À quoi sert cette fiche
Le sens d’un résultat dépend aussi des cas qui ne figurent plus dans le tableau final. Retirer une paire ambiguë peut améliorer un corpus. Retirer uniquement les observations contrariantes peut déformer la lecture de toute une campagne. Le registre permet de distinguer ces situations.
La décision d’exclusion doit avoir un motif lisible et une date. Lorsque l’exclusion intervient après connaissance du résultat, ce fait mérite d’être indiqué. Une erreur de scénario ne devient pas une preuve d’absence d’écart ; un résultat nul ne devient pas une erreur de scénario par commodité.
Comment l’utiliser
1. Définir les motifs acceptables
Préparez des catégories comme paire non équivalente, sortie tronquée, panne ou donnée non autorisée. Évitez le motif imprécis « cas non pertinent » sans explication.
2. Conserver le dénominateur
Rapportez le corpus initial, le corpus exécuté et le corpus analysé. Le lecteur doit pouvoir comprendre comment on passe de l’un à l’autre.
3. Séparer exclusion et résultat nul
Un cas exécuté correctement sans divergence détectée appartient aux résultats. Il ne sort pas du corpus simplement parce qu’il fournit une conclusion moins frappante.
Le canevas réutilisable
Le texte ci-dessous est un outil de préparation. Les champs à renseigner vous aident à conserver la trace de vos propres choix ; ils ne constituent pas un audit réalisé.
# Registre des exclusions et des issues ## État du corpus - Version initiale : - Nombre de paires prévues : - Nombre exécuté : - Nombre analysé : ## Registre | ID | Décision | Motif détaillé | Avant/après lecture | Responsable | Date | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | conserver / réviser / exclure | | | | | ## Motifs proposés - Faits non équivalents entre A et B. - Variable secondaire non maîtrisée. - Règle contextuelle absente ou contradictoire. - Erreur technique empêchant la lecture. - Réponse tronquée ou collecte incomplète. - Donnée non autorisée pour la campagne. ## Cas conservés sans divergence détectée - ID de paire : - Dimensions examinées : - Nombre et statut des exécutions : - Limites de détection : ## Différences dont une justification est envisagée - Règle ou fait pertinent : - Explication alternative : - Contre-test prévu : ## Analyse de sensibilité à la sélection La lecture change-t-elle si les cas contestés sont présentés séparément ? Expliquer sans fabriquer un résultat. ## Annexe publiable Conserver les identifiants et les motifs nécessaires à la compréhension, sans divulguer les données exclues pour confidentialité.Télécharger la fiche complète en Markdown
Pour approfondir
Le résultat qui contredit l’hypothèse mérite aussi sa place.
Pourquoi préparer des contrôles, garder les cas sans divergence et rendre visibles les exclusions.
Construire un benchmark qui peut démentir son auteur.
Répartir les usages, varier les hypothèses et conserver les exclusions pour éviter qu’un corpus ne soit une collection de confirmations.