Entrée des données pour Puissance et effectif de l'échantillon pour un test t pour données appariées

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Suivez les étapes ci-dessous pour indiquer les données pour le calcul de la puissance et de l'effectif d'échantillon.

  1. Spécifiez les valeurs de deux des variables de fonction de puissance suivantes. Laissez la variable que vous souhaitez calculer vide.
    • Effectifs d'échantillons: Entrez le nombre d'observations pour chaque groupe. Par exemple, saisissez 50 pour indiquer que vous allez collecter 50 observations pour chacun des deux groupes. 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 détecter une différence.
      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.

    • Différences: Entrez au moins une valeur pour indiquer la différence dans les couples de moyennes à détecter entre deux groupes. En général, vous saisissez la plus petite différence ayant des conséquences pratiques pour votre application.
      Remarque

      Si vous sélectionnez Inférieure dans la boîte de sous-dialogue Options, entrez une différence négative. Sinon, saisissez une différence positive.

    • Valeurs de puissance : Entrez au moins une valeur pour indiquer la probabilité que le test détecte une différence entre les moyennes lorsqu'elle existe réellement. Les valeurs courantes sont 0,8 et 0,9. Par exemple, des analystes entrent 0,9 car ils veulent que le test ait 90 % de chance de détecter une différence importante entre les mesures sur les mêmes roulements fabriqués en deux calibres différents lorsqu'une différence est vérifiée.
  2. Dans la zone Ecart type des différences pour données appariées, entrez une estimation prévisionnelle de l'écart type de la population (dénoté par σ ou sigma) pour les différences pour données appariées. Si vous n'avez pas collecté les données, utilisez une estimation de l'écart type de la population. Appuyez cette estimation sur des recherches connexes, les spécifications du plan, des études-pilotes, votre connaissance du domaine ou des informations similaires. Si vous avez déjà collecté et analysé les données, utilisez l'écart type des différences pour données appariées.