zazo Posted January 10, 2021 Share Posted January 10, 2021 Salut ! Je n'arrive pas à comprendre la différence entre ces deux biais etje me trompe tout le temps en QCM dès qu'il y a un item sur ça ... Est ce que quelqu'un peux m'expliquer la différence ? Merci d'avance ! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Membre d'Honneur Solution Yoshi Posted January 10, 2021 Membre d'Honneur Solution Share Posted January 10, 2021 Bonsoir @zazo ! Alors j'avoue que la limite entre les 2 est assez proche et que c'est facile de se tromper. Donc : --> Biais de sélection : c'est un biais qui regarde la façon dont est constitué l'échantillon et la répartition dans les 2 groupes. En gros, ici ce biais s'intéresse à savoir si tu as pris un échantillon représentatif de la population, et à savoir si les 2 groupes que tu vas constituer à partir de ton échantillon sont comparables (c'est-à-dire identiques sur toutes leurs caractéristiques sauf celle qui nous intéresse). Par exemple, si tu veux étudier les effets du tabac sur la santé il te faut prendre 2 groupes comparables : un qu'avec des fumeurs et un qu'avec des non-fumeurs mais il faut qu'il n'y ait que le fait de fumer ou non qui soit différent entre ces 2 groupes pour que ça ait un intérêt. (J'espère que c'est pas ton cerveau qui fume avec mes explications ) --> Biais d'information ou de classement : ce biais se rapporte au fait de bien recueillir les informations concernant une personne pour pouvoir la mettre dans le bon groupe dans une étude. Par exemple, tu biaiserais tes valeurs si, dans une étude exposés/non-exposés, tu mettais une personne exposée dans le groupe non-exposés juste parce que tu as mal récupérer les données de cette personne. Ici, le problème qui nous intéresse c'est pas comment l'échantillons ou les groupes sont fait, mais plutôt comment tu récupères les infos pour éviter de te tromper quand tu vas mettre quelqu'un dans un groupe. C'est plus clair et ça répond à ta question ? Mamamia 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
zazo Posted January 11, 2021 Author Share Posted January 11, 2021 Merci @Yoshi pour ta réponse c'est beaucoup plus clair maintenant ! J'ai juste une dernière question : Par exemple si on met une personne dans le groupe malade alors qu'elle n'est pas malade est ce que c'est un biais de classement ? Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Membre d'Honneur Yoshi Posted January 11, 2021 Membre d'Honneur Share Posted January 11, 2021 C'est exactement ça ! Tu as tout compris Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
zazo Posted January 11, 2021 Author Share Posted January 11, 2021 Super merci tout est clair maintenant @Yoshi ! Bonne journée à toi ! Yoshi 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Membre d'Honneur Yoshi Posted January 11, 2021 Membre d'Honneur Share Posted January 11, 2021 Avec plaisir ! Bonne journée à toi aussi ! zazo 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Chat_du_Cheshire Posted January 11, 2021 Share Posted January 11, 2021 aaaah @Yoshi je suis pas trop d'accord sur un certain point qui fait d'ailleurs l'objet d'un vilain piège en qcm tu me dis ce que t'en penses : Il y a 13 heures, Yoshi a dit : Biais d'information ou de classement : ce biais se rapporte au fait de bien recueillir les informations concernant une personne pour pouvoir la mettre dans le bon groupe dans une étude. Par exemple, tu biaiserais tes valeurs si, dans une étude exposés/non-exposés, tu mettais une personne exposée dans le groupe non-exposés juste parce que tu as mal récupérer les données de cette personne. je suis d'accord avec ce qui est souligné mais pas ce qui est en gras, le biais de classement est secondaire à une erreur systématique dans : dans la mesure de l'exposition dans une enquête cas-témoins la détermination de la maladie dans une enquête exposés-non exposés on a donc un mauvais classement des sujets en exposés/non exposés pour une enquête cas-témoins et un mauvais classement en malades/non malades dans une enquête E+/E- Yoshi 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
zazo Posted January 11, 2021 Author Share Posted January 11, 2021 Merci @Chat_du_Cheshire pour ces précisions ! Chat_du_Cheshire 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Membre d'Honneur Yoshi Posted January 11, 2021 Membre d'Honneur Share Posted January 11, 2021 Il y a 4 heures, Chat_du_Cheshire a dit : aaaah @Yoshi je suis pas trop d'accord sur un certain point qui fait d'ailleurs l'objet d'un vilain piège en qcm tu me dis ce que t'en penses : je suis d'accord avec ce qui est souligné mais pas ce qui est en gras, le biais de classement est secondaire à une erreur systématique dans : dans la mesure de l'exposition dans une enquête cas-témoins la détermination de la maladie dans une enquête exposés-non exposés on a donc un mauvais classement des sujets en exposés/non exposés pour une enquête cas-témoins et un mauvais classement en malades/non malades dans une enquête E+/E- @Chat_du_Cheshire je suis totalement d'accord avec ce que tu dis ! Heureusement que tu es là pour corriger mes boulettes (qui auraient quand-même pu arriver à un autre moment que la veille du concours, désolé @zazo). Cela dit j'étais à des années lumières d'avoir pensé à cette notion : j'étais resté cantonné à "faut mettre la personne dans le bon groupe sinon c'est pas bien" Tu vas me manquer @Chat_du_Cheshire au S2, à pas me corriger et répondre aux questions sur ma future section zazo and Chat_du_Cheshire 1 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Chat_du_Cheshire Posted January 11, 2021 Share Posted January 11, 2021 il y a 9 minutes, Yoshi a dit : @Chat_du_Cheshire je suis totalement d'accord avec ce que tu dis ! Heureusement que tu es là pour corriger mes boulettes (qui auraient quand-même pu arriver à un autre moment que la veille du concours, désolé @zazo). Cela dit j'étais à des années lumières d'avoir pensé à cette notion : j'étais resté cantonné à "faut mettre la personne dans le bon groupe sinon c'est pas bien" Tu vas me manquer @Chat_du_Cheshire au S2, à pas me corriger et répondre aux questions sur ma future section ooh mais non en terme de nombre de réponses parfaites /unique erreur on tend vers l'infini Yoshi 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Membre d'Honneur Yoshi Posted January 11, 2021 Membre d'Honneur Share Posted January 11, 2021 il y a 14 minutes, Chat_du_Cheshire a dit : ooh mais non en terme de nombre de réponses parfaites /unique erreur on tend vers l'infini Oh mais tu te rends pas compte de combien ce compliment ce touche, surtout de la part d'une légende du forum comme toi ! Pour mon dernier jour en tant que RM Maths je trouve ça incroyable (Bon par contre on sent qu'on reste des matheux même dans les compliments ) Chat_du_Cheshire 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
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