Fiche pratique | Réf : 1411

Estimation du biais de mesure selon plusieurs méthodes.

Auteur(s) : Morgan GERMA

Date de publication : 31 mars 2015

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  • Morgan GERMA : Collaborateur à l’Université Joseph Fourier de Grenoble, Master CQAQMV

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MOTS-CLÉS

Biais   |   différence   |   moyenne   |   erreur systématique   |   recouvrement   |   justesse   |   erreur de justesse

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/f-1411

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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 ;
  • préparation d’un échantillon connu ;
  • méthode de mesure de référence dont la justesse est reconnue ;
  • essais interlaboratoires.

Étapes :

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Faq

Que faire en l’absence de valeur vraie ?

Aller plus loin

Site internet

Méthodes de validation

Site sur la validation des méthodes, la métrologie, la qualité et sur la communication

Bibliographie

  • 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

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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