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Sunday, 7 July 2024

Qu'est-ce qui est aléatoire et comment ça marche La randomisation est le processus qui consiste à créer quelque chose de aléatoire; dans divers contextes, cela comprend, par exemple: la génération d'une permutation aléatoire de la séquence (par exemple, lors du mélange de cartes); sélectionne un échantillon aléatoire de la population (important dans un échantillon statistique); l'attribution d'unités expérimentales par distribution aléatoire aux conditions de traitement ou de contrôle; génération de nombres aléatoires (voir. Génération de nombres aléatoires); ou transformation du flux de données (par exemple, lors de l'utilisation d'un brouilleur dans les télécommunications). Maintenant, il est utilisé partout. Par exemple, le terme est utilisé au hasard lors du dessin de tout élément sur les réseaux sociaux. Ainsi, lors de la distribution des prix, un gagnant aléatoire est sélectionné à l'aide d'un générateur de nombres. Randomisation Catalogue en ligne. Il existe de nombreux services de ce type sur Internet, ils sont appelés randomiseurs.

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Applications variées [ modifier | modifier le code] Une intervention pédagogique dans laquelle des méthodes d'enseignement variées seraient aléatoirement allouées pour mise en œuvre dans différentes écoles est un bon exemple non médical d'essai randomisé par grappes. Au moment de comparer les différences de résultat obtenu par les nouvelles méthodes pédagogiques, les chercheurs doivent tenir compte du fait que deux élèves d'une même école sont plus susceptibles d'être similaires (en termes de résultats) que deux élèves provenant de deux écoles distinctes. Privacybadger 🚀 - Randomisation d'empreintes digitales en ligne | bleepcoder.com. Les modèles d'analyse statistique multi-niveaux et d'analyse des similitudes sont habituellement utilisés pour corriger cette absence d'indépendance. Critique déontologique [ modifier | modifier le code] Une stratégie de randomisation appelée méthode Zelen (en) et décrite en 1979 par le statisticien américain Marvin Zelen [ 8] consiste à randomiser les grappes et ensuite seulement demander le consentement des participants. Certains reprochent à cette méthode d'imposer un choix aux participants [ 9].

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La non-inférence: il ne doit pas être possible de déduire de façon quasi certaine de nouvelles informations sur un individu. Exemple: si un jeu de données supposément anonyme contient des informations sur le montant des impôts de personnes ayant répondu à un questionnaire, que tous les hommes ayant entre 20 et 25 ans ayant répondu sont non imposables, il sera possible de déduire, si on sait que M. X, homme âgé de 24 ans, a répondu au questionnaire, qu'il est non imposable. Randomisation en ligne. Les techniques d'anonymisation et de réidentification étant amenées à évoluer régulièrement, il est indispensable, pour tout responsable de traitement mettant en œuvre des solutions d'anonymisation, d'effectuer une veille régulière afin de préserver, dans le temps, le caractère anonyme des données produites. Si un jeu de données publié en ligne comme anonyme contient en réalité des données personnelles et qu'aucune des exceptions mentionnées précédemment n'est applicable, une violation de données est susceptible d'être caractérisée.

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Il convient dès lors de procéder au retrait du jeu de données en question dans les plus brefs délais Que faire en cas de doute? Compte tenu de la complexité s'attachant aux questions de choix et d'évaluation régulière des techniques d'anonymisation, il est recommandé aux collectivités publiques de travailler sur celles-ci de façon concertée, en association avec leurs délégués à la protection des données et les réseaux de professionnels spécialement concernés. La CNIL pourra également apporter son expertise sur les problématiques les plus fréquemment rencontrées sur ce sujet en particulier dans le cadre des saisines des têtes de réseaux telles que les associations de collectivités.