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Erreurs de Type I et de Type II

Dans les tests d'hypothèses, deux types d'erreurs peuvent survenir : l'erreur de Type I (faux positif, rejet d'une hypothèse nulle vraie) et l'erreur de Type II (faux négatif, non-rejet d'une hypothèse nulle fausse). Formalisées par Neyman et Pearson (1933), ces erreurs sont au cœur de la prise de décision statistique. La probabilité d'erreur de Type I est contrôlée par le seuil de signification α (conventionnellement 0,05) ; la probabilité d'erreur de Type II est β, et la puissance = 1 − β. Comprendre et équilibrer ces erreurs est essentiel pour concevoir des recherches robustes et fiables.

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Intervalle de confiance Test d'hypothèse nulle Valeur p et significatio…Puissance statistique et…Taille de l'effet Problème des comparaison…Sensibilité et spécifici…

Sources

Neyman, J., & Pearson, E. S. (1933). On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society, 231, 289–337. DOI: 10.1098/rsta.1933.0009 ↗
Altman, D. G., & Bland, J. M. (1994). Statistics notes: Diagnostic tests 1: sensitivity and specificity. BMJ, 308(6943), 1552. DOI: 10.1136/bmj.308.6943.1552 ↗
Lehmann, E. L., & Romano, J. P. (2005). Testing Statistical Hypotheses (3rd ed.). Springer. ISBN: 0-387-98864-5

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Type I and Type II Errors: Understanding False Positives and False Negatives in Hypothesis Testing. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/research-statistics/type-i-type-ii-error

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