Quelques effets pervers des tests d'inférence probabilistes

Question 1

Quels sont les effets pervers liés au concept de l’hypothèse nulle ?

Answer 1

Rejeter une hypothèse nulle spécifiant l’absence d’effet contribue peu au progrès de la connaissance scientifique. Un test de signification quantifie la probabilité d’obtenir un certain résultat de même que des résultats plus extrêmes non obtenus compte tenu d’une hypothèse. Ceci diffère du concept d’évidence en faveur d’une hypothèse compte tenu des données.

Question 2

Quels sont les effets pervers liés à la fiabilité des valeurs de P et puissance ?

Answer 2

Les tests de signification ne sont fiables qu’en présence de conditions menant à une forte puissance statistique. s. Autrement, les valeurs des tests statistiques, et par le fait même de puissance, sont très volatiles d’un échantillon à l’autre. Cette volatilité découle directement du fait que la précision des estimations, incluant les estimations du niveau de précision de ces estimations (e.g. via l’erreur type), est faible pour des échantillons de faibles tailles.

Question 3

Quels sont les effets pervers liés à l’accumulation des erreurs de Type I

Answer 3

Puisqu’il y a un risque de commettre une erreur à chaque fois qu’une décision est prise sur la base d’un test statistique, il y a donc un risque d’accumulation des erreurs de Type I avec le nombre de tests d’inférence effectués.

Question 4

Quels sont les biais au niveau de l’estimation de la taille de l’effet ?

Answer 4

Favoriser la publication des études présentant des résultats statistiquement significatifs. Ceci a généralement pour effet de biaiser à la hausse les tailles des
effets rapportés du fait que les études présentant de faibles tailles d’effets sont affligées, toute chose étant égales par ailleurs, d’une moins grande puissance statistique