Erreur de type I - KamilTaylan.blog
18 avril 2021 14:31

Erreur de type I

Une erreur de type I est une sorte de faute qui se produit pendant le processus de test d’hypothèse lorsqu’une hypothèse nulle est rejetée, même si elle est exacte et ne doit pas être rejetée.

Dans le test d’hypothèse, une hypothèse nulle est établie avant le début d’un test. Dans certains cas, l’hypothèse nulle suppose qu’il n’y a pas de relation de cause à effet entre l’élément testé et les stimuli appliqués au sujet du test pour déclencher un résultat du test.

Cependant, des erreurs peuvent survenir dans lesquelles l’hypothèse nulle a été rejetée, ce qui signifie qu’il est déterminé qu’il existe une relation de cause à effet entre les variables de test alors qu’en réalité, il s’agit d’un faux positif. Ces faux positifs sont appelés erreurs de type I.

Points clés à retenir

  • Une erreur de type I se produit pendant le test d’hypothèse lorsqu’une hypothèse nulle est rejetée, même si elle est exacte et ne doit pas être rejetée.
  • L’hypothèse nulle suppose qu’il n’y a pas de relation de cause à effet entre l’élément testé et les stimuli appliqués pendant le test.
  • Une erreur de type I est un « faux positif » conduisant à un rejet incorrect de l’hypothèse nulle.

Comprendre une erreur de type I

Le test d’hypothèse est un processus de test d’une conjecture à l’aide d’échantillons de données. Le test est conçu pour fournir la preuve que la conjecture ou l’hypothèse est étayée par les données testées. Une hypothèse nulle est la croyance qu’il n’y a pas de signification ou d’effet statistique entre les deux ensembles de données, variables ou populations considérés dans l’hypothèse. En règle générale, un chercheur essaierait de réfuter l’hypothèse nulle.

Par exemple, supposons que l’hypothèse nulle indique qu’une stratégie d’investissement ne fonctionne pas mieux qu’un indice de marché, tel que le S&P 500. Le chercheur prendrait des échantillons de données et testerait la performance historique de la stratégie d’investissement pour déterminer si le stratégie réalisée à un niveau supérieur à celui du S&P. Si les résultats du test montraient que la stratégie fonctionnait à un rythme plus élevé que l’indice, l’hypothèse nulle serait rejetée.

Cette condition est notée «n = 0». Si – au moment du test – le résultat semble indiquer que les stimuli appliqués au sujet de test provoquent une réaction, l’hypothèse nulle affirmant que les stimuli n’affectent pas le sujet de test devrait, à son tour, être rejetée.

Idéalement, une hypothèse nulle ne devrait jamais être rejetée si elle est jugée vraie, et elle devrait toujours être rejetée si elle est jugée fausse. Cependant, il existe des situations où des erreurs peuvent survenir.

Erreur de type I faux positif

Parfois, rejeter l’hypothèse nulle selon laquelle il n’y a pas de relation entre le sujet de test, les stimuli et le résultat peut être incorrect. Si quelque chose d’autre que les stimuli provoque le résultat du test, cela peut provoquer un résultat « faux positif » où il semble que les stimuli ont agi sur le sujet, mais le résultat a été causé par le hasard. Ce «faux positif», conduisant à un rejet incorrect de l’hypothèse nulle, est appelé une erreur de type I. Une erreur de type I rejette une idée qui n’aurait pas dû être rejetée.

Exemples d’erreurs de type I

Par exemple, regardons la piste d’un criminel accusé. L’hypothèse nulle est que la personne est innocente, tandis que l’alternative est coupable. Une erreur de type I dans ce cas signifierait que la personne n’est pas déclarée innocente et est envoyée en prison, bien qu’elle soit réellement innocente.

Dans les tests médicaux, une erreur de type I donnerait l’impression qu’un traitement pour une maladie a pour effet de réduire la gravité de la maladie alors qu’en fait ce n’est pas le cas. Lorsqu’un nouveau médicament est testé, l’hypothèse nulle sera que le médicament n’affecte pas la progression de la maladie. Disons qu’un laboratoire recherche un nouveau médicament anticancéreux. Leur hypothèse nulle pourrait être que le médicament n’affecte pas le taux de croissance des cellules cancéreuses.

Après avoir appliqué le médicament sur les cellules cancéreuses, les cellules cancéreuses cessent de croître. Cela amènerait les chercheurs à rejeter leur hypothèse nulle selon laquelle le médicament n’aurait aucun effet. Si le médicament provoquait l’arrêt de croissance, la conclusion de rejeter la nullité, dans ce cas, serait correcte. Cependant, si quelque chose d’autre pendant le test provoquait l’arrêt de croissance au lieu du médicament administré, ce serait un exemple de rejet incorrect de l’hypothèse nulle, c’est-à-dire une erreur de type I.