Taille minimale de l'échantillon du calculateur de puissance
Instructions: Ce calculateur de puissance statistique calcule, en montrant toutes les étapes, la taille minimale d'échantillon requise (\(n\)) pour atteindre une puissance statistique cible donnée (\(1-\beta\)), lors du test d'une moyenne à une population. Vous devez fournir le niveau de signification (\(\alpha\)), la puissance cible, la taille de l'effet (\(d\)) et le type de queue (à gauche, à droite ou bilatérale). Si vous ne connaissez pas la valeur exacte de la taille de l'effet, choisissez entre une taille d'effet petite, moyenne ou grande dans le formulaire ci-dessous:
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Ce calculateur de puissance statistique vous permet de calculer la taille d'échantillon minimale requise \(n\) pour atteindre une puissance statistique cible, lorsque vous connaissez le niveau de signification (\(\alpha\)), la taille de l'échantillon, la taille de l'effet (\(d\)) et le type de queue (à gauche) , à queue droite ou à deux queues). Ceci est généralement appelé un Calcul de la puissance A-Priori . Vérifiez ici pour un Calculerur de puissance post-Hoc
Qu'est-ce que la puissance statistique exactement?
La puissance statistique d'un test correspond à la probabilité de rejeter une hypothèse nulle. C'est, c'est la conversation de détecter un effet réel. Techniquement, la puissance statistique est de 1 moins la conversation d'une erreur de type 2, ou \(1 - \beta\).
Puissance et taille de l'effet
En général, l'information la plus difficile à obtenir est la taille de l'effet, défini comme le d de Cohen. Si vous n'avez pas la valeur réelle de \(d\), vous pouvez l'approcher en la classant dans l'une des trois catégories suivantes: petite, moyenne et grande taille de l'effet .
Une façon d'estimer l'amplificateur de la taille de l'effet, si elle n'est pas disponible directement, consiste à utiliser une méta-analyse. Cette technique consiste à analyser de nombreuses études sur des phénomènes similaires, et à obtenir une «moyenne» de la taille de l'effet obtenu dans ces études. C'est la façon d'obtenir une sorte de taille d'effet moyenne écologique . Ce processus conduira probablement à une estimation très approximative, ce qui est souvent mieux que rien.