Définition

Définition et périmètre

Fixer un seuil de 5 % signifie accepter que, même si aucun effet réel n’existait nulle part, environ un test sur vingt franchirait tout de même ce seuil par le seul effet du hasard d’échantillonnage ; ce taux nominal ne reste proche de 5 % que si un seul test est effectué, et il grimpe rapidement dès qu’une série de comparaisons est menée sans ajustement du seuil.Neyman, 1933 · Fisher, 1925

Cette notion décrit un fonctionnement possible, dont l’intensité et les effets varient selon la situation. La reconnaître suppose d’examiner ce qui la déclenche, la fonction qu’elle prend et ce qu’elle produit dans le temps, plutôt que de s’arrêter à une conduite isolée.Neyman, 1933 · Fisher, 1925

Comprendre

Mécanisme et fonction

Erreur de type I dépend de la manière dont l’information est sélectionnée, interprétée et maintenue disponible. Le processus peut être rapide ou réfléchi, volontaire ou partiellement automatique ; ces dimensions doivent être distinguées avant de lui attribuer une cause unique.Fisher, 1925 · Wasserstein, 2016 · Banerjee, 2009

Son caractère utile ou coûteux dépend moins de sa simple présence que de sa fréquence, de sa souplesse et de son ajustement au contexte. Un fonctionnement ponctuel peut soutenir l’adaptation ; le même fonctionnement, devenu automatique ou exclusif, peut réduire les possibilités de réponse.Fisher, 1925 · Wasserstein, 2016 · Banerjee, 2009

Observer

Formes et variations

Les exemples rendent la notion plus concrète sans en faire une règle générale. Un même comportement peut remplir une autre fonction dans une autre situation.Fisher, 1925 · Wasserstein, 2016 · Banerjee, 2009

  • Sur vingt tests indépendants menés au seuil de 5 % sans aucun effet réel, environ un test franchira quand même ce seuil par hasard.
  • Un traitement inefficace peut être déclaré à tort efficace si l’étude qui le teste tombe sur cette erreur de type I par pur hasard d’échantillonnage.
Fisher, 1925 · Wasserstein, 2016 · Banerjee, 2009

Distinguer

Notions proches et limites

Erreur de type I est notamment rapproché de Erreur de type II, Valeur p (p-value) et Comparaisons multiples. Ces relations signalent des recouvrements possibles, pas des synonymes : deux notions peuvent produire des conduites semblables tout en différant par leur déclencheur, leur fonction ou leur temporalité.Wasserstein, 2016 · Banerjee, 2009

La notion devient peu informative lorsqu’elle est utilisée comme une étiquette globale. Elle gagne au contraire en précision lorsqu’on peut décrire les situations où elle apparaît, les changements qui la modifient et les observations qui contrediraient l’hypothèse.Fisher, 1925 · Wasserstein, 2016 · Banerjee, 2009

Références

  1. Banerjee, A., Chitnis, U. B., Jadhav, S. L., Bhawalkar, J. S., & Chaudhury, S. (2009). Hypothesis testing, type I and type II errors. Industrial Psychiatry Journal, 18(2), 127–131.
  2. Fisher, R. A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd.
  3. Neyman, J., & Pearson, E. S. (1933). On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 231, 289–337.
  4. Wasserstein, R. L., & Lazar, N. A. (2016). The ASA’s statement on p-values: Context, process, and purpose. The American Statistician, 70(2), 129–133.

Dernière révision documentaire : septembre 2026.