Calculateur de Puissance Statistique
Si votre étude est assez grande pour trouver la différence que vous cherchez, et combien de personnes il faudrait.
Résultats
Ce que fait cet outil
Une étude trop petite ne donne pas une mauvaise réponse ; elle ne donne aucune réponse, et le coût est payé quand même. La puissance est la probabilité de détecter une différence réelle — quatre-vingts pour cent est le minimum habituel, ce qui signifie que vous la manqueriez encore une fois sur cinq. Indiquez quelle différence compte pour vous, combien de personnes vous avez dans chaque groupe, et cette page vous dit la puissance dont vous disposez réellement et le nombre nécessaire pour atteindre celle que vous visez. Les deux chiffres méritent d'être connus avant de recruter le premier participant, et non après des résultats ambigus.
Formule
puissance ≈ 1 − Φ(z critique − d√(n÷2)) · n par groupe ≈ 2 ((z_α + z_β) ÷ d)²
Variables
| Symbole | Signification | Unité |
|---|---|---|
effect | Différence à détecter (d de Cohen) | — |
n_per_group | Personnes dans chaque groupe | — |
alpha | Seuil de signification | % |
tails | Une queue ou deux | — |
target_power | Puissance visée | % |
OUT | Chance de la trouver si elle existe | % |
BE | Risque de la manquer | % |
EN | C'est suffisant | — |
NN | Pour votre objectif il faut, par groupe | — |
NT | Ce qui fait, au total | — |
HT | Vous avez | — |
SH | Il manque, par groupe | — |
EF | Et cela compte comme | — |
CZ | z pour cette confiance | — |
Exemple résolu
- Différence à détecter (d de Cohen)0,5
- Personnes dans chaque groupe30
- Seuil de signification5 %
- Une queue ou deux2
- Puissance visée80 %
- Chance de la trouver si elle existe49,07 %
- Risque de la manquer50,93 %
- C'est suffisantNon
- Pour votre objectif il faut, par groupe63
- Ce qui fait, au total126
- Vous avez60
- Il manque, par groupe33
- Et cela compte commeMoyenne
- z pour cette confiance1,9600
Limites
- Le calcul s'effectue entièrement dans votre navigateur. Les valeurs saisies ne sont jamais envoyées à un serveur.
- Le résultat est une estimation fondée uniquement sur les valeurs saisies. Les situations réelles comportent souvent des facteurs que cette calculatrice ignore.
- Pour un travail devant respecter une norme ou être validé, vérifiez le résultat au regard du règlement applicable et faites-le relire par un ingénieur qualifié.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que la puissance, en termes simples ?
La probabilité que votre étude trouve la différence, à supposer qu'elle existe réellement. Une puissance de 80 pour cent signifie que si vous meniez la même étude cinq fois sur un effet réel, vous vous attendriez à le manquer une fois. Les études sous-dimensionnées sont l'échec silencieux d'une grande part de la recherche : elles ne produisent pas de mauvaises réponses, elles ne produisent aucune réponse, et l'argent comme les participants sont dépensés quand même. Faire ce calcul avant de recueillir les données est toute sa raison d'être ; le faire après n'apprend pas grand-chose.
Comment choisir la taille de l'effet ?
Pas en devinant, et pas en reprenant ce qu'a trouvé une petite étude antérieure — ce chiffre est presque toujours gonflé, car les petites études ne sont publiées que lorsqu'elles exagèrent. La meilleure question est : quelle différence compterait réellement pour vous, exprimée en fraction de la dispersion de vos données. Les repères approximatifs de Cohen — 0,2, 0,5 et 0,8 pour petit, moyen et grand — sont un point de départ qu'il a lui-même qualifié de dernier recours, et la note honnête ici est que la taille d'échantillon obtenue ne vaut que ce que vaut le nombre saisi.
Quelle est la précision de la réponse ?
Elle emploie l'approximation normale du test t à deux échantillons, ce que font toutes les tables de puissance publiées. Au-delà d'une vingtaine d'observations par groupe, elle concorde avec le calcul exact à un point de puissance près ; en dessous elle est légèrement optimiste, si bien qu'une très petite étude est un peu plus faible que ne le suggère cette page. Elle suppose aussi deux groupes de taille égale, un résultat continu et des observations indépendantes — un autre plan expérimental exige une autre formule, pas celle-ci avec les nombres ajustés.