Vous pouvez utiliser Minitab afin de déterminer l'effectif de l'échantillon nécessaire pour de nombreux tests d'hypothèse de base, notamment des tests évaluant les moyennes, les proportions, les taux de populations et d'autres paramètres. Sélectionnez et sélectionnez l'analyse à effectuer.
Pour calculer la quantité de données à collecter pour un test ou la fonction de puissance d'un test, vous devez connaître les éléments suivants :
- Ecart type
- La fonction de puissance d'un test visant à déterminer la différence de moyenne entre deux moyennes de population suppose que vous connaissiez l'écart type de la population. Comme ce dernier n'est généralement pas connu, utilisez une estimation historique ou l'écart type d'un échantillon. Par exemple, vous souhaitez savoir si la pesée moyenne au remplissage de boîtes de céréales diffère de moins de 14,17 g de la cible (566,98 g). Historiquement, l'écart type des pesées au remplissage de cette machine est de 25,51 g, vous pouvez donc utiliser cette valeur en tant qu'écart type de la population.
- Importance d'une différence significative
- Cette valeur est la différence la plus faible entre le véritable paramètre de population et la valeur hypothétisée qui a des conséquences pratiques sur votre situation. C'est généralement cette différence que vous souhaiterez détecter à l'aide du test d'hypothèse. Par exemple, un expert qualité peut décider qu'une différence pertinente entre la largeur moyenne de goujons fabriqués sur une machine et la largeur cible est de 0,05 cm. Toute différence inférieure à 0,05 cm n'aura pas d'effet significatif sur l'utilisation des goujons. Cette différence est également appelée "effet de la population" ou tout simplement "effet".
Pour déterminer l'effectif d'échantillon nécessaire, vous devez connaître l'écart type, la différence à détecter et la puissance cible du test. Si vous avez des ressources limitées et seulement un certain nombre d'unités à disposition pour votre analyse, vous pouvez calculer la différence détectable par le test ou vous pouvez déterminer la puissance associée à une différence donnée que vous souhaitez que le test détecte.
En règle générale, la puissance et l'effectif de l'échantillon que vous choisirez dépendra du temps et des ressources dont vous disposez. Pour déterminer la puissance ou l'effectif d'échantillon optimal, vous devez déterminer si les coûts liés à l'obtention d'échantillons supplémentaires sont compensés par le gain de puissance obtenu.
