ED2 2018 question 4

Bonjour,
Je ne comprends pas cette exercice ainsi que la correction. J’ai bien réussi à faire le tableau ainsi que les calculs jusqu’au Kappa, pour ce qui est du reste je suis perdue et même chose pour les réponses aux propositions (j’aurai mis la C et E comme juste).

Je vous joints l’énoncé et la correction
Merci par avance pour votre aide

Bonjour,

Dans le cas de données qualitatives appariées, une étude de concordance permet d'évaluer la similitude des jugements de deux individus. À ne pas confondre avec un test de MacNemar, qui permet la comparaison de ces données. Ici, il n'y a pas de doute quant au test à faire car c'est explicitement demandé dans l'énoncé!

Proposition A : fausse, car on trouvera par la suite des propositions justes

Proposition B : fausse, si le test est significatif, on considère que le médecin et le logiciel ont des jugements similaires. Je te rappelle qu'une concordance évalue la similitude de jugements. Si nous avions voulu déterminer lequel des deux (médecin VS logiciel) est le plus efficace, il s'agit d'une comparaison - nous aurions donc fait un test de MacNemar!

Proposition C : vraie, le Kappa ajusté (Ka) est en effet une meilleure estimation de la concordance que le Kappa (K). À noter que le Kappa ajusté (Ka) sera toujours plus grand que le Kappa (K) ; ainsi, si le Kappa (K) est significatif, le Kappa ajusté (Ka) l'est forcément. Cependant, si le Kappa (K) n'est pas significatif, le Kappa ajusté (Ka) peut tout de même l'être...!

Proposition D : fausse, voici comment interpréter un Kappa :

• Si Kappa > epsilon*sK0 : alors le résultat est significatif --> on conclut que les jugements sont similaires
  

• Si Kappa < epsilon*sK0 : alors le résultat n'est pas significatif --> on conclut que les jugements ne sont pas similaires
  

• Comme le Kappa ajusté (Ka) est toujours plus grand que le Kappa (K), il se peut que le K soit < epsilon*sK0 (non significatif) mais que Ka > epsilon*sk0 (significatif). Or le Kappa ajusté (Ka) est une meilleure estimation que le Kappa (K), vu à la proposition C ; on conclut alors à une concordance significative et une similitude des jugements.
  

• Dans cet exercice en particulier, notre epsilon*sK0 vaut 1,96*0,12 soit 0,24. On a calculé Kappa (K), qui vaut 0,79. Or K > epsilon*sK0 car 0,79 > 0,24. Notre étude de concordance est donc significative, et on conclut à une similitude des jugements.
  

Proposition E : vraie, car la borne supérieure de l'intervalle de confiance de Kappa, ou epsilon*sK0, vaut 0,24 (calcul fait à la proposition D).

Proposition F : fausse. À la fin d'une étude de concordance, peu importe le résultat, on peut faire une évaluation de l'homogénéité des discordances. Celle-ci se fait avec un simple test de MacNemar, qui a pour condition d'application que la somme des données discordantes (conventionnellement notées "b" et "c") soit supérieure ou égale à 10. Or ici b+c = 5+2 = 7 < 10. Le test de MacNemar n'est donc pas faisable.


Bon courage!

Merci beaucoup
Il y a juste une chose que je ne comprends pas dans le raisonnement. Tu as dit que si K est supérieur à epsilon sko alors le test est significative et on trouve bien un K superieur comme tu l’as dit mais tu conclus que c’est pas significatif pourquoi ? Pour moi, c’est significatif car K > 0,24

Bien vu! Je me suis trompé
J'ai corrigé mon message initial.

Lors de la comparaison d'une moyenne observée à une moyenne théorique, on utilise bien l'écart type de l'échantillon ? Car dans la correction de la Q7, il utilise celui de la population

Pour la comparaison d'une moyenne observée à une moyenne théorique, peu importe que l'on fasse un test de l'écart réduit (n≥30) ou un test de student (n<30), on utilise l'écart type de la moyenne de l'échantillon :


Je ne sais pas pourquoi ton professeur d'ED a utilisé l'écart type de la moyenne de la population... Je te conseille vivement de lui demander, car au final sa parole prime contre la mienne.

C'était l'ED de 2018 donc il s'agissait peut être d'une autre formule
Merci beaucoup pour la confirmation