𝗟’𝗮𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗱𝗲 𝗽𝘂𝗶𝘀𝘀𝗮𝗻𝗰𝗲 : 𝗹𝗮 𝗰𝗹𝗲́ 𝗱’𝘂𝗻𝗲 𝗲́𝘁𝘂𝗱𝗲 𝗲𝗳𝗳𝗶𝗰𝗮𝗰𝗲 𝗲𝘁 𝗳𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲

𝗟’𝗮𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗱𝗲 𝗽𝘂𝗶𝘀𝘀𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗲𝘀𝘁 𝗲𝘀𝘀𝗲𝗻𝘁𝗶𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗽𝗼𝘂𝗿 𝗰𝗼𝗻𝗰𝗲𝘃𝗼𝗶𝗿 𝗱𝗲𝘀 𝗲́𝘁𝘂𝗱𝗲𝘀 𝗲𝗳𝗳𝗶𝗰𝗮𝗰𝗲𝘀. Elle permet de déterminer la taille d’échantillon nécessaire pour détecter des effets significatifs avec un bon niveau de confiance, assurant ainsi des études à la fois fiables et efficientes. Une bonne analyse de puissance favorise une prise de décision solide et évite le gaspillage de ressources.

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𝗔𝘃𝗮𝗻𝘁𝗮𝗴𝗲𝘀 𝗱’𝘂𝗻𝗲 𝗮𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗱𝗲 𝗽𝘂𝗶𝘀𝘀𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗮𝗱𝗲́𝗾𝘂𝗮𝘁𝗲 :

✔️ 𝗨𝗻𝗲 𝗽𝗹𝗮𝗻𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝗽𝗿𝗶𝗲́𝗲 assure la détection d’effets réels, menant à des conclusions fiables et impactantes.
✔️ 𝗨𝗻 𝗲́𝗾𝘂𝗶𝗹𝗶𝗯𝗿𝗲 𝗲𝗻𝘁𝗿𝗲 𝗹𝗲𝘀 𝗯𝗲𝘀𝗼𝗶𝗻𝘀 𝗱𝗲 𝗹’𝗲́𝘁𝘂𝗱𝗲 𝗲𝘁 𝗹𝗲𝘀 𝗰𝗼𝗻𝘀𝘁𝗿𝗮𝗶𝗻𝘁𝗲𝘀 𝗽𝗿𝗮𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 (temps, budget, faisabilité).
✔️ 𝗨𝗻 𝗰𝗮𝗱𝗿𝗲 𝗲́𝘁𝗵𝗶𝗾𝘂𝗲 : garantir une puissance statistique suffisante justifie l’investissement en temps et en ressources.

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𝗥𝗶𝘀𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗲𝗻 𝗰𝗮𝘀 𝗱’𝗮𝗯𝘀𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗱𝗲 𝘃𝗲́𝗿𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 :

❌ Des études peuvent ne pas détecter des effets réels, laissant les résultats ambigus ou trompeurs.
❌ Des études surpuissantes peuvent gaspiller des ressources ou souligner des différences insignifiantes.
❌ Ignorer la variabilité des données peut mener à des hypothèses incorrectes sur la puissance et les résultats.

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La visualisation ci-dessous illustre comment la taille d’échantillon influence la puissance statistique. Plus l’échantillon est grand, plus la capacité à détecter des effets réels augmente – d’où l’importance d’une planification rigoureuse.

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𝗢𝘂𝘁𝗶𝗹𝘀 𝗱𝗲 𝗰𝗮𝗹𝗰𝘂𝗹 𝗱𝗲 𝗽𝘂𝗶𝘀𝘀𝗮𝗻𝗰𝗲 :

🔹 𝗘𝗻 𝗥, le package pwr est largement utilisé pour l’analyse de puissance (t-tests, ANOVA, etc.). Le package pwrss élargit les possibilités de calcul de tailles d’échantillon.
🔹 𝗘𝗻 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻, la bibliothèque statsmodels propose des outils tels que TTestIndPower (t-tests) et FTestAnovaPower (ANOVA). Des approches bayésiennes peuvent être explorées via PyMC pour des analyses plus nuancées.

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