de nouveaux éclairages et fait apparaître un certain nombre d’éléments novateurs. Je rappelle ce qu’est l’Effet Mars, mis en évidence par Michel Gauquelin. Selon les nombreux résultats statistiques qu’il a présentés, les sportifs célèbres, et plus généralement les célébrités dans des professions nécessitant un caractère « martien » (énergie, action, persévérance,…) naissent plus souvent que les autres lorsque Mars, au cours de son mouvement journalier, vient de se lever ou vient de culminer.
2- METHODE DE TRAVAIL
Il s’agit de comparer les fréquences de Mars en un secteur donné obtenues à partir d’un échantillon à celles qui seraient attendues selon le hasard, ou de comparer les fréquences entre deux sous-échantillons de niveaux de notoriété différents. Dans le premier cas, pour l’estimation des fréquences attendues, j’ai utilisé la méthode la plus courante de brassages aléatoires des éléments de naissance (logiciel Astro PC Pro d’Aureas). Ces comparaisons comportent des tests statistiques qui fournissent les probabilités (p) que les différences observées soient dues au hasard : elles sont considérées significatives si p < 0,05. Je suis parti de l’échantillon de 1066 sportifs français recueilli par le CFEPP (Comité Français pour l’Etudes des Phénomènes Paranormaux). Le protocole de cette étude a été mis au point avec Gauquelin, et prévoyait de vérifier la somme des proportions relatives aux secteurs 1 et 4, en se limitant à des années de naissance antérieures à 1950, limitation demandée par Gauquelin afin de réduire les risques de naissances provoquées, de plus en plus fréquentes. La fréquence obtenue a été de 18,76%. Comparée à celle attendue de 18,2%, la différence n’est évidemment pas significative, et l’Effet Mars a ainsi été rejeté. Certains ont toutefois reproché au CFEPP d’avoir sélectionné un nombre important de sportifs de faible notoriété. De plus, la proportion attendue de 18,2% obtenue par 80 brassages aléatoires est trop élevée : le psychologue Suitbert Ertel a de son côté, avec une méthode similaire, trouvé 17,52%, et j’ai moi-même obtenu 17,58%. L’écart entre 18,2% et 17,58% ne peut être du au hasard (p = 0,0008), ce qui jette un sérieux doute sur la valeur retenue par le CFEPP. Par ailleurs, si parmi les deux secteurs étudiés, le secteur 4 ne peut être retenu, il n’en est pas de même du secteur 1qui, avec 10,51% comparé à 9,26% attendu, présente parmi les 12 secteurs l’écart positif le plus important. Ce sont ces différentes considérations qui m’ont poussé à entreprendre une étude personnelle, avec comme objectif le secteur 1, celui du lever. Pour cela, j’ai constitué un échantillon de 1245 célébrités susceptibles selon Gauquelin, d’après leurs professions, d’être sensibles à l’Effet Mars (748 sportifs, 168 médecins, 164 militaires et 165 fondateurs d’entreprise). Aucun biais d’échantillonnage n’est à craindre étant donné que tous mes choix ont été effectués et retenus définitivement avant tous calculs de position de Mars, sans aucune exception. Par ailleurs, je n’ai apporté aucune limitation aux années de naissance. Ayant ensuite constaté une bonne similitude des distributions de Mars en secteurs des deux études, j’en ai effectué la fusion, ce qui m’a conduit, compte tenu des doublons, à un échantillon expérimental de 1945 individus. Cet échantillon que je nomme (PP + CFEPP) est donc tout à fait fiable, puisque d’une part je suis totalement sûr de mon échantillon personnel, et que d’autre part celui du CFEPP ne peut évidemment pas être suspecté de favoriser l’Effet Mars.
3- PRINCIPAUX RESULTATS
Il m’est apparu immédiatement que les résultats relatifs aux années de naissance postérieures à 1950, propres à mon échantillon personnel étaient très différents de ceux des années antérieures. J’ai donc décidé de présenter les résultats selon 8 périodes différentes afin de préciser une telle évolution. Par ailleurs, j’ai voulu tester l’idée présentée par Gauquelin et Ertel selon laquelle l’Effet Mars était d’autant plus fort que la célébrité des sujets était élevée. J’ai donc divisé l’échantillon retenu, comportant déjà des célébrités, en deux sous-échantillons de notoriété différentes : c’est ce que je nomme l’Effet de Notoriété. Le niveau 1 correspond au niveau inférieur, et le 2 au niveau supérieur. Les résultats sont présentés dans le tableau suivant Figure 1, dans lequel les proportions indiquées sont bien sûr celles relatives au secteur 1 par rapport au total des 12 secteurs. Exemple : « cellule 1901 à 1910 / Niveau 1 », nous relevons « 14 sur 128 », ce qui veut dire que sur les 128 cas qui se sont présentés, 14 d’entre eux ont concerné le secteur 1, soit une proportion de 10,94%. Les différents totaux sont présentés en marges. La colonne de droite fournit sous l’étiquette « Contrôle » les résultats de 20 brassages aléatoires et constituent une estimation des valeurs attendues selon le hasard. Je fais ici une remarque : une autre estimation calculée à partir de 1000 sujets ordinaires pris au hasard au sein des archives Gauquelin, et relatives à des recherches d’hérédité, conduit à 8,80%. Figure 1
Nous pouvons faire les commentaires suivants : Le résultat global (10,13% contre 8,83%) est presque significatif avec une probabilité de hasard p = 0,05, mais l’intérêt réside surtout dans l’observation de l’influence des deux paramètres.
3.1- Les périodes Il est clair que l’Effet Mars évolue, se manifestant nettement pour les 6 premières tranches, les résultats devenant négatifs ensuite. De 11,49% pour les années £ 1940, la proportion passe à 6,98% pour les années > 1940, soit une différence qui apparaît comme largement significative avec p = 0,0025. Limité aux années favorables £ 1940, l’Effet Mars devient très significatif avec p = 0,001. Ceci est déjà un premier résultat intéressant, mais ce qu’il faut retenir c’est que, si l’Effet Mars existe, il ne se manifeste plus depuis de nombreuses années.
3.2- Les niveaux de notoriété La séparation en deux niveaux a été faite par moi-même, à partir de mes connaissances et à l’appui de nombreux documents. Elle peut être considérée comme subjective, mais elle est objective, en ce sens que chaque sélection a été opérée, comme pour l’échantillon global, en méconnaissance totale des positions de Mars. De plus, une enquête menée auprès de sept personnes compétentes m’a totalement confirmé dans mes choix. Globalement, le résultat est favorable, avec 11,19% pour le niveau 2 contre 9,48% pour le niveau 1, mais la différence n’est pas significative. Elle le devient pour les années £ 1940, avec 13,80% contre 10,14% (p = 0,04). Il faut surtout remarquer que l’ Effet de Notoriété qui est ainsi mis en évidence a perdu constamment de sa force au fil du temps, comme l’Effet Mars global, ce qu’illustre le tableau Figure 2 suivant :
Figure 2
Si l’on s’en tient aux individus de notoriété supérieure, on note (colonne «% Niveau 2 ») que l’Effet Mars diminue progressivement. Si de plus on se cantonne aux années £ 1940, avec 13,80% observé contre 9,05% théorique, nous arrivons à p = 0,0002
3.3- Naissances naturelles Le fait qu’un phénomène se manifeste d’une manière inconstante peut jeter un doute sur sa réalité, sauf à en trouver l’explication, ce qui alors au contraire le valide davantage. Gauquelin avait demandé au CFEPP de limiter dans le cadre de son expérience les années de naissance à celles antérieures à 1950. Il craignait en effet que les naissances récentes, de plus en plus fréquemment provoquées, ne masquent l’Effet Mars. Les résultats que j’ai obtenus semblent lui donner raison, et l’hypothèse selon laquelle l’Effet Mars ne fonctionnerait qu’en cas de naissances naturelles devient plausible. J’ai tout d’abord construit des courbes d’heures de naissance pour plusieurs périodes, et j’ai obtenu les résultats graphiques présentés Figure 3
Figure 3
Il apparaît clairement que la courbe immuable des naissances naturelles a évolué vers une courbe institutionnelle de convenance pour les uns et les autres. J’ai noté par ailleurs que les heures de naissance déclarées étaient de plus en plus précises, ce qui s’explique très bien par le fait que les déclarations étaient de plus en plus effectuées par des professionnels du milieu médical. J’ai donc pris le taux (T) d’heures de naissance exprimées en nombre entier, sans minutes, (ex : 18 h 00, 20 h 00) comme mesure de la proportion de naissances provoquées. J’ai par ailleurs utilisé comme mesure de la force de l’Effet Mars le rapport (K) de la proportion de Mars en secteur 1 à celle attendue. Ayant réparti comme précédemment les heures de naissance selon 8 périodes, cela donne le tableau suivant Figure 4 , toujours pour l’échantillon (PP + CFEPP), les valeurs de T ayant été obtenues à partir d’un échantillon de 29405 personnes.
Figure 4
La corrélation entre ces deux facteurs est très forte, égale à 0,894. Ces évolutions parallèles peuvent laisser penser que nous sommes en présence d’une relation de cause à effet. Si tel est le cas nous devrions, pour une période donnée et un niveau de notoriété donné, obtenir un Effet Mars plus fort pour les cas d’heures de naissance entières (sonnantes), puisqu’ils présentent une plus grande probabilité de naissances naturelles. J’ai donc introduit ce troisième facteur d’heures de naissance (HN) entières ou non. Le tableau Figure 5 donne les résultats, toujours pour l’échantillon (PP +CFEPP) et 8 périodes : Figure 5
On note de suite que ce facteur n’a aucune influence en cas de niveau 1 (9,43% contre 9,56%), alors qu’elle se révèle très importante en niveau 2 (13,95% contre 7,37%). Cette dernière différence est largement significative avec p = 0,005. Il est remarquable de constater que cette influence se manifeste pour chacune des 8 périodes étudiées. Si l’on ne considère que les années£ 1940, toujours niveau 2, la différence est encore plus flagrante avec 54 / 332 = 16,27% pour les heures entières contre 15 / 168 = 8,93% pour les heures non entières. Si de l’échantillon de départ de 1945 sujets nous ne retenons que ceux ayant la plus grande notoriété (Niveau 2) et que nous ne retenons également que les cas où la probabilité de naissances naturelles est la plus forte (années £ 1940 et heures de naissance entières) nous arrivons à 54 / 332 = 16,27%, à comparer à 2262 / 25521 = 8,86% comme valeur théorique. Le test d e Khi2 donne une probabilité de hasard p = 0,000003 Ces dernières observations confortent largement l’hypothèse selon laquelle l’Effet Mars existe, mais qu’il n’apparaîtrait que lors des naissances naturelles, ce qui expliquerait la disparition progressive de ses manifestations. Ce résultat est d’autant plus frappant qu’une imprécision de mesure doit normalement avoir tendance à masquer la mise en évidence du phénomène recherché. Ainsi se termine l’exposé des principaux résultats de mon étude. J’ai toutefois entrepris une extension dans deux directions : élargissement à la totalité du mouvement journalier, et augmentation de la taille de l’échantillon.
4 – EXTENSION DES RECHERCHES
4.1- Tous les secteurs Mon étude porte sur le secteur 1, celui du lever de Mars. J’ai également voulu savoir comment se présentait la distribution relative à la totalité du mouvement journalier, et non pas au seul lever. J’ai choisi de me concentrer sur le cas où l’Effet Mars se manifeste au mieux :années de naissance £ 1925 et niveau 2 de notoriété. De plus, j’ai choisi de présenter cette distribution globale en 36 secteurs, avec lissage des valeurs brutes (chaque valeur est remplacée par la moyenne de la valeur considérée et des deux valeurs adjacentes). Le secteur 1 dans la division en 12 secteurs, objet de mon analyse, est donc représenté par les secteurs 1, 2 et 3 dans cette nouvelle division en 36 secteurs, et ainsi de suite. Les valeurs présentées sont bien sûr celles des quotients % observé / % attendu. Voir le graphique circulaire Figure 6 :
Figure 6
On note clairement un fort accroissement de la présence de Mars juste après son lever, illustrant ainsi ce que nous avions déjà observé. Mais ce qui est très surprenant, c’est que nous trouvions quatre pics, précisément aux emplacements annoncés par Gauquelin : après le lever à partir du secteur 1 (c’est de loin le plus important), mais également après la culmination à partir du secteur 10 (ou secteur 4 en 12 secteurs), le coucher à partir du secteur 19 ( ou 7), le fond du ciel à partir du secteur 28 (ou 10).
4.2- Echantillon élargi J’ai examiné l’ensemble d’une base rassemblée par Suibert Ertel, comprenant uniquement des sportifs (13 études), divisée en trois groupes publiés, et un groupe découvert par Ertel et non publié par Gauquelin. J’ai comparé les résultats de cette base avec ceux pris comme référence de l’échantillon (PP + CFEPP). Afin de valider les comparaisons, je n’ai pris en compte que les années < 1950. Voir le tableau Figure 7 qui exprime les résultats relatifs au secteur 1 par rapport à l’ensemble : Figure 7
La proportion en secteur 1 pour l’ensemble de la base Ertel est égale à 447 / 4255 = 10,51%, et elle apparaît tout à fait correcte puisque pratiquement égale à celle de mon échantillon. Ceci est du à l’incorporation des éléments non publiés, qui viennent en compensation de ceux publiés. Malgré tout, l’hétérogénéité affichée des résultats, confirmée par un test d’homogénéité de Khi2conduisant à p = 0,0001, incite à la plus grande prudence quant à une fusion de l’ensemble des données. Par contre nous n’avons aucune réserve à formuler pour l’étude de l’influence des paramètres que sont la période et le niveau de notoriété, paramètres qui n’étaient en rien des objectifs des études constituant la base Ertel. J’ai donc effectué la fusion de l’ensemble, ce qui m’a conduit à un échantillon de 5308 sujets compte tenu des doublons. J’ai comme habituellement sélectionné quelques sujets comme appartenant au niveau supérieur 2 parmi les sujets supplémentaires issus de cette fusion. Ils sont relativement peu nombreux car la plupart des sujets supplémentaires m’étaient inconnus. J’ai obtenu le tableau simplifié Figure 8 à partir d’une séparation des années de naissance en 2 périodes : £ 1925 et > 1925. Figure 8
On note que globalement les années £ 1925 sont favorables à l’Effet Mars, ainsi que le Niveau 2, sans toutefois apporter de différences significatives. Par contre, si l’on se tient aux années £ 1925 , la différence entre les deux niveaux est flagrante : 15,65% contre 9,29% conduisant à p = 0,00006. De même, si l’on se cantonne au niveau 2, la différence entre les périodes est encore plus nette, avec 15,65% contre 6,28% conduisant à p = 0,000008. Les influences des années de naissance et des niveaux de notoriété sont ainsi largement confirmées et amplifiées . Par contre, ne disposant pas des heures de naissance de la base Ertel, nous n’avons pu vérifier l’influence des heures sonnantes ou non.
4.3- Relation avec l’activité géomagnétique J’ai mis en relation l’Effet Mars et deux indices annuels d’activité magnétique terrestre. Ces deux indices ont été retenus par suite d’un historique important débutant en 1868. L’indice AA est une moyenne au niveau de chaque année des indices journaliers. L’indice AA* correspond au nombre d’orages magnétiques relevés au cours de chaque année. Dans les deux cas, une corrélation a été mise en évidence, montrant que les années de faible activité sont propices à la manifestation de l’Effet Mars. Les tableaux suivants Figure 9 et Figure 9 bis, relatifs à l’indice AA en fournissent une illustration. Le seuil des indices AA £ 17,5 ou AA > 17,5 a été choisi de telle sorte qu’il partage l’échantillon (PP + CFEPP) en deux groupes de tailles sensiblement équivalentes. On constate que dans tous les cas de figure, les proportions de Mars en secteur 1 sont plus élevées avec AA £ 17,5. On constate également que la différence est très forte au niveau 2 de notoriété, avec 14,52% contre 6,95%. Figure 9
Figure 9 bis
5- CONCLUSION
Face à toute cette série de résultats significatifs, et parfois très largement, de résultats cohérents se renforçant les uns des autres, il m’est vraiment impossible de confirmer la position du CFEPP concluant, hâtivement, à la négation de l’Effet Mars. Bien au contraire, il apparaît de fortes présomptions en faveur de son existence. S’il existe, il semble ne se manifester que pour des naissances naturelles, donc pour des années anciennes, et pour des célébrités de très grande notoriété. Il semble de plus être sensible à l’activité géomagnétique Pour ces raisons (années de naissance anciennes, et très rarissimes très grandes célébrités), il ne peut être d’aucune utilité pratique pour les astrologues. Mais par contre je pense que le phénomène mérite d’être étudié à nouveau. Il faudrait pour cela pouvoir distinguer précisément les naissances naturelles des naissances provoquées, célébrité par célébrité, ce qui me paraît pour différentes raisons très difficile à réaliser, notamment pour un simple chercheur indépendant . Il faudrait également approfondir la piste de l’électromagnétisme, suggérée par la sensibilité du phénomène aux perturbations magnétiques terrestres. J’ai passé de longs moments à réfléchir et examiner les biais possibles, mais sans succès. Si par contre une réfutation peut m’être apportée, c’est sans difficulté que je pourrai tirer un trait sur ce Effet Mars, vraiment très tenace. |
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