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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 ;
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méthode de mesure de référence dont la justesse est reconnue ;
-
essais interlaboratoires.
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Définition : Qu’est-ce que la justesse ?Article inclus dans l'offre
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7. Glossaire
Biais
Erreur de justesse.
Confiance d’un test (1 – alpha)
1 moins la probabilité de ne pas commettre l’erreur de première espèce. Ex : intervalle de confiance à 95 %.
Erreur systématique
Composante de l’erreur de mesure qui, dans des mesurages répétés, demeure constante ou varie de façon prévisible (VIM).
Hypothèse H0
Sauf preuve du contraire, l’hypothèse H0 est considérée comme vraie par défaut. Cette hypothèse établit généralement l’équivalence, par exemple : H0 : µ = 0.
Hypothèse H1
Cette hypothèse H1 est considérée comme fausse jusqu’à preuve du contraire (rejet de H0) Cette hypothèse établit généralement la différence, par exemple : H1 : µ ≠ 0.
Justesse
Étroitesse de l’accord entre la moyenne d’un nombre infini de valeurs mesurées répétées et une valeur de référence (VIM).
Puissance d’un test (1 – beta)
1 moins la probabilité de ne pas commettre l’erreur de seconde espèce. On demande généralement une puissance de test supérieure ou égale à 80 %.
Risque alpha
Erreur de première espèce commise à l’issue du test statistique quand l’hypothèse H0 est rejetée de manière incorrecte, alors qu’elle est vraie dans la réalité. Il est choisi par l’expérimentateur comme risque prêt à être accepté (par exemple : 5 %).
Risque bêta
Erreur de seconde espèce commise à l’issue du test statistique quand l’hypothèse H0 est maintenue de manière incorrecte, alors qu’elle est fausse dans la réalité. On accepte généralement un risque bêta inférieur ou égal à 20 %.
Valeur vraie
Valeur d’une grandeur compatible avec la définition de la grandeur (VIM).
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