Par David Dunning
Mis à jour le 24 mars 2022
Dans la recherche scientifique, une erreur constante, également appelée erreur systématique, crée un écart constant par rapport à la valeur réelle d'une mesure. Contrairement aux erreurs aléatoires qui varient de manière imprévisible, les erreurs constantes déplacent toutes les lectures dans la même direction d'une valeur fixe.
Étant donné que les erreurs systématiques ne changent pas lorsqu’une expérience est répétée dans les mêmes conditions, elles sont souvent invisibles pour l’analyse statistique. La moyenne ou la médiane des données comportera toujours le même biais, ce qui rendra l'erreur difficile à détecter sans référence externe.
Plusieurs stratégies peuvent révéler et corriger les biais systématiques :
La précision fait référence à la cohérence des mesures répétées, tandis que l'exactitude dénote la proximité de la valeur réelle. Un appareil doté d’une échelle mal graduée peut produire des lectures très précises mais systématiquement inexactes. L'étalonnage par rapport à une quantité de référence supprime ce biais.
L'erreur zéro est un type spécifique d'erreur constante dans laquelle un instrument de mesure ne lit pas zéro quand il le devrait. Les exemples incluent les ampèremètres, les voltmètres, les chronomètres et les thermomètres. Même si l'instrument ne peut pas être réinitialisé, l'erreur zéro peut être corrigée en ajoutant ou en soustrayant le décalage de toutes les lectures ultérieures.
En reconnaissant et en corrigeant les erreurs constantes, les chercheurs peuvent garantir que leurs données reflètent véritablement les phénomènes étudiés.