On distingue différentes sortes d'erreurs dont toute mesure peut être affectée: les erreurs systématiques, les erreurs accidentelles et la dispersion statistique.
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.
L'erreur systématique est la partie de l'erreur expérimentale qui quantifie l'écart entre la valeur vraie du mesurande et la valeur moyenne des mesurages. Elle peut être due à une mauvaise connaissance du processus de mesure (effet physique non pris en compte, mauvaise connaissance des appareils, etc.).
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.
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.
Erreur de type I : nous rejetons l'hypothèse vraie nulle (H0). Erreur de type II : nous ne parvenons pas à rejeter l'hypothèse de faux nul (H0).
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.
Une personne commet une faute de syntaxe lorsqu'un mot est mal placé dans une phrase. Un oubli de mot ou un mot mal employé constituent également des fautes de syntaxe. Il s'agit d'une erreur de grammaire.
Les erreurs systématiques sont des erreurs qui ont tendance à aller dans le même sens et donc qui s'accumulent sur l'ensemble de l'échantillon, entraînant un biais dans les résultats finaux. Contrairement aux erreurs aléatoires, ce biais n'est pas réduit par l'augmentation de la taille de l'échantillon.
Erreurs sémantiques
Une erreur sémantique est signalée dans l'éditeur Intellirule lorsque vous entrez une règle dont la syntaxe est correcte mais dont l'interprétation est fausse.
Ainsi, une erreur et une incertitude diffèrent, en ce sens que l'erreur est la représentation de la différence entre une valeur mesurée d'une grandeur et une valeur de référence, et que l'incertitude évalue quantitativement la qualité d'un résultat de mesure, par un écart type.
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.
L'auteur analyse les causes de ces erreurs de la science, qui sont récurrentes : le conflit d'intérêt, l'appât du gain, l'auto-persuasion, la concurrence narcissique, l'aveuglement, la supercherie, l'absence de preuve, l'idéologie politique, etc.
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 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.
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.
La probabilité de commettre une erreur de 1ère espèce est représentée par α, qui désigne le seuil de signification que vous définissez pour le test d'hypothèse. Un niveau d'α de 0,05 indique que vous êtes disposé à avoir 5 % de chances de rejeter l'hypothèse nulle à tort.
2. L'erreur de deuxi`eme esp`ece (de type II ) est β = P (accepter H0 |H0 est fausse).
Le niveau de 99 % est le plus prudent, le niveau de 95 % est le plus répandu, et le niveau de 90 % est rarement utilisé.
Une personnalité orgueilleuse aura du mal à reconnaître ses erreurs en se pensant supérieure aux autres, et remettra toujours la faute sur les autres.
Si vous constatez une erreur ou un oubli dans une décision de justice en matière civile, vous pouvez demander sa rectification. Il est pour cela nécessaire de présenter une requête en rectification d'erreur ou omission matérielle. En général, la rectification doit être faite par le tribunal qui a commis l'erreur.