𝗖𝗼𝗺𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗿𝗲 𝗹𝗲𝘀 𝗲𝗿𝗿𝗲𝘂𝗿𝘀 𝗱𝗲 𝗧𝘆𝗽𝗲 𝗜 𝗲𝘁 𝗱𝗲 𝗧𝘆𝗽𝗲 𝗜𝗜 𝗲𝘀𝘁 𝗹𝗮 𝗰𝗹é 𝗽𝗼𝘂𝗿 𝗲𝘅𝗽𝗹𝗼𝗶𝘁𝗲𝗿 𝗽𝗹𝗲𝗶𝗻𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗹𝗲 𝗽𝗼𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶𝗲𝗹 𝗱𝗲 𝘃𝗼𝘁𝗿𝗲 𝗮𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲.

Ces erreurs jouent un rôle crucial dans les tests d'hypothèses :

🔹 🅛🅔🅢 🅔🅡🅡🅔🅤🅡🅢 🅓🅔 🅣🅨🅟🅔 🅘 correspondent aux faux positifs (rejet incorrect d'une hypothèse nulle vraie).
🔹 🅛🅔🅢 🅔🅡🅡🅔🅤🅡🅢 🅓🅔 🅣🅨🅟🅔 🅘🅘 correspondent aux faux négatifs (non-rejet d'une hypothèse nulle fausse).

Gérer efficacement ces erreurs peut considérablement améliorer la précision et la crédibilité de vos analyses. En maîtrisant ces erreurs avec rigueur, vous garantissez des conclusions statistiques fiables et valides, conduisant ainsi à des résultats de recherche plus solides et impactants.
𝓘𝓷𝓬𝓸𝓷𝓿é𝓷𝓲𝓮𝓷𝓽𝓼 𝓭’𝓾𝓷𝓮 𝓶𝓪𝓾𝓿𝓪𝓲𝓼𝓮 𝓰𝓮𝓼𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓭𝓮𝓼 𝓮𝓻𝓻𝓮𝓾𝓻𝓼 𝓭𝓮 𝓣𝔂𝓹𝓮 𝓘 𝓮𝓽 𝓭𝓮 𝓣𝔂𝓹𝓮 𝓘𝓘 :
❌ 𝕽é𝖘𝖚𝖑𝖙𝖆𝖙𝖘 𝖙𝖗𝖔𝖒𝖕𝖊𝖚𝖗𝖘 : Un taux élevé d'erreurs de Type I peut mener à des conclusions erronées en affirmant des résultats significatifs à tort.
❌ 𝕯é𝖈𝖔𝖚𝖛𝖊𝖗𝖙𝖊𝖘 𝖒𝖆𝖓𝖖𝖚é𝖊𝖘: Un excès d'erreurs de Type II peut entraîner l'ignorance de résultats importants en considérant des effets réels comme insignifiants.
❌ 𝕮𝖗é𝖉𝖎𝖇𝖎𝖑𝖎𝖙é 𝖗é𝖉𝖚𝖎𝖙𝖊 : Une fréquence élevée d’erreurs nuit à la fiabilité de votre analyse, provoquant un manque de confiance dans vos résultats et décisions.
𝓐𝓿𝓪𝓷𝓽𝓪𝓰𝓮𝓼 𝓭’𝓾𝓷𝓮 𝓰𝓮𝓼𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓮𝓯𝓯𝓲𝓬𝓪𝓬𝓮 𝓭𝓮𝓼 𝓮𝓻𝓻𝓮𝓾𝓻𝓼 𝓭𝓮 𝓣𝔂𝓹𝓮 𝓘 𝓮𝓽 𝓭𝓮 𝓣𝔂𝓹𝓮 𝓘𝓘 :
✔️ 𝕸𝖔𝖎𝖓𝖘 𝖉𝖊 𝖋𝖆𝖚𝖝 𝖕𝖔𝖘𝖎𝖙𝖎𝖋𝖘: En ajustant soigneusement les seuils, vous limitez les faux positifs et garantissez la significativité des résultats.
✔️ 𝕮𝖔𝖓𝖈𝖑𝖚𝖘𝖎𝖔𝖓𝖘 𝖕𝖑𝖚𝖘 𝖕𝖗é𝖈𝖎𝖘𝖊𝖘: Une bonne gestion des erreurs permet de tirer des conclusions plus fiables et d’améliorer la validité globale de l’étude.
✔️ 𝕸𝖊𝖎𝖑𝖑𝖊𝖚𝖗𝖊 𝖕𝖗𝖎𝖘𝖊 𝖉𝖊 𝖉é𝖈𝖎𝖘𝖎𝖔𝖓: Moins d’erreurs signifient des décisions basées sur des données plus précises et éclairées.
𝓒𝓸𝓶𝓶𝓮𝓷𝓽 𝓰é𝓻𝓮𝓻 𝓮𝓯𝓯𝓲𝓬𝓪𝓬𝓮𝓶𝓮𝓷𝓽 𝓵𝓮𝓼 𝓮𝓻𝓻𝓮𝓾𝓻𝓼 𝓭𝓮 𝓣𝔂𝓹𝓮 𝓘 𝓮𝓽 𝓭𝓮 𝓣𝔂𝓹𝓮 𝓘𝓘 ?
🔹 𝗔𝘃𝗲𝗰 𝗥: Utilisez la fonction 𝓹.𝓪𝓭𝓳𝓾𝓼𝓽 du package 𝓼𝓽𝓪𝓽𝓼 pour corriger les comparaisons multiples et réduire le taux d’erreur de Type I.
🔹 𝗔𝘃𝗲𝗰 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻: Exploitez la bibliothèque 𝓼𝓽𝓪𝓽𝓼𝓶𝓸𝓭𝓮𝓵𝓼, notamment la méthode 𝓶𝓾𝓵𝓽𝓲𝓹𝓵𝓮𝓽𝓮𝓼𝓽𝓼, pour ajuster les p-valeurs et mieux contrôler le taux d’erreurs.
L'illustration provient d'une image de Wikipedia (lien : https://en.wikipedia.org/wiki/Type_I_and_type_II_errors#/media/File:ROC_curves.svg) et montre les résultats des échantillons négatifs (courbe de gauche) qui se chevauchent avec les échantillons positifs (courbe de droite). Ajuster la valeur de coupure (barre verticale) permet de trouver un équilibre entre les faux positifs (FP) et les faux négatifs (FN), influençant ainsi les taux de vrais positifs (TP) et de vrais négatifs (TN).

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