Taille de l'échantillon pour le test t : comment calculer ?
Savez-vous que le calcul de la taille de l'échantillon pour un test t est une étape critique l'analyse des données, ce qui vous fait gagner du temps et de l’argent ? Saviez-vous qu’un échantillon de taille adéquate rend vos résultats plus fiables ? Malgré son importance, de nombreux chercheurs collectent et analysent leurs données sans aborder cette étape, ce qui compromet potentiellement la fiabilité de leurs résultats. Heureusement, cette étape souvent négligée est assez simple !
Dans cet article, nous présenterons la manière correcte de calculer la taille de l'échantillon pour un test t à l'aide d'un excellent programme statistique gratuit.
Le problème
Le calcul de la taille de l’échantillon est nécessaire pour déterminer le nombre de participants requis pour détecter un effet significatif. Il se peut qu’il ne soit pas possible de détecter un effet existant si la taille de l’échantillon est trop petite. Cependant, les échantillons volumineux peuvent faire perdre du temps, des ressources et de l’argent. Il est donc crucial d’optimiser la taille de l’échantillon.
De plus, le calcul de la taille de l'échantillon au stade de la conception de l'étude est de plus en plus nécessaire, par exemple lorsqu'il s'agit de demander l'approbation d'un comité d'éthique pour des projets de recherche impliquant des humains ou des animaux et leur publication ultérieure.
La solution
Pour calculer la taille de l'échantillon pour le test t, nous utiliserons G*Power, un excellent programme gratuit pour calculer la taille des échantillons pour diverses analyses.
Tout d'abord, download, installez et ouvrez le programme.
Ensuite, sélectionnez le test souhaité, le test t pour échantillons indépendants. Clique sur le Tests : Moyens : Deux groupes indépendants languette. Maintenant, remplissons les champs !
Maintenant, remplissons les champs !
1. Queue(s) : Choisissez « Un » si le test est unilatéral ou « Deux » si le test est bilatéral. Utilisez un test unilatéral si votre hypothèse alternative est que la moyenne d'un groupe est supérieure à celle de l'autre. Mais si votre hypothèse alternative est que les moyennes sont différentes entre les groupes, sans distinguer laquelle est supérieure ou inférieure, utilisez le test bilatéral. Baser cette hypothèse sur les connaissances existantes dans la zone d’étude. En cas de doute, laissez l'option sur « Deux ».
2. α err prob = niveau de signification (α) : Probabilité de rejeter l'hypothèse nulle (H0) lorsqu'elle est vraie (erreur de type I). Les valeurs couramment utilisées sont 0.05 ou 0.01. Un niveau de signification de 0.05, par exemple, indique un risque de 5 % de conclure à l’existence d’une différence alors qu’il n’y en a pas réellement.
3. Puissance (1 – β err prob) = Puissance du test (1 – β) : Probabilité de rejeter l'hypothèse nulle si elle est fausse, c'est-à-dire dans quelle mesure le test contrôle l'erreur de type II. Les valeurs acceptables sont généralement comprises entre 0.80 et 0.99. Plus la puissance du test est élevée, plus
4. Ratio d’allocation N2/N1 = Ratio d’allocation entre groupes N2/N1 : Si vous souhaitez que la taille de l'échantillon des deux groupes soit la même, saisissez la valeur 1. Saisissez la valeur requise si vous souhaitez un autre ratio de répartition entre les groupes.
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5. Taille de l'effet d = taille de l'effet de Cohen (d) : Cette mesure représente la force de la différence détectée entre les groupes testés. Classiquement, d = 0.20 est considéré comme faible, d = 0.50 moyen et d = 0.80 fort. Pour définir d pour le calcul de la taille de votre échantillon, cliquez sur « Déterminer => » et un nouvel onglet s'ouvrira. Dans ce nouvel onglet, nous devons saisir les valeurs de la moyenne (Mean) et de l'écart type (SD σ) des deux groupes.
Supposons que vous soyez au stade du calcul de la taille de l'échantillon pour votre recherche. Dans ce cas, vous devrez peut-être encore collecter les données pour calculer la moyenne et l'écart type. Pour ce calcul, vous avez besoin d'une valeur estimée obtenue à partir d'une collection pilote avec peu d'observations. Ces valeurs peuvent également être acquises à partir d’autres études portant sur des populations, des espèces ou des conditions similaires à votre recherche ou même à partir de modèles théoriques.
Maintenant, cliquez sur Calculer et transférer vers les fenêtres principales. La valeur d estimée pour vos données sera calculée et le champ Taille d'effet d sera rempli.
Enfin, cliquez sur Calculer, et voilà… Vous avez maintenant la taille totale de l'échantillon et celles des groupes 1 et 2 !
Pour calculer la taille de l'échantillon pour le test t des échantillons dépendants, cliquez sur le bouton Tests : Moyens : Deux groupes dépendants (paires appariées) languette.
Remplissez ensuite les données exactement comme nous l’avons appris pour le test t pour échantillons indépendants. La seule différence est que vous devez maintenant saisir une valeur pour Corrélation entre les groupes. Ensuite, exécutez une corrélation de Pearson entre les deux groupes en utilisant les données de la collecte pilote pour obtenir cette valeur. Enfin, remplissez la valeur r obtenue.
Remarques finales
Le calcul de la taille de l'échantillon pour le test t est une étape simple mais essentielle pour obtenir des résultats plus fiables, gagner du temps et économiser les ressources. Vous aurez besoin de quelques données préliminaires concernant les deux groupes que vous comparez dans le calcul. Ces données peuvent provenir d’une collection pilote, être compilées à partir d’autres études similaires ou être estimées théoriquement.
Vous sentez-vous prêt à découvrir la clé pour réaliser un test t sans faille, maintenant que vous avez appris à déterminer la taille de son échantillon ? Lisez cet article pour savoir: Les secrets du test t.
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