Entrée des données pour Puissance et effectif de l'échantillon pour 1 test d'équivalence pour plan croisé 2x2

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  1. A partir de Hypothèse sur, indiquez comment vous voulez exprimer les critères d'équivalence.
    • Moyenne du test - moyenne de référence (différence)

      Permet de définir l'équivalence en matière de différence entre la moyenne de la population de test et la moyenne de la population de référence.

    • Moyenne du test / moyenne de référence (rapport, par transformation log)

      Permet de définir l'équivalence en matière de rapport entre la moyenne de la population de test et la moyenne de la population de référence, comme modélisé avec une transformation logarithmique des données d'origine. Pour cette option, toutes les observations doivent être supérieures à 0.

  2. A partir de Que souhaitez-vous déterminer ? (Hypothèse alternative), sélectionnez l'hypothèse alternative que vous essayez de prouver ou de démontrer.
    • Si l'hypothèse est sur Moyenne du test - moyenne de référence (différence), sélectionnez l'une des options suivantes.
      • Limite inférieure < moyenne du test - moyenne de référence < limite supérieure

        Permet de tester si la différence entre les moyennes de population est comprise dans les limites indiquées.

        Par exemple, un analyste veut déterminer si le pH gastrique moyen obtenu après la prise d'un nouvel antiacide est à 10 % près de celui obtenu après la prise d'un antiacide de marque.

      • Moyenne du test > moyenne de référence

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

        Par exemple, un analyste souhaite déterminer si la recette améliorée d'un complément alimentaire entraîne des niveaux d'un minéral essentiel dans le sang supérieurs à la recette actuellement utilisée.

      • Moyenne du test < moyenne de référence

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

        Par exemple, un analyste souhaite démontrer que la tension artérielle diastolique moyenne obtenue après la prise d'un nouveau médicament est inférieure à celle d'un médicament actuellement utilisé.

      • Moyenne du test - moyenne de référence > limite inférieure

        Permet de tester si la différence entre les moyennes de population est supérieure à une limite inférieure.

        Par exemple, un chercheur souhaite déterminer si la réduction moyenne de la tension artérielle diastolique induite par un médicament expérimental est supérieure d'au moins 3 mmHg à celle induite par l'ancien médicament.

      • Moyenne du test - moyenne de référence < limite supérieure

        Permet de tester si la différence entre les moyennes de population est inférieure à une limite supérieure.

        Par exemple, des chercheurs développent une nouvelle formulation pour un médicament populaire. La nouvelle formulation est moins coûteuse, mais l'effet optimal nécessite plus de temps pour agir. Les chercheurs veulent s'assurer que la différence moyenne en matière de délai pour obtenir l'effet optimal n'excède pas de plus de 2 minutes celui du médicament actuellement approuvé.

    • Si l'hypothèse est sur Moyenne du test / moyenne de référence (rapport, par transformation log), sélectionnez l'une des options suivantes.
      • Limite inférieure < moyenne du test / moyenne de référence < limite supérieure

        Permet de tester si le rapport des moyennes de populations est compris dans les limites indiquées. Les deux limites doivent être supérieures à zéro. Un rapport de 1 indique que les deux moyennes sont égales.

        Par exemple, un analyste doit démontrer que la biodisponibilité moyenne d'une formulation à l'essai est comprise entre 80 % (0,8) et 125 % (1,25) de celle de la formulation de référence, en utilisant les données après transformation logarithmique.

      • Moyenne du test / moyenne de référence > limite inférieure

        Permet de tester si le rapport des moyennes de populations est supérieur à une limite inférieure.

        Par exemple, un analyste doit démontrer que la biodisponibilité moyenne d'une formulation à l'essai est de plus de 80 % (0,8) supérieure à celle de la formulation de référence, en utilisant les données après transformation logarithmique.

      • Moyenne du test / moyenne de référence < limite supérieure

        Permet de tester si le rapport des moyennes de populations est inférieur à une limite supérieure.

        Par exemple, un analyste doit démontrer que la biodisponibilité moyenne d'une formulation à l'essai est de moins de 125 % (1,25) inférieure à celle de la formulation de référence, en utilisant les données après transformation logarithmique.

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

      Entrez la plus petite valeur acceptable de la différence ou du rapport. Vous voulez démontrer que la différence (ou le rapport) entre la moyenne de la population de test et la moyenne de la population de référence n'est pas inférieure à cette valeur.

    • Limite supérieure

      Entrez la plus grande valeur acceptable de la différence ou du rapport. Vous voulez démontrer que la différence (ou le rapport) entre la moyenne de la population de test et la moyenne de la population de référence n'est pas supérieure à cette valeur.

  4. 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 échantillons: Entrez le nombre d'observations pour chaque séquence à étudier. Par exemple, entrez 15 si vous allez utiliser 15 participants dans chaque séquence de l'étude. 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 (ou Rapports) : Entrez au moins une valeur pour indiquer la différence (ou le rapport) entre la moyenne du test et la moyenne de référence. Les valeurs saisies doivent être comprises dans les limites d'équivalence. Les différences (ou les rapports) 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 (ou rapport) 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 moyenne du test et la moyenne de référence alors que les moyennes ne sont pas équivalentes.
  5. Entrez l'une des données suivantes :
    • Ecart type à l’intérieur du sujet : si vous effectuez un test des différences, entrez une estimation de l'écart type de plusieurs réponses du même participant. Vous pouvez utiliser l'écart type pour chaque sujet d'un test d'équivalence pertinent pour plan croisé 2x2. 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.
    • Coefficient de variation du sujet (Coeff Var) : si vous effectuez un test du rapport par transformation logarithmique, entrez une estimation du coefficient de variation de plusieurs réponses du même participant. Le coefficient de variation est égal à l'écart type divisé par la moyenne. Si vous avez déjà collecté et analysé des données, vous pouvez utiliser l'écart type et la moyenne des réponses pour chaque participant, issus des données échantillons. 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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