Puissance statistique et taille de l'échantillon
La puissance statistique est la probabilité de détecter un effet réel s'il existe (1 − β). L'analyse de puissance détermine la taille de l'échantillon requise pour détecter une taille d'effet hypothétisée avec des taux d'erreur de Type I (α) et de Type II (β) spécifiés. Introduite par Jacob Cohen (1988), l'analyse de puissance est fondamentale à la conception de la recherche : les études sous-dimensionnées produisent des estimations de taille d'effet gonflées et sont peu susceptibles de se reproduire. La référence standard est une puissance de 80 % (β = 0,20), bien que les études critiques puissent nécessiter une puissance de 90 %.
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Sources
- Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 0-8058-0283-5
- Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.-G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: A Flexible Statistical Power Analysis Program for the Social, Behavioral, and Biomedical Sciences. Behavior Research Methods, 39(2), 175–191. DOI: 10.3758/BF03193146 ↗
- Button, K. S., Ioannidis, J. P. A., Mokrysz, C., Nosek, B. A., Flint, J., Robinson, E. S. J., & Munafò, M. R. (2013). Power failure: why small sample size undermines the reliability of neuroscience. Nature Reviews Neuroscience, 14(5), 365–376. DOI: 10.1038/nrn3475 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Statistical Power Analysis and Sample Size Determination for Research Studies. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/research-statistics/statistical-power
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- Taille de l'effetStatistiques de recherche↔ compare
- Test d'hypothèse nulleStatistiques de recherche↔ compare
- Valeur p et signification statistiqueStatistiques de recherche↔ compare
- Erreurs de Type I et de Type IIStatistiques de recherche↔ compare
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