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Calculateur de puissance statistique

Planifiez une comparaison des moyennes en deux groupes. Estimez la puissance à partir d’une taille d’échantillon ou estimez les participants nécessaires pour une puissance cible.

Le d de Cohen est la différence attendue entre les moyennes des groupes divisée par l’écart type partagé. Utilisez une estimation défendable à partir de preuves antérieures ou un effet minimum significatif, et non un résultat choisi après avoir vu les données.

Approximation pour deux groupes indépendants de taille égale comparant les moyennes avec un modèle normal (z). Il ne s’agit pas du calcul exact du test t sur petit échantillon.

Référence du modèle Statsmodels : modèle de puissance normale à deux échantillons

Que signifie la puissance statistique ?

La puissance est la chance qu'un test planifié détecte l'effet spécifié lorsque cet effet est réel. Cela dépend de l’ampleur de l’effet, de la taille de l’échantillon et du niveau de signification.

Foire aux questions

Que signifie la puissance statistique ?

La puissance est la chance qu'un test planifié détecte l'effet spécifié lorsque cet effet est réel. Cela dépend de l’ampleur de l’effet, de la taille de l’échantillon et du niveau de signification.

Mes hypothèses d'étude sont-elles téléchargées ?

Non. Le calcul s'exécute dans ce navigateur. Vos hypothèses ne sont ni téléchargées ni enregistrées par cet outil.

Que signifie 80 % de puissance ?

Selon les hypothèses saisies, une estimation de 80 % signifie que le test prévu détecterait l'effet spécifié environ 80 % du temps si cet effet était réel. Il n’y a pas 80 % de chances qu’un résultat soit vrai.

Qu'est-ce que le d de Cohen ?

Le d de Cohen est une différence standardisée entre deux moyennes : l'écart attendu divisé par l'écart type commun. Le résultat dépend fortement de l’effet que vous choisissez.

Cela remplace-t-il une analyse de puissance complète ?

Non. Cette estimation du navigateur couvre une comparaison équilibrée des moyennes de deux groupes avec une approximation normale. Il ne modélise pas des tailles de groupe inégales, des données appariées, des proportions, des ANOVA, des mesures groupées ou répétées, des covariables, des tests t exacts, des tests multiples ou des contraintes de conception spécifiques à l'étude.