Précision de la mesure : typical error (deux mesures des mêmes personnes)

En bref

Si les mêmes personnes ont été mesurées deux fois et que rien n’a changé entre-temps (test-retest), la typical error (TE) indique, dans l’unité de mesure, de combien une mesure isolée s’écarte typiquement. Elle apparaît comme un ajout replié à côté de Bland-Altman lorsque exactement deux colonnes numériques sont choisies dans la question « Les évaluations concordent-elles ? ».

Conditions

• Deux mesures des mêmes personnes, sans intervention, entraînement ni récupération entre les deux. Avec deux évaluateurs ou deux méthodes de mesure, la TE mêle leurs différences à l’erreur de mesure ; Bland-Altman est alors la lecture appropriée.
• Au moins 3 observations, les différences ne doivent pas toutes être identiques. Plus il y a de personnes, plus l’intervalle est étroit (règle empirique : 20 ou plus).

Lire le résultat

• Typical error : l’écart type des différences divisé par √2, avec un intervalle via la loi du χ² (n − 1 degrés de liberté).
• Variation de la moyenne : explicitement « deuxième moins première mesure » (comme le calcule Hopkins), avec un intervalle t. Bland-Altman dans Statable calcule première moins deuxième mesure : la même variation y a le signe opposé. Les deux libellés figurent dans la feuille.
• Coefficient de variation (CV, en pourcentage) : la typical error des valeurs transformées en logarithmes, retransformée en 100 · (exp(TE) − 1). Seulement si toutes les valeurs sont supérieures à 0 ; sinon Statable indique qu’il ne peut pas être calculé. Statable n’affiche pas l’approximation 100 · TE des valeurs ln, car elle est trop petite pour de plus grandes erreurs.

Distinction

• La typical error n’est pas l’erreur standard de mesure (SEM) issue de la fidélité (SEM = SD · √(1 − r)). Les deux partagent l’idée, mais la TE vient directement des différences, sans supposer de fidélité.
• L’indice de changement fiable (Reliable Change Index) (RCI) demande si une personne donnée a changé de façon fiable ; il a besoin d’une fidélité ou de chiffres de test-retest. La typical error, en revanche, décrit la précision de la mesure elle-même.
• L’écart type intra-sujet (d’après Bland) inclut la variation de la moyenne ; la typical error ne l’inclut pas.

Rapporter le résultat

Typical error : TE = 0,48, IC à 95 % [0,36 ; 0,70] ; variation (deuxième moins première mesure) = 0,43, IC à 95 % [0,12 ; 0,75] ; CV = 3,7 %, IC à 95 % [2,8 ; 5,4]

Exemple (20 temps de sprint en secondes, deuxième mesure en moyenne 3 % plus lente) : une mesure isolée s’écarte typiquement de 0,48 s. La typical error n’entre dans le rapport que si « Afficher la typical error dans le rapport » y est coché.

Pour les spécialistes

Code propre (JavaScript) d’après Hopkins (2000) : TE = SD(d)/√2 avec SD calculé avec n − 1 ; intervalle TE · √(df/χ²0,975) à TE · √(df/χ²0,025) avec df = n − 1 ; CV à partir de la TE des valeurs ln avec le même intervalle, puis 100 · (exp(·) − 1). Vérifié par rapport à R (formules propres et carré moyen résiduel de l’analyse de variance y ~ person + time point).

Source

Hopkins, W. G. (2000). Measures of reliability in sports medicine and science. Sports Medicine, 30(1), 1-15. Bland, J. M. & Altman, D. G. (1996). Measurement error. BMJ, 312, 1654.