Erreur type de mesure

exemple d'erreur standard de mesure

La fiabilité d'un test peut être exprimée en termes de erreur standard de mesure (se), également appelé le erreur type d’un score. Cette partition est particulièrement bien adaptée à l’interprétation de scores individuels.

Il est donc plus utile que le coefficient de fiabilité pour de nombreux tests. L'erreur type de mesure peut être facilement calculée à partir du coefficient de fiabilité du test par un simple réarrangement de la formule de Rulon (g) :

erreur standard de mesure

Dans lequel c'est l'écart type des résultats des tests et rtt le coefficient de fiabilité, tous deux calculés sur le même groupe.

L'erreur type de mesure est une statistique utile car elle permet à un expérimentateur d'estimer les limites dans lesquelles on peut s'attendre à ce que les scores réels d'un certain pourcentage d'individus (sujets) ayant un score observé donné se situent, en supposant que les erreurs de mesure sont normalement distribuées. .

Selon la loi normale de la probabilité, environ 68% (plus précisément 68,27%) d'un groupe d'individus auront des scores réels se situant dans une erreur standard de ±1 de la mesure du score observé.

De même, environ 95% d'un groupe d'individus ayant les mêmes scores observés auront de vrais scores se situant dans une erreur standard de ± 2 de la mesure du score observé.

Et pratiquement tous (99,72%) auront de vrais scores se situant dans une plage de +3 de l'erreur type de la mesure de ce score observé.

À titre d'exemple, supposons que l'écart type des scores observés à un test soit de 10 et que le coefficient de fiabilité soit de 0,90 ; alors;

exemple d'erreur standard de mesure

Ainsi, si le score observé d'une personne est de 50, on peut conclure avec une confiance de 68,27% que le score réel de cette personne se situe dans l'intervalle 50 ± 1 (3,16), c'est-à-dire entre 46,84 et 53,16. Si nous voulons être plus sûrs de notre prédiction, nous pouvons choisir des cotes plus élevées que celles ci-dessus.

Ainsi, nous sommes quasiment certains (99,72%) que cet individu aura son véritable score compris entre 40,52 et 59,48, résultant de l'intervalle de 50±3(3.I6).

Comme le montre la formule (k), l’erreur type de mesure augmente à mesure que la fiabilité diminue. Lorsque rn=1,0, il n'y a aucune erreur dans l'estimation du score réel d'un individu à partir du score observé.

Lorsque rn=0,00, l’erreur de mesure est maximale et égale à l’écart type du score observé.

Bien entendu, un test avec un coefficient de fiabilité proche de 0,00 est inutile car l'exactitude de toute décision prise sur la base des scores ne sera pas meilleure que le hasard.

Comment juger de l’utilité d’un test en termes de coefficient de fiabilité ?
La réponse à cette question dépend de ce que l’on envisage de faire avec le résultat du test.

Si un test est utilisé pour déterminer si les scores moyens de deux groupes de personnes sont significativement différents, alors un coefficient de fiabilité aussi bas que 0,65 peut être satisfaisant. Si le test est utilisé pour comparer un individu à un autre, un coefficient d'au moins 0,85 est nécessaire.

Conclusion

L'erreur type est l'écart type de la distribution de l'échantillon. Il mesure le degré de précision avec lequel un échantillon donné représente sa population.

Comment est définie l’erreur type de la moyenne (SEM) ?

L'erreur type de la moyenne, abrégée en SEM, représente l'écart type de la mesure de la moyenne de l'échantillon de la population. Il définit une estimation de l'écart type calculée à partir de l'échantillon.

En quoi l’erreur type est-elle différente de l’écart type ?

Alors que l'écart type mesure la variabilité ou la dispersion par rapport à la moyenne, l'erreur type indique avec quelle précision un échantillon représente sa population. L'erreur type est calculée en divisant l'écart type par la racine carrée de la taille de l'échantillon.

Quelle est la signification de l’erreur type d’estimation (SEE) ?

L'erreur type de l'estimation (SEE) estime l'exactitude des prédictions. Elle représente l’écart des estimations par rapport aux valeurs prévues et est également connue sous le nom d’erreur de somme des carrés.

Comment calculer l’erreur type ?

L'erreur type est calculée en déterminant l'écart type (σ) puis en le divisant par la racine carrée du nombre de mesures (n).

Pourquoi l’erreur type est-elle importante dans les statistiques ?

Les erreurs types fournissent des mesures simples de l’incertitude d’une valeur. Ils aident à comprendre la précision de la moyenne d’un échantillon par rapport à la moyenne de la population. Une erreur type plus petite indique que la moyenne de l’échantillon reflète avec plus de précision la moyenne réelle de la population.

L'erreur type est-elle la même que l'erreur type de la moyenne (SEM) ?

L'erreur standard (SE) peut être définie plus précisément comme l'erreur standard moyenne (SEM). C'est une propriété de l'estimation de la moyenne et montre la précision de la moyenne de l'échantillon par rapport à la moyenne de la population.