Analyse de puissance bayésienne (assurance)
L'analyse de puissance bayésienne — également appelée assurance — est une méthode de détermination de la taille de l'échantillon qui remplace la notion fréquentiste de puissance par une moyenne pondérée par la probabilité sur une distribution a priori de la taille de l'effet. Formalisée pour la première fois par Spiegelhalter et Freedman (1986) et développée par O'Hagan, Stevens et Campbell (2005), elle répond à la question : compte tenu de notre incertitude actuelle sur l'effet réel, quelle taille d'échantillon nous donne une probabilité globale élevée d'obtenir un résultat statistiquement significatif ?
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sources
- O'Hagan, A., Stevens, J.W. & Campbell, M.J. (2005). Assurance in Clinical Trial Design. Pharmaceutical Statistics, 4(3), 187–201. DOI: 10.1002/pst.175 ↗
- Spiegelhalter, D.J. & Freedman, L.S. (1986). A Predictive Approach to Selecting the Size of a Clinical Trial, Based on Subjective Clinical Opinion. Statistics in Medicine, 5(1), 1–13. DOI: 10.1002/sim.4780050103 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Power Analysis (Assurance / Bayesian Sample Size Determination). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/bayesian-power-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Test t bayésienBayésien↔ compare
- Analyse séquentielle (plan séquentiel de groupe)Statistique↔ compare
- Analyse de puissance basée sur la simulation (Puissance de Monte-Carlo)Statistique↔ compare
Référencée par
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →