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Taux d’erreur expérimental et taux d’erreur à l’échelle de la famille : quelle est la différence et pourquoi est-ce important ?
L'analyse des données et les statistiques sont une partie indispensable de la recherche scientifique d'aujourd'hui, en particulier dans le processus de test d'hypothèses. Cependant, lorsque les chercheurs effectuent plusieurs tests d’hypothèses, le contrôle de la proportion d’erreurs devient particulièrement important. À ce stade, nous devons comprendre la différence entre le taux d’erreur expérimental (EER) et le taux d’erreur familial (FWER), et pourquoi nous devrions contrôler l’un ou les deux.
Le taux d’erreur familial est la probabilité de commettre au moins une erreur de type I lors de la réalisation d’une série de tests d’hypothèses.
Le concept de taux d'erreur par famille
Le concept de taux d’erreur par famille a été proposé par le statisticien John Tukey en 1953. Il cible spécifiquement un ensemble spécifique de tests, à savoir une « famille » de tests. En statistiques, une erreur de type I se produit lorsque vous rejetez par erreur une hypothèse qui est en réalité vraie (c’est-à-dire nulle). Cela signifie que lorsque plusieurs tests sont effectués, si l’un d’eux est erroné, le résultat global sera affecté.
Le taux d’erreur expérimental décrit la probabilité de commettre au moins une erreur de type I dans une expérience donnée.
L'importance du taux d'erreur expérimental
Le taux d’erreur expérimental, quant à lui, se concentre sur les tests de l’ensemble de l’expérience, qui comprend tous les tests effectués dans une expérience. Ce paramètre signifie que lors de l'analyse des résultats, si l'un des tests est faux, le résultat global doit être examiné avec soin.
Pourquoi est-il important de faire la distinction entre les deux ?
Comprendre la différence entre ces deux concepts est essentiel pour interpréter correctement les résultats de la recherche. Étant donné que le FWER est un contrôle d’erreur pour un ensemble de tests d’hypothèses et que l’EER se concentre davantage sur la répétabilité et la fiabilité de l’expérience dans son ensemble, cette distinction peut aider les chercheurs universitaires à interpréter et à réfléchir plus précisément aux résultats des tests d’hypothèses.
Stratégies de contrôle des taux d'erreur
Il existe différentes manières de contrôler ces taux d’erreur, notamment la procédure de Bonferroni, la procédure de Šidák et d’autres.
Ces méthodes sont conçues pour réduire le risque d’erreur lors de l’exécution de plusieurs tests. Par exemple, la méthode Ferroni réduit le taux d’erreur global en répartissant le niveau de signification entre les tests. La méthode Shidak fournit un moyen de contrôle plus puissant mais légèrement amélioré.
L'impact des taux d'erreurs familiales et expérimentales
Le contrôle du taux d’erreur au niveau familial peut être une priorité dans de nombreuses situations, en particulier lorsque les résultats de l’étude peuvent avoir un impact significatif sur les décisions cliniques ou politiques. En revanche, les taux d’erreur expérimentaux sont généralement utilisés dans les méthodes qui nécessitent une plus grande diversité et flexibilité.
ConclusionEn résumé, bien que le taux d’erreur familial et le taux d’erreur expérimental soient tous deux destinés à prévenir les erreurs de type I lors de la réalisation de tests d’hypothèses multiples, leurs scénarios applicables et leurs stratégies de contrôle sont différents. Comprendre ces différences aidera les chercheurs à faire de meilleurs choix lors de la conception d’expériences.
Alors, comment équilibrer le compromis entre le contrôle du taux d’erreur au niveau de la famille et le taux d’erreur expérimental lors de la conception d’expériences et de l’analyse des données ?
