L'erreur de type I ou « α » est la probabilité de rejeter H0 alors qu'en fait, H0 est vrai (une « fausse alarme »). L'erreur de type II ou « β » est la probabilité d'accepter H0 alors qu'en fait, H0 est faux (« manquer le bateau »).
Une erreur de type I survient dans un test d'hypothèse statistique lorsqu'une hypothèse nulle, qui est en réalité vraie, est rejetée par erreur. Les erreurs de type I sont également connues sous le nom de « faux positifs », elles représentent la détection d'un effet positif alors qu'il n'existe aucun effet en réalité.
Une erreur de type II survient dans un test d'hypothèse statistique lorsque l'hypothèse nulle est acceptée par erreur. Les erreurs de type II sont également connues sous le nom de « faux négatifs », elles représentent l'échec de détection d'un effet positif alors qu'il existe.
Une autre façon de réduire la probabilité d'une erreur de type I est d'augmenter la taille de l'échantillon. Une taille d'échantillon plus grande augmente la puissance du test, ce qui facilite le rejet d'une hypothèse nulle lorsqu'elle est fausse.
3. La probabilité d'une erreur de type II peut être calculée à l'aide d'un logiciel statistique ou à la main, en utilisant la formule β = p (accepter H0 | H1 est vraie), où H0 est l'hypothèse nulle et H1 est l'hypothèse alternative.
L'erreur type est la racine carrée de la variance d'échantillonnage. Cette mesure est plus facile à interpréter puisqu'elle donne une indication de l'erreur d'échantillonnage en utilisant la même échelle que l'estimation alors que la variance est basée sur les différences au carré.
Une faute (du latin « fallere », tromper, faillir, duper, abuser, manquer à sa promesse), est un manquement à une règle ou à une norme, alors qu'une erreur (du latin « error », qui signifie « action d'errer, détour ») est une méprise, une action inconsidérée, voire regrettable, un défaut de jugement ou d'appréciation.
La manière la plus simple pour calculer l'incertitude à partir de l'ensemble des valeurs du mesurande est d'utiliser la demi-étendue. L'étendue de la mesure est égale à la différence entre la valeur la plus grande et la valeur la plus petite du mesurande.
Un bon aveu consiste aussi à expliquer ce qui s'est passé et les raisons de cet échec. Expliquez ce que vous avez appris, l'origine du dysfonctionnement et en quoi cette expérience vous permettra d'avancer. N'oubliez pas qu'une erreur peut toujours se reproduire, surtout quand elle est banale.
Définitions. Un test paramétrique est un test pour lequel on fait une hypothèse paramétrique sur la loi des données sous H0 (loi normale, loi de Poisson...). Les hypothèses du test concernent alors les paramètres de cette loi. Un test non paramétrique est un test ne nécessitant pas d'hypothèse sur la loi des données.
Une erreur dans la conclusion d'une recherche qui survient lorsque le chercheur rejette comme étant fausse son hypothèse de recherche H0 alors qu'elle est vraie dans la population.
Le niveau de 99 % est le plus prudent, le niveau de 95 % est le plus répandu, et le niveau de 90 % est rarement utilisé.
L'erreur type d'une statistique (souvent une estimation d'un paramètre) est l'écart type de sa distribution d'échantillonnage ou l'estimation de son écart type. Si le paramètre ou la statistique est la moyenne, on parle d'erreur type de la moyenne.
L'erreur ou le risque de première espèce α constitue le risque de rejeter l'hypothèse nulle (H0) alors que celle-ci est vraie. La valeur α est choisie en fonction du degré de certitude que l'on souhaite obtenir. Généralement, la valeur 0,05 est utilisée pour obtenir un résultat avec un risque de 5% d'erreur.
Les causes d'erreur sont les raisons qui expliquent que les résultats ne sont pas parfaitement exacts. Elles peuvent être en lien avec la démarche, l'exécution d'une manipulation, le matériel, un facteur dans le local du laboratoire (luminosité, température, pression, etc.)
Lorsqu'un même opérateur répète plusieurs fois, dans les mêmes conditions, le mesurage d'une même grandeur, les valeurs mesurées peuvent être différentes. On parle alors d'erreur de mesure aléatoire. L'incertitude associée est une incertitude de répétabilité dite de type A.
Afin de déterminer on va déterminer l'incertitude-type noté . Pour cela on a deux méthodes : - L'incertitude de type A qui sera un traitement statistique des mesures. - L'incertitude de type B qui consiste à relever les diverses causes d'erreurs liées au matériel utilisé et au protocole utilisé.
L'incertitude-type permet de définir un intervalle dans lequel la valeur vraie a de grandes chances de se trouver. Cet intervalle est centré sur la valeur moyenne m.
La faute lourde est particulièrement grave et répond à la volonté de nuire à l'entreprise. Cette intention de nuire doit être clairement établie et ne peut pas être déduite des faits reprochés. C'est par exemple le cas lors de détournement de fonds.
La faute lourde est celle qui révèle l'intention de nuire du salarié et qui justifie la rupture immédiate du contrat de travail, sans préavis. La différence entre la faute grave et la faute lourde réside donc dans l'intention de nuire du salarié.
Faute grave et faute lourde : définitions
C'est la principale différence avec la faute simple, qui peut entraîner une sanction disciplinaire mais ne remet pas nécessairement en cause la poursuite du contrat de travail du salarié au sein de l'entreprise.
L'écart-type ne peut pas être négatif. Un écart-type proche de signifie que les valeurs sont très peu dispersées autour de la moyenne (représentée par la droite en pointillés). Plus les valeurs sont éloignées de la moyenne, plus l'écart-type est élevé.
Pour comprendre les résultats du calcul de l'écart type, voici ce qu'il faut retenir : Entre 0 et 3 %, la volatilité de l'actif est très faible et le risque est moindre. Entre 3 et 8 %, l'actif est peu volatil et le risque est faible.
Conclusion. L'erreur-type Sm=S√n S m = S n mesure l'écart-type de la moyenne d'un échantillon par rapport à la moyenne de la population. Plus l'échantillon est grand, plus l'erreur-type est petite, et donc meilleure est l'approximation de μ par ¯X .