9 La notion d’erreur
9.1 Erreur de mesure
On attend de la mesure d’un indicateur deux choses :
- Qu’elle fournisse la même valeur lorsqu’on la reproduit : sa fiabilité
- Qu’elle corresponde bien à la vraie valeur : sa validité
Une mesure peut parfois s’écarter de la vraie valeur, à laquelle nous n’avons pas accès : c’est ce qu’on peut appeler une erreur de mesure.
AstuceMesure de la température (partie II)
L’erreur de calibrage de l’appareil, aboutissant à une surestimation de la température de +1°C, est une erreur prévisible. Elle se produit à chaque mesure, toujours dans la même direction. On peut ainsi dire de l’appareil qu’il est biaisé.
Puisque vous êtes averti du défaut de l’appareil, et que l’erreur qui en résulte est prévisible, vous pouvez facilement la corriger : pour chaque mesure, il faut soustraire 1°C.
D’autre part, on a dit que la mesure répétée chez un même patient rapportait globalement la même valeur. Globalement, mais pas exactement. Vous remarquez en effet que la valeur peut varier d’un chiffre après la virgule (38.6, 38.8, 38.8, 38.5, etc.).
Pouvez-vous prédire quel sera ce chiffre avant de réaliser la mesure ? Probablement pas. Cette erreur semble être liée au hasard. Cette variation imprévisible, aléatoire, est appelée fluctuation d’échantillonnage.
Cette erreur est de nature différente et ne peut donc pas être corrigée de la même manière.
9.2 Deux types d’erreurs
On a évoqué à travers cet exemple les deux grands types d’erreurs :
- La fluctuation d’échantillonnage
: Une erreur imprévisible, liée au hasard, dite aléatoire (Chapitre 10) - Le biais : Une erreur prévisible, prédéterminée, dite systématique (Chapitre 11)
Ces deux types d’erreurs peuvent être illustrés en reprenant la Figure 3.1, refaisant ainsi le lien avec les notions de fiabilité et validité (Section 3.4).
La fluctuation d’échantillonnage est une erreur qui affecte la précision d’une mesure
Le biais est une erreur qui affecte l’exactitude d’une mesure
AvertissementErreur ou écart ?
Le terme d’erreur peut porter à confusion. Il doit être compris, pas seulement comme une erreur de mesure, mais comme un synonyme d’écart par rapport à la réalité ou à une valeur attendue.