Entrée des données pour Puissance et effectif de l'échantillon pour 1 test d'équivalence à 1 échantillon

Stat > Puissance et effectif de l'échantillon > Tests d'équivalence > A 1 échantillon

  1. A partir de Que souhaitez-vous déterminer ? (Hypothèse alternative), sélectionnez l'hypothèse alternative que vous essayez de prouver ou de démontrer.
    • Limite inférieure < moyenne du test - cible < limite supérieure

      Permet de tester si la différence entre la moyenne de la population de test et la cible est comprise dans les limites indiquées.

      Par exemple, un analyste veut déterminer si l'efficacité moyenne d'un médicament générique est à ± 10 mg/ml près de l'efficacité cible.

    • Moyenne du test > cible

      Permet de tester si la moyenne de la population du test est supérieure à la cible.

      Par exemple, un analyste en agroalimentaire souhaite déterminer si une recette moins coûteuse d'aliments secs pour chiens comporte plus de 20 g de protéines (pour 100 g d'aliments).

    • Moyenne du test < cible

      Permet de tester si la moyenne de la population du test est inférieure à la cible.

      Par exemple, un analyste souhaite déterminer si le temps moyen pour qu'un nouveau médicament fasse effet est inférieur à 5 minutes.

    • Moyenne du test - cible > limite inférieure

      Permet de tester si la différence entre la moyenne de la population de test et la cible est supérieure à une limite inférieure.

      Par exemple, un chercheur veut déterminer si un médicament expérimental produit une réduction moyenne de la tension artérielle diastolique supérieure à la réduction attendue (cible) d'au moins 3 mm Hg.

    • Moyenne du test - cible < limite supérieure

      Permet de tester si la différence entre la moyenne de la population de test et la cible est inférieure à une limite supérieure.

      Par exemple, un analyste souhaite déterminer si le temps d'attente moyen dans un service d'urgence dépasse de moins de 10 % la cible.

  2. Entrez une valeur pour chaque limite d'équivalence incluse dans l'hypothèse alternative.
    • Limite inférieure

      Entrez la plus petite valeur acceptable de la différence. Vous voulez démontrer que la différence entre la moyenne de la population de test et la cible n'est pas inférieure à cette valeur.

    • Limite supérieure

      Entrez la plus grande valeur acceptable de la différence. Vous voulez démontrer que la différence entre la moyenne de la population de test et la cible n'est pas supérieure à cette valeur.

  3. Spécifiez les valeurs de deux des variables de fonction de puissance suivantes. Laissez la variable que vous souhaitez calculer vide.
    Conseil

    Pour entrer des valeurs multiples dans un champ, séparez-les par un espace. Vous pouvez également utiliser une notation abrégée pour indiquer des valeurs multiples. Par exemple, entrez 10:40/5 pour indiquer des effectifs d'échantillons de 10 à 40 en incréments de 5.

    • Effectifs des échantillon: Entrez un effectif d'échantillon d'intérêt. Pour déterminer l'effet des différents effectifs d'échantillons, entrez des valeurs multiples. Des effectifs d'échantillons plus grands donnent au test plus de puissance pour démontrer l'équivalence.

    • Différences (dans les limites): Entrez au moins une valeur pour indiquer la différence entre la moyenne de population et la valeur cible. La valeur de la différence doit être comprise dans les limites d'équivalence. Les différences qui sont proches d'une limite d'équivalence nécessitent des effectifs d'échantillons plus grands pour atteindre la puissance adéquate.

    • Valeurs de puissance : Entrez au moins une valeur pour indiquer la probabilité que le test montre une équivalence lorsque la différence entre les populations se trouve dans les limites d'équivalence. Les valeurs courantes sont 0,8 et 0,9. Par exemple, un analyste entre 0,9 pour indiquer une probabilité de 90 % que le test démontrera l'équivalence entre la largeur moyenne de chevilles en bois et la largeur cible alors que la moyenne et la cible ne sont pas équivalentes.
  4. Dans Ecart type, entrez l'estimation de l'écart type. Si vous avez déjà collecté et analysé les données, vous pouvez utiliser l'écart type de l'échantillon. Si vous ne disposez pas de données, appuyez cette estimation sur des recherches connexes, les spécifications du plan, des études-pilotes, votre connaissance du domaine ou des informations similaires.
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