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Auteur(s)
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Morgan GERMA : Collaborateur à l’Université Joseph Fourier de Grenoble, Master CQAQMV
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Lire l’articleINTRODUCTION
La justesse d’une méthode de mesure se conçoit d’autant mieux que l’on dispose d’une valeur vraie pour la grandeur mesurée. Mais qu’est-ce que la valeur vraie ? Ne serait-ce pas un saint Graal, une notion mythique faisant l’objet d’une quête scientifique réunissant des laborantins autour d’une paillasse ?
Bien que cette valeur vraie ne soit pas connue avec certitude, il est possible d’avoir une valeur de référence acceptée, par le biais de :
-
matériaux de référence ;
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préparation d’un échantillon connu ;
-
méthode de mesure de référence dont la justesse est reconnue ;
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essais interlaboratoires.
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Foire aux questions5. Erreurs à éviter
5.1 N’oubliez pas le contexte de vos mesures
Il est possible que vos résultats de mesure vous semblent justes par rapport à votre étalon interne mais vous ne devez pas vous en contenter. Si votre laboratoire est déclaré significativement différent par rapport à d’autres laboratoires nationaux (essais inter-laboratoires sur des étalons externes) par exemple, vous devez tenter de comprendre d’où vient cet écart pour le corriger. De ce fait, il est important de participer à des essais interlaboratoires afin de s’assurer de la cohérence de ses résultats comparés à l’extérieur.
HAUT DE PAGE5.2 Ne gardez pas les valeurs douteuses qui polluent vos échantillons
L’échantillonnage est en lui-même une source d’incertitude sur les estimations des paramètres. Mais il peut en plus être pollué par des valeurs douteuses. Avant tout calcul, il convient de rechercher lesdites valeurs douteuses et de les écarter si l’impact sur les estimateurs est important. Il existe de nombreux tests pour réaliser cette détection parmi lesquels on peut citer Dixon, Grubbs, Cochran… (cf. Quelques tests d’hypothèses usuels [FIC 1439]).
HAUT DE PAGE5.3 Ne négligez pas de vérifier les hypothèses sur la loi parente.
Avant tout calcul, il est important de s’assurer de la normalité de la distribution. La normalité peut être vérifiée par divers tests statistiques (Kolmogorov-Smirnov, Shapirow-Wilk). Elle est souvent admise sans vérification, ce qui peut engendrer des erreurs dans les conclusions, la plupart des tests s’appuyant sur le caractère gaussien de la population parente pour établir les valeurs limites.
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Erreurs à éviter
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
-
ISO 3534-1 Statistique – Vocabulaire et symboles – Partie 1 : Termes statistiques généraux et termes utilisés en calcul des probabilités
-
JCGM 200 : 2012 vocabulaire international de métrologie – Concepts fondamentaux et généraux et termes associés (VIM)
-
ISO 5725-1 justesse et fidélité-principes
-
E. Morice, Puissance de quelques tests classiques effectifs d’échantillon pour des risques α, β fixés, revue de statistique appliquée, tome 16, n° 1 (1968), p. 77-126
-
Outil
Estimation de l’erreur de justesse (biais) selon plusieurs méthodes de calculs. (Outil
fic1411m1.xlsx
).Ce fichier Excel permet de déterminer le biais d’une méthode selon différentes méthodes.
Site sur la validation des méthodes,...
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