[Rediffusion d’un article publié le 6 février 2017]

Lire les statistiques, cela s’apprend

par Anne-Laure Fougères

Le 18 décembre 2022  - Ecrit par  Marie Lhuissier Voir les commentaires (3)

Cet article a été écrit en partenariat avec La Maison des Mathématiques et de l’Informatique

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Il ne faut pas confondre « fiable à 99% » avec « ça va me dire la vérité »...

Dans ce carnet de route : des probabilités conditionnelles, des évènements rares, des tests statistiques, dans un exemple contre-intuitif.

[Rediffusion d’un article publié le 6 février 2017]

Pourquoi il ne faut pas confondre « fiable à 99% » avec « ça va me dire la vérité ».
Dans ce carnet de route : des probabilités conditionnelles, des évènements rares, des tests statistiques, dans un exemple contre-intuitif..

Pour d’autres pépites mathématiques expliquées simplement et en dessins, retrouvez l’ensemble des carnets de route ici.

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Pour citer cet article :

Marie Lhuissier — «Lire les statistiques, cela s’apprend» — Images des Mathématiques, CNRS, 2022

Commentaire sur l'article

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  • Lire les statistiques, cela s’apprend

    le 15 janvier 2022 à 22:44, par Marie Lhuissier

    Bonsoir,
    Je crois que vous avez raison.
    Je ne suis pas spécialiste (ces billets sont des notes que j’ai prises hebdomadairement d’exposés auxquels j’ai assisté), mais il semblerait que la « fiabilité » ne soit pas bien définie.

    D’après ce que j’ai pu voir, on parle de sensibilité d’un test pour TP/M et de spécificité pour TN/NM. Et, plus généralement, de performance du test (qui n’a pas l’air d’être une notion quantifiée, mais seulement qualitative) quand on veut prendre en compte les deux.
    Dans quelques articles journalistiques actuels que j’ai pu trouver titrant sur la fiabilités des tests PCR& co, le corps de l’article détaille en réalité les notions de sensibilité et spécificité.

    J’imagine que l’oratrice voulait utiliser un mot qui soit intuitivement compris, tout en donnant directement après une définition précise et opérationnelle. À l’époque (décembre 2016), la fiabilité des tests médicaux était un sujet moins brûlant !

    Répondre à ce message

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