Is Wheel of Names Rigged? Fairness Lab & Audit
Run up to 500,000 simulated spins with the exact same picker the wheel uses. Verify true mathematical randomness with live Chi-Square (χ²) goodness-of-fit testing.
The spread of winners is consistent with a fair wheel. Small differences between slices are just normal chance.
5.32
p-value: 0.621 (≥ 0.05 is uniform)
12.47%
Expected: 12.50% (independence check)
Slice Distribution vs Expected Frequency
Observed winner counts mapped directly against the 95% confidence interval bounds.
Detailed Slice Statistics
Exact count distribution, theoretical expectations, and binomial error ranges per slice.
| Slice | Observed | Expected | 95% Confidence Band | Percentage Share |
|---|---|---|---|---|
| Alex | 1,282 | 1,250 | 1,185–1,315 | 12.82% |
| Maya | 1,243 | 1,250 | 1,185–1,315 | 12.43% |
| Jordan | 1,216 | 1,250 | 1,185–1,315 | 12.16% |
| Priya | 1,278 | 1,250 | 1,185–1,315 | 12.78% |
| Liam | 1,276 | 1,250 | 1,185–1,315 | 12.76% |
| Sofia | 1,255 | 1,250 | 1,185–1,315 | 12.55% |
| Noah | 1,254 | 1,250 | 1,185–1,315 | 12.54% |
| Zara | 1,196 | 1,250 | 1,185–1,315 | 11.96% |
Architecture
Comment fonctionne notre moteur aléatoire équitable
La sélection du gagnant n'est jamais un artifice d'animation ni un pseudo-aléatoire défaillant. Voici comment notre architecture cryptographique côté client garantit une équité mathématique totale à chaque rotation.
Entropie Cryptographique CSPRNG
Au lieu du prévisible Math.random(), le moteur fait appel à la Web Crypto API native du navigateur (crypto.getRandomValues). Cela capte l'entropie physique du système d'exploitation à partir des fluctuations thermiques et de l'horloge, assurant des tirages imprévisibles et non reproductibles.
Échantillonnage par Rejet Zéro-Modulo
Les tirages basiques utilisent `random % slices`, ce qui favorise les petits nombres car 2^32 n'est pas exactement divisible. Notre algorithme définit le plus grand multiple exact sous 2^32 et élimine les valeurs hors limite afin de garantir des probabilités strictement égales.
Adéquation du Chi-Carré (χ²)
Le Laboratoire compile des milliers de tirages simulés dans un test du Chi-Carré de Pearson à (k - 1) degrés de liberté. En calculant la valeur p via des fonctions gamma incomplètes régularisées, il vérifie mathématiquement que les écarts constatés correspondent à la variance aléatoire.
Indépendance Sérielle et Absence de Mémoire
Un sélecteur équitable ne doit avoir aucune mémoire. Le laboratoire suit les tirages successifs pour mesurer les fréquences de répétition de Markov. Pour 8 segments, chaque tranche a exactement 12,5 % de chances de se répéter ; toute anomalie hors de l'intervalle binomial indiquerait un biais d'inertie.
Les tests statistiques démontrent que des milliers de résultats simulés s'alignent avec l'uniformité mathématique. La garantie fondamentale repose sur l'exécution : le CSPRNG avec échantillonnage par rejet s'exécute à 100 % dans votre navigateur avant le début de la rotation.
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FAQ
Foire aux questions
Tout ce que vous devez savoir sur le moteur d'aléatoire, les tests d'hypothèse du chi-carré et la preuve d'équité.
Comment le moteur aléatoire de la roue décide-t-il du gagnant ?
Avant même que la roue ne tourne, l'indice du segment gagnant est sélectionné instantanément en mémoire via crypto.getRandomValues combiné à un échantillonnage par rejet uniforme. L'animation visuelle ultérieure est ensuite calibrée pour décélérer et s'immobiliser précisément sur ce segment équitable.
Pourquoi Spin Names Now utilise crypto.getRandomValues plutôt que Math.random() ?
La fonction Math.random() de JavaScript est un générateur pseudo-aléatoire (PRNG) non sécurisé cryptographiquement, sujet à des prédictions d'état et variable d'un navigateur à l'autre. À l'inverse, crypto.getRandomValues puise dans l'entropie matérielle du système d'exploitation, garantissant des octets parfaitement uniformes et imprévisibles.
Qu'est-ce que le biais de modulo et comment l'échantillonnage par rejet l'évite-t-il ?
Les scripts simples prennent un entier 32 bits et calculent `randomInt % numSlices`. Comme 2^32 (4 294 967 296) est rarement un multiple exact du nombre de segments, les premiers chiffres sortent un peu plus souvent. Nous éliminons totalement ce biais en rejetant les nombres excédentaires et en retirant au sort.
Que vérifie le test du Chi-carré (df 7) dans le Laboratoire d'Équité ?
Le test d'adéquation du Chi-carré évalue si la distribution observée des gagnants correspond aux prévisions théoriques (pour 8 segments, chaque tranche doit gagner 12,5 % du temps). Les degrés de liberté (df) correspondent au nombre de segments moins un (8 - 1 = 7). Il additionne les écarts au carré pour vérifier l'hypothèse d'impartialité.
Comment interpréter le résultat de la valeur p (p-value) ?
La valeur p mesure la probabilité d'obtenir des résultats au moins aussi extrêmes que ceux observés sous l'hypothèse d'une roue équitable. Une valeur p >= 0,05 confirme que la répartition concorde avec un tirage juste. Dès lors que p est supérieur à 0,05, il n'existe aucune preuve de favoritisme.
Pourquoi la valeur p descend-elle parfois sous 0,05 sur une roue équitable ?
Dans l'aléatoire statistique réel, une valeur p inférieure à 0,05 se produit naturellement par hasard dans environ 1 test sur 20 (5 % des cas). Le hasard a tendance à créer des regroupements spontanés. La preuve d'équité réside dans le fait que ces résultats atypiques ne se répètent jamais de manière systématique sur un même segment.
Que représentent les bandes grisées de confiance à 95 % sur le graphique ?
Pour chaque segment, la fréquence attendue suit une loi binomiale d'écart-type σ = √(N · p · (1 - p)). Les barres d'erreur grisées représentent la plage ±1,96σ. Sur une roue équitable, environ 95 % de tous les résultats de segments se situeront à l'intérieur de cette bande lors de simulations répétées.
Que mesure l'indicateur 'Même gagnant deux fois d'affilée' ?
Il s'agit d'un contrôle d'indépendance sérielle. Pour 8 tranches de poids identique, la probabilité théorique de tirer consécutivement le même gagnant est de 1/8 (12,50 %). Si la roue possédait une mémoire cachée ou de l'inertie, ce pourcentage s'envolerait. Un taux voisin de ~12,50 % confirme que chaque tour est un événement indépendant.
La roue peut-elle être truquée, manipulée ou interceptée par un serveur ?
Non. Toutes les sélections de gagnants et les calculs physiques s'exécutent à 100 % localement dans votre navigateur. Aucun échange avec un serveur n'a lieu pendant le tour, aucune graine distante n'est utilisée et aucune API tierce ne peut interférer.
La durée de rotation visuelle ou la friction influent-elles sur le résultat ?
Non. Le segment gagnant étant choisi cryptographiquement avant le début de l'animation, la durée visuelle, la courbe de décélération et les sons de clic sont de simples éléments visuels programmés pour s'arrêter au centre exact du segment déjà désigné.