Puissance d'un test statistique

Il s'agit essentiellement de la capacité à mettre en évidence une différence si elle existe (c'est-à-dire à rejeter l'hypothèse nulle). Elle est définie comme 1 - l'erreur de type 2.

• quel est le niveau de puissance à utiliser ?
  • La puissance d'une étude définit la capacité d'une étude à démontrer une association ou une relation de cause à effet entre deux variables, étant donné qu'une association existe.
    • Par exemple, une puissance de 80 % dans un essai clinique signifie que l'étude a 80 % de chances d'aboutir à une valeur p inférieure à 5 % dans un test statistique (c'est-à-dire un effet de traitement statistiquement significatif) s'il existe réellement une différence importante (par exemple, 10 % contre 5 % de mortalité) entre les traitements.
    • si une étude a une faible puissance, les résultats de l'étude seront discutables (l'étude pourrait avoir été trop petite pour détecter des différences)
    • 80 % est souvent considéré comme un niveau de puissance acceptable pour une étude.

Remarques :

• la puissance peut être calculée avant (a priori) ou après (post hoc) la collecte des données
  • le calcul de la puissance a priori est effectué avant l'étude de recherche et est généralement utilisé pour déterminer la taille appropriée de l'échantillon afin d'obtenir une puissance adéquate
  • le calcul de puissance post hoc est effectué après la réalisation d'une étude et utilise la taille de l'échantillon et l'ampleur de l'effet obtenus pour déterminer la puissance de l'étude, en supposant que l'ampleur de l'effet dans l'échantillon est égale à l'ampleur de l'effet dans la population.