La négligence du taux de base

NTB3_1024

Note 1 :
On dira que
NTB_vrai_positif est un « vrai positif » – le test a bien détecté ce que l’on cherchait.
NTB_faux_positif est un « faux positif » – il est détecté alors qu’il n’aurait pas dû l’être.
NTB_faux_négatif2 est un « faux négatif » – le test ne l’a pas détecté alors qu’il aurait dû l’être.
NTB_vrai_négatif les autres sont des « vrais négatifs » – Ils ne doivent pas être détectés et ne le sont pas.
Note 2 :
Avec un miroir fiable a 99%, 100000 villageois et 100 vampires (1 pour 1000), on aurait 9% de vrais vampires parmi tous les tests positifs. Ce sont des chiffres proches de ceux que l’on peut trouver pour certains tests médicaux plutôt fiables.
Note 3 :
En général ces résultats sont contre-intuitifs et on aura tendance a surestimer le nombre de cas correctement détectés. Pourtant ce genre de situations se rencontre fréquemment en ce qui concerne les tests médicaux mais peuvent aussi se rencontrer dans d’autres contextes comme lors de l’évaluation d’un algorithme informatique permettant de détecter les terroristes par exemple.

 

Pour creuser:

https://fr.wikipedia.org/wiki/Oubli_de_la_fréquence_de_base
https://brownmath.com/stat/falsepos.htm

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