3 juin 2014

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  • Intervalles de confiance, le débat continue

    le 18 mars 2015 à 11:41, par Bernard Guennebaud

    J’avais publié il y a plus d’un an un article intitulé « L’intervalle de confiance, cet inconnu ! »

    http://questionvaccins.canalblog.com/archives/2014/01/22/29012325.html

    J’ai pensé qu’il pouvait être utile de le faire connaitre sur ce site. Il est le fruit de 20 ans d’enseignement à des étudiants en sciences de la vie, de 1984 à 2004, de cette notion délicate qu’est l’intervalle de confiance...A cette expérience j’y ai ajouté plus récemment celle de son utilisation par les épidémiologistes dans les études dites cas-témoins et l’édifiante promenade sur internet ...

    Ma proposition pour les élèves de terminales est simple : enseigner le test d’hypothèse pour une loi binomiale en calculant directement la probabilité nécessaire sur une calculatrice. Elles sont aujourd’hui dotées du calcul binomial. Plus besoin de s’empêtrer dans les approximations normales. Cela permet de se concentrer sur ce que signifie un test statistique et ce qu’il ne signifie pas et non sur le calcul. On pourrait même, s’il y avait un problème sur ce calcul, donner à l’examen une liste de probabilités calculées et les candidats auraient à faire le bon choix. De toute façon, les constructeurs de calculatrices s’adapteraient sans doute très rapidement s’il le fallait encore.

    Si on veut parler d’intervalle de confiance on a alors au moins la définition : l’ensemble des valeurs théoriques acceptées par le test. On peut calculer les bornes par dichotomie.

    Je trouve catastrophique de faire pratiquer le test d’hypothèse à partir de l’intervalle de confiance alors que ce dernier se définit à partir d’un test d’hypothèse ... Cette inversion est pédagogiquement et pratiquement une catastrophe. Les épidémiologistes, friands d’études cas-témoins, calculent systématiquement des intervalles de confiance alors que la moyenne théorique est posée : l’odds ratio théorique vaut 1. Ils feraient beaucoup mieux en calculant la probabilité associée au test qui donne une bien meilleur information...

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