La puissance statistique d'un test est en statistique la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle (par exemple l'hypothèse selon laquelle les groupes sont identiques au regard d'une variable) sachant que l'hypothèse nulle est incorrecte (en réalité les groupes sont différents). On peut l'exprimer sous la forme 1-β où β est le risque de c'est-à-dire le risque de ne pas démontrer que deux groupes sont différents alors qu'ils le sont dans la réalité.
Par exemple, dans le cadre d'une étude randomisée en double aveugle pour le développement d'un nouveau médicament, le risque de β peut être la probabilité de conclure qu'un médicament n'est pas meilleur qu'un placebo alors qu'il l'est. Dans ce cas, la puissance du test serait la probabilité de conclure que le médicament est meilleur que le placébo, ce qui est vrai.
La puissance dépend du nombre de sujets inclus, du risque de première espèce (α) et de la taille de l'effet (différence entre les deux groupes pour un essai clinique) relativement aux autres grandeurs d'intérêt (comme la variance).
La puissance statistique consentie permet de calculer le nombre de sujets nécessaires dans une étude. En général, on fixe la puissance désirée, le risque de première espèce et les paramètres associés aux groupes pour obtenir le nombre de sujets nécessaire à l'étude. Le calcul de la puissance statistique peut s'appliquer à grand nombre de tests statistiques (comparaison de moyennes, comparaison de proportions, modèle logistique, modèle de régression...), lorsque l'hypothèse alternative est suffisamment restrictive.
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Dans l'exemple suivant, on considère un test de Student bilatéral avec un écart type de 0,3. Pour atteindre une puissance de 0,9 si l'on souhaite une taille d'effet de 10 %, il faut 100 observations.
Voir notamment la section « Puissance et calcul du nombre de sujets nécessaires » dans le document publié sur le Portail numérique de pédagogie des disciplines de santé de l’Université d’Angers : .
Jacob Cohen, Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (second ed.
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This course is neither an introduction to the mathematics of statistics nor an introduction to a statistics program such as R. The aim of the course is to understand statistics from its experimental d
Le cours présente les notions de base de la théorie des probabilités et de l'inférence statistique. L'accent est mis sur les concepts principaux ainsi que les méthodes les plus utilisées.
En statistique, un test de Student, ou test t, désigne n'importe quel test statistique paramétrique où la statistique de test calculée suit une loi de Student lorsque l’hypothèse nulle est vraie. gauche|vignette|Façade de la brasserie historique Guinness de St. James. vignette|William Sealy Gosset, qui inventa le test t, sous le pseudonyme Student. Le test de Student et la loi de probabilités qui lui correspond ont été publiés en 1908 dans la revue Biometrika par William Gosset.
La statistique non paramétrique est un domaine de la statistique qui ne repose pas sur des familles de loi de probabilité paramétriques. Les méthodes non paramétriques pour la régression comprennent les histogrammes, les méthodes d'estimation par noyau, les splines et les décompositions dans des dictionnaires de filtres (par exemple décomposition en ondelettes). Bien que le nom de non paramétriques soit donné à ces méthodes, elles reposent en vérité sur l'estimation de paramètres.
En statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données. Il s'agit de statistique inférentielle : à partir de calculs réalisés sur des données observées, on émet des conclusions sur la population, en leur rattachant des risques d'être erronées. Hypothèse nulle L'hypothèse nulle notée H est celle que l'on considère vraie a priori.
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