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

Lire les statistiques, cela s’apprend

par Anne-Laure Fougères

Le 8 janvier 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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C’est ici pour télécharger le fichier pdf, et pour en savoir plus sur le séminaire de la détente et la MMI.

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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 16 janvier à 18:05, par ourl5723

    Bonjour,
    merci pour votre aimable réponse, encore qu’en relisant mon premier message je me rends compte que ma remarque était loin d’être claire. Mais effectivement je pense que la définition « officieuse » choisie pour la fiabilité induit une erreur mais aussi le fait que le raisonnement est dépendant du nombre de malades dans la population étudiée
    (1/10 000) ce qui amène à ces 9% de risque d’être malade pour un test positif, ce qui est encore plus choquant aujourd’hui avec le Covid ! Les tests seraient donc totalement inutiles ? Voila de quoi donner des arguments aux anti-vacc...
    Pour illustrer l’influence du nombre de malades dans la population (ce qui ne devrait pas être) sur la probabilité d’être malade si le test est positif je vous propose une simulation Excel où je fais varier le nombre de malades dans la population tout en gardant la fiabilité du test sur les malades à 99% ainsi que les autres données. Ainsi pour 1/10 000 effectivement 9% mais pour 2% de la population malade, la probabilité d’être malade si le test est positif est de 95% et donc plus la proportion de malades augmente dans la population plus le test détecte les malades ce n’est pas vraiment comme cela qu’un test fonctionne (heureusement !).

    Cordialement
    Jacques Ourliac

    Document joint : stat_tests.pdf
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