Test (méthode)Un test est une méthode de travail dans de nombreux domaines, tant en sciences exactes qu'en sciences humaines. Il consiste en un essai d'actions ou d'interaction pour apprendre à connaitre un milieu, un objet, un système, une personne en mesurant ses réactions. Le résultat d'un test peut être positif ou négatif, parfois à tort : on parle alors de faux positif ou de faux négatif. Un test désigne une épreuve permettant d'évaluer les aptitudes d'une personne. En ce sens, il est synonyme d'examen.
Propagation des incertitudesUne mesure est toujours entachée d'erreur, dont on estime l'intensité par l'intermédiaire de l'incertitude. Lorsqu'une ou plusieurs mesures sont utilisées pour obtenir la valeur d'une ou de plusieurs autres grandeurs (par l'intermédiaire d'une formule explicite ou d'un algorithme), il faut savoir, non seulement calculer la valeur estimée de cette ou ces grandeurs, mais encore déterminer l'incertitude ou les incertitudes induites sur le ou les résultats du calcul.
Indicateur de dispersionEn statistique, un indicateur de dispersion mesure la variabilité des valeurs d’une série statistique. Il est toujours positif et d’autant plus grand que les valeurs de la série sont étalées. Les plus courants sont la variance, l'écart-type et l'écart interquartile. Ces indicateurs complètent l’information apportée par les indicateurs de position ou de tendance centrale, mesurés par la moyenne ou la médiane. Dans la pratique, c'est-à-dire dans l'industrie, les laboratoires ou en métrologie, où s'effectuent des mesurages, cette dispersion est estimée par l'écart type.
ObservationL’observation est un des régimes de la preuve scientifique : c'est une expérience d'accumulation et de recueil d'informations sur un phénomène, un objet d'étude, en absence de variables ou sans contrôler les variables et les paramètres. L'observation est une étape différente, et souvent complémentaire, d'une expérimentation ou expérience dite contrôlée. Elle permet de valider/invalider des hypothèses ou de vérifier des observations ou des expérimentations antérieures.
Variable aléatoirevignette|La valeur d’un dé après un lancer est une variable aléatoire comprise entre 1 et 6. En théorie des probabilités, une variable aléatoire est une variable dont la valeur est déterminée après la réalisation d’un phénomène, expérience ou événement, aléatoire. En voici des exemples : la valeur d’un dé entre 1 et 6 ; le côté de la pièce dans un pile ou face ; le nombre de voitures en attente dans la 2e file d’un télépéage autoroutier ; le jour de semaine de naissance de la prochaine personne que vous rencontrez ; le temps d’attente dans la queue du cinéma ; le poids de la part de tomme que le fromager vous coupe quand vous lui en demandez un quart ; etc.
Modèle statistiqueUn modèle statistique est une description mathématique approximative du mécanisme qui a généré les observations, que l'on suppose être un processus stochastique et non un processus déterministe. Il s’exprime généralement à l’aide d’une famille de distributions (ensemble de distributions) et d’hypothèses sur les variables aléatoires X1, . . ., Xn. Chaque membre de la famille est une approximation possible de F : l’inférence consiste donc à déterminer le membre qui s’accorde le mieux avec les données.
Métrologiethumb|La barre de platine-iridium utilisée comme prototype du mètre de 1889 à 1960. La métrologie est la science de la mesure. Elle définit les principes et les méthodes permettant de garantir et maintenir la confiance envers les mesures résultant des processus de mesure. Il s'agit d'une science transversale qui s'applique dans tous les domaines où des mesures quantitatives sont effectuées.
Bias (statistics)Statistical bias, in the mathematical field of statistics, is a systematic tendency in which the methods used to gather data and generate statistics present an inaccurate, skewed or biased depiction of reality. Statistical bias exists in numerous stages of the data collection and analysis process, including: the source of the data, the methods used to collect the data, the estimator chosen, and the methods used to analyze the data. Data analysts can take various measures at each stage of the process to reduce the impact of statistical bias in their work.
Regression dilutionRegression dilution, also known as regression attenuation, is the biasing of the linear regression slope towards zero (the underestimation of its absolute value), caused by errors in the independent variable. Consider fitting a straight line for the relationship of an outcome variable y to a predictor variable x, and estimating the slope of the line. Statistical variability, measurement error or random noise in the y variable causes uncertainty in the estimated slope, but not bias: on average, the procedure calculates the right slope.
Fidélité (psychométrie)En psychométrie, la fidélité d'un test psychologique, ou fiabilité d'un test (reliability en anglais), est une des trois grandes mesures de la qualité du test (les deux autres étant la sensibilité et la validité). Cette mesure est prise lors d'une procédure de standardisation d'un test. Avant sa publication, un test psychologique est généralement évalué sur de larges échantillons de la population. Les résultats de cette procédure sont évalués : si le test obtient de bons indices de fidélité et de validité, il est considéré comme suffisamment robuste pour être publié et utilisé.
