Un test d’hypothèse sur la puissance statistique permet de détecter la probabilité d’un effet. Vous ne pouvez repérer l’effet réel que s’il est disponible. En ayant confiance dans la conclusion tirée des résultats de l’étude, vous pouvez calculer et communiquer la puissance après avoir réalisé l’expérience. L’analyse est un outil impératif pour évaluer la taille de l’échantillon et le nombre d’observations. Cela peut aider à détecter l’effet dans l’expérience. Dans les sections suivantes, vous comprendrez comment l’analyse de puissance est l’essence même du test d’hypothèse. Commençons donc :

Analyse de puissance

Le chercheur effectue l’analyse de puissance avant la collecte des données. L’analyse vise à aider les chercheurs à déterminer la plus petite taille d’échantillon. La taille de l’échantillon est adaptée à l’évaluation de l’effet du test sur le niveau de satisfaction préféré. Les échantillons plus petits sont moins coûteux que les échantillons plus grands. Par conséquent, les chercheurs préfèrent l’analyse de puissance pour la probabilité de l’effet. Un autre avantage de l’utilisation d’échantillons plus petits est l’optimisation des tests de signification.
L’analyse de puissance est liée aux tests d’hypothèses. Pendant le test, le chercheur commet deux types d’erreurs :
– l’erreur de type I
– L’erreur de type II
Les chercheurs doivent noter qu’avec des échantillons de plus grande taille, ils peuvent facilement atteindre le niveau de signification de 0,05. En revanche, si l’échantillon est très petit, le chercheur peut avoir besoin d’une erreur de type II en raison de la puissance insuffisante.

Facteurs affectant l’analyse de puissance

Vous pourriez penser que la taille de l’effet et le nombre de sujets sont des facteurs impératifs de l’analyse de puissance. Même si la taille de l’effet est le principal facteur contribuant à la puissance, il existe de nombreux autres facteurs qui affectent la puissance d’une étude. Nous aborderons ci-dessous les questions mécaniques et méthodologiques qui affectent la puissance :

1. Niveau alpha

Le premier facteur d’augmentation de la puissance est le niveau alpha. Lors de la réalisation de l’étude pilote, cette stratégie est efficace. Cependant, il peut être non viable d’augmenter le niveau alpha. Les chercheurs considèrent désormais le niveau alpha comme étant de 0,1 au lieu de 0,05. La réduction des niveaux affectera la puissance et contribuera à fournir des résultats pertinents.

2. La taille de l’échantillon

La taille de l’échantillon contribuera également à augmenter la puissance. L’augmentation du nombre de sujets fournira une variété d’échantillons avec des restrictions différentes. Il est compréhensible que tous les groupes doivent comprendre un nombre égal d’échantillons, mais ce n’est pas tout à fait nécessaire. Par exemple, il s’agit de financer une interview de 50 survivants du cancer ou d’avoir accès à 20 enfants autistes. Vous pouvez augmenter le nombre de sujets pour obtenir un meilleur résultat. Cependant, l’augmentation de la taille de l’échantillon a un effet de rendement décroissant dans le groupe de contrôle.

3. Taille de l’effet

En augmentant la taille de l’effet, vous augmentez également la puissance. Vous pouvez utiliser la manipulation expérimentale pour l’augmentation. Cependant, cette technique est efficace pour augmenter le niveau alpha, mais dans diverses situations telles que l’augmentation de la dose du médicament, elle n’a aucun sens. Si c’est le cas, vous pouvez utiliser une autre technique pour augmenter la taille de l’effet et générer une analyse statistique puissante.

4. Tâche expérimentale

Si vous ne pouvez pas modifier la manipulation expérimentale, vous pouvez apporter des modifications aux tâches expérimentales. Lorsque vous utilisez le nombre de tâches dans votre recherche, vous pouvez choisir la meilleure tâche offrant une puissance maximale. Vous n’êtes pas sûr des tâches que vous pouvez examiner ? Vous pouvez également concevoir des tâches sensibles en fonction de votre projet de recherche.

5. Variable de réponse

Le processus de mesure de la variable de réponse est également important. L’utilisation de techniques à faible erreur de mesure et à haute sensibilité vous aidera à mesurer la puissance. Les chercheurs peuvent choisir parmi de nombreuses mesures. Par exemple, vous trouverez un certain nombre de mesures dans les attitudes, le QI et l’anxiété. En manipulant les mesures, vous pouvez réduire l’erreur de mesure.

6. Le plan expérimental

Les différents types de plans expérimentaux ont des pouvoirs différents les uns des autres. Par exemple, les plans à mesures répétées sont puissants et fournissent des résultats instantanés. Vous pouvez augmenter la puissance en augmentant le nombre de plans à mesures répétées pendant l’analyse de puissance. Cette technique a des rendements décroissants en collectant de nombreux points dans le temps.

7. Groupes

Le nombre et les types de groupes affecteront également le résultat de l’analyse de puissance. Vous pouvez réduire le nombre de sujets en réduisant le nombre de conditions expérimentales. Vous pouvez également ajouter plus de groupes tout en conservant le même nombre de sujets. Lorsque vous effectuez une analyse de puissance, vous devez déterminer le nombre de sujets à ajouter pour détecter efficacement l’effet.

8. Procédure statistique

Lorsqu’il y a une perturbation dans les hypothèses du test, vous pouvez effectuer certains changements. Plus précisément, vous pouvez changer le type de procédure afin d’augmenter la puissance. Après la violation de l’hypothèse, vous ne trouverez pas le résultat puissant du test. La violation d’hypothèses telles que la normalité, l’indépendance et l’hétérogénéité réduira la puissance. Dans de tels cas, vous devez utiliser des alternatives non paramétriques, afin d’augmenter la puissance.

9. Modèle statistique

La modification du modèle statistique est également possible. Changer les effets principaux au lieu des autres augmentera la puissance. Par conséquent, vous devez déterminer si l’effet principal du modèle est suffisamment puissant. Si la puissance n’est pas suffisante, vous pouvez ajouter d’autres interactions. Avant de déterminer le sujet, vous devez également vérifier si les programmes d’analyse de puissance incluent des termes d’interaction ou non.

10. Modifier la variable de réponse

Outre la modification du modèle statistique, essayez de modifier la variable de réponse. Cette modification sera bénéfique pour respecter les hypothèses tout en réduisant le score extrême de la procédure statistique. Cependant, vous devez être prudent, car la transformation des variables augmentera le niveau de difficulté lors de l’interprétation.

11. Objectif de l’étude

Les raisons pour lesquelles la recherche est menée sont également cruciales lors de l’analyse de puissance. Certains chercheurs reproduisent des recherches antérieures ; d’autres déterminent la différence du coefficient par rapport à zéro. L’objectif de l’étude affecte la taille de l’échantillon. Au lieu d’échantillonner l’erreur de recherche, les experts attribueront les raisons occasionnelles et différencieront les différentes recherches.

12. Données manquantes

Lorsque vous effectuez des recherches, vous rencontrerez des problèmes de données manquantes. Si vous voulez augmenter la puissance, vous devez réduire les données manquantes. Essayez d’attribuer quelques points de données manquants sur quelques variables. Vous pouvez également supprimer l’ensemble des données pour résoudre le problème des données manquantes.

Conclusion

Lorsque vous effectuez une recherche sur la puissance, tenez compte des différents facteurs qui affectent les résultats de votre recherche. Vous devez analyser le processus et estimer le résultat pour en rendre compte. Concentrez-vous sur l’ajustement du nombre de sujets, du niveau alpha et de la taille des échantillons. Essayez de collecter les données et d’expérimenter avec les variables pour augmenter la puissance. Vous pouvez modifier les facteurs en fonction des exigences et de la précision du modèle. En d’autres termes, l’analyse de puissance est la planification visant à rendre le modèle efficace et à tester l’hypothèse.