Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/07277.jsonl.gz/465

Erreur de mesure (aléatoire)
Il arrive fréquemment que la mesure soit pratiquée à l'aide d'instruments ou de dispositifs qui comportent un certain nombre d'éléments (par exemple d'items), échantillonnés aléatoirement dans une population (un univers) d'éléments possibles. Dans de telles situations, les résultats obtenus sont inévitablement entachés d'une certaine imprécision (ou erreur de mesure), imputable précisément aux fluctuations aléatoires de l'échantillonnage. Pour comprendre ce phénomène, il suffit d'admettre que si la mesure est envisagée en utilisant deux instruments différents (par exemple deux répertoires d'items évaluant un même domaine de compétence), les résultats individuels seront au moins partiellement différents. Ce sont ces variations que l'on qualifie avec le terme d'erreur (aléatoire) de mesure, et qu'on s'efforce de réduire dans la mesure du possible par des procédés adéquats, appliqués lors de la mise au point du dispositif.
De manière plus générale, ce type de problème se pose chaque fois que l'on considère un échantillon aléatoire d'individus ou d'objets (élèves, classes, situations, etc.). Toute démarche d' échantillonnage aléatoire est en effet source d'erreurs de mesure au sens qui vient d'être défini.
Par ailleurs, lorsque l'échantillonnage concerne plusieurs facettes intervenant dans une même étude (par exemple un échantillon d'élèves et un échantillon d'items), les erreurs associées à ces différentes sources de variation sont cumulatives, voire strictement additives sous certaines conditions. On retiendra également que l'importance des fluctuations dues à l'échantillonnage peut être évaluée en estimant leur variance (dite précisément variance d'erreur ) et leur écart-type (ou erreur standard de la mesure).