Module 7 Puissance statistique et diagnostics de conception

Avant de commencer une étude, nous aimerions savoir si notre conception a la puissance statistique nécessaire pour détecter un effet s’il existe. Il est difficile d’apprendre d’une étude qui n’a pas une puissance statistique suffisante. Sans une puissance statistique suffisante, nous ne savons pas si un résultat nul signifie qu’il n’y a pas eu d’effet, ou que nous n’avons pas réussi à détecter un effet non nul qui existe. Une analyse de puissance statistique peut vous aider à améliorer votre conception et à mieux répartir vos ressources. Cela peut même vous aider à décider de ne pas mener l’étude.

Dans ce module, nous introduisons la puissance statistique, les approches de base pour calculer la puissance par calcul analytique ou par simulation, et comment les caractéristiques de conception telles que les blocs, l’ajustement des covariables et les grappes (clusters) ont un impact sur la puissance statistique.

7.1 Contenu

  • La puissance statistique est la capacité d’une étude à détecter un effet s’il existe.

  • L’analyse de puissance s’effectue avant la réalisation d’une étude. Cela aide à déterminer l’échantillon dont on a besoin ou les effets que l’on peut détecter. C’est une étape essentielle dans la conception de recherche et cela aide à communiquer sur sa conception.

  • Méthodes courantes de calcul de puissance :

    • Calculs de puissance analytique (en utilisant une formule)

    • Simulations (par exemple, en utilisant DeclareDesign)

  • L’ajustement des covariables et des blocs peut augmenter la puissance statistique.

  • Pour les conceptions par grappe il faut tenir compte de la corrélation intra-grappe (la variance intra-grappe par rapport à la variance globale).

  • La puissance statistique est étroitement liée à la conception de l’étude, aux tests d’hypothèses et à l’estimation.

7.3 Ressources

7.3.1 Guide des méthodes EGAP

7.3.3 Outils