Terme de glossaire
Faux négatif
Un résultat de test qui indique qu'une chose n'est pas là alors qu'elle l'est — un cas réel que le test rate.
Intuition visuelle
3 in 100
before new evidence
Un faux négatif est l'un des 3 que le test laisse passer
Les 3 personnes en surbrillance ont réellement l'affection. Chacune d'elles que le test écarte à tort est un faux négatif — le taux d'erreur est de 1 moins la sensibilité, donc un test sensible à 99% rate environ 1 cas réel sur 100.
Formule
false-negative rate = 1 - sensitivity
Exemple
Si 10 personnes sur 10 000 testées ont réellement une affection et que le test est sensible à 99%, il détecte généralement les 10 — mais avec une de 80%, environ 2 des 10 repartent rassurées à tort.
Comment ça marche
Un faux négatif est le raté : la personne a l'affection, le test dit que non. Les ratés proviennent uniquement du groupe qui a réellement l'affection, à un taux de 1 moins la — un test sensible à 99% rate 1 cas réel sur 100. Faux négatifs et faux positifs s'échangent : abaissez le seuil d'alarme pour rater moins de cas et vous signalez plus de personnes saines ; relevez-le et c'est l'inverse. Quelle erreur coûte le plus cher dépend des enjeux — rater un cancer ne se compare pas à une fausse alarme incendie. En test d'hypothèse, ce même raté — ne pas détecter un effet réel — est une erreur de type II, la préoccupation derrière la puissance statistique.
Concepts
Taux de base
La fréquence de fond d’un événement avant de prendre en compte de nouvelles preuves. Un signal fort peut quand même produire de nombreux faux positifs lorsque la chose testée est rare, car il y a beaucoup plus de non-cas que de cas. Un bon raisonnement combine le nouveau signal avec le taux de base.
Puissance statistique
La puissance statistique est la probabilité qu'une étude détecte un effet d'une taille donnée si cet effet est réel. Les études à faible puissance peuvent rater de vrais effets, tandis que les très grandes études peuvent détecter des effets trop minimes pour importer en pratique.
Faits associés
Risque et décisions
4 min · moyen
Un bon test peut encore effrayer trop de monde
Lorsqu’une affection est rare, la plupart des résultats de tests positifs peuvent encore être des faux positifs.
Risque et décisions
4 min · moyen
Puissance statistique : une petite étude peut passer à côté d'un effet réel
Une étude peut conclure à « aucun effet clair » simplement parce qu'elle était trop petite et bruitée pour en repérer un.