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La puissance statistique
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Plan Définition: La probabilité que le test va rejeter une hypothèse nulle fausse. Taille d’effets Facteurs influençant la puissance
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Prise de décision Population Décision H0 est vraie H0 est fausse
Conserve H0 Correcte (1-a) Erreur de type II (b) Rejette H0 Erreur de type I (a) (1-b) Puissance
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Inférence statistique
m = 72 (1-b) b m = 69
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Inférence statistique
m = 72 m = 70 b (1-b)
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Inférence statistique
m = 72 m = 64 b (1-b)
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La taille de l’effet (unilatérale)
Définition : C’est la dissimilitude entre l’hypothèse nulle et l’hypothèse alternative Cela nous indiques quel est l’ordre de grandeur de la différence que l’on veut détecter (effet de traitement)
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La taille de l’effet (bilatérale)
Définition : C’est la dissimilitude entre l’hypothèse nulle et l’hypothèse alternative
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La taille de l’effet et la puissance
Exemple: Pour connaître la puissance il faut utiliser la table appropriée.
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La taille de l’effet et la puissance
Exemple:
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La taille de l’effet et la puissance
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Facteurs influençant la puissance
Le niveau de signification La magnitude de l’effet de traitement La variabilité dans la population La taille de l’échantillon
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Facteurs influençant la puissance
Le niveau de signification La magnitude de l’effet de traitement La variabilité dans la population La taille de l’échantillon Plus a augmente plus la puissance augmente.
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Facteurs influençant la puissance
m = 72 (1-b) b m = 69
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Facteurs influençant la puissance
m = 72 (1-b) b m = 69
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Facteurs influençant la puissance
Le niveau de signification La magnitude de l’effet de traitement La variabilité dans la population La taille de l’échantillon Plus grand est l’effet de traitement plus grande sera la puissance
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La taille de l’effet et la puissance
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Facteurs influençant la puissance
Le niveau de signification La magnitude de l’effet de traitement La variabilité dans la population La taille de l’échantillon Plus la variabilité est petite plus la puissance sera grande
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Facteurs influençant la puissance
Le niveau de signification La magnitude de l’effet de traitement La variabilité dans la population La taille de l’échantillon Plus n augmente plus la puissance augmente
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La taille de l’effet et la puissance
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Estimation de la taille de l’échantillon
Les erreurs de type I et II La taille de l’effet pour que cela en vaille la peine. (D ou s)
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