-la puissance d'une étude représente la probabilité de rejeter l'absence d'effet alors qu'il existe. La puissance sera exprimée par π =1-β. La puissance habituellement requise est supérieure à 80%.
La puissance du test est donnée par le calcul suivant : P =1–P(F < c) où F suit la loi normale de paramètres p et . Construction de la courbe de puissance du test avec un tableur. On peut présenter les calculs de la façon suivante : En A1 : p En A2 : 0,20 En A3 : 0,21 …… En B1 : 1 – β En B2 : =1-LOI.
Utilisez un plus grand nombre de répétitions. L'utilisation d'un plus grand nombre de répétitions permet d'obtenir plus d'informations sur la population, et donc d'augmenter la puissance. Il s'agit bien souvent de la manière la plus pratique d'augmenter la puissance.
On testera donc 3 tailles d'effets : 0,2 pour un effet faible, 0,5 pour un effet modéré et 0,8 pour un effet fort. Comme la taille de l'effet se base sur la différence entre les moyennes, on s'attend à ce que plus l'effet est fort (donc la différence est grande), plus la taille d'échantillon nécessaire sera petite.
Plus la taille d'effet sera forte, plus l'écart à l'hypothèse nulle sera grand et inversement, l'hypothèse nulle correspondant à la nullité de la taille d'effet (ES = 0). La division de la différence entre les deux moyennes par l'écart-type vise à neutraliser l'effet d'un changement d'unités.
La TE correspond à la différence entre les valeurs moyennes des deux groupes, divisée par l'écart type moyen des deux groupes. Pour interpréter les résultats de la TE, on utilise la règle de base suivante: une TE de 0,2 est considérée comme faible, une TE de 0,5 comme moyenne et une TE de 0,8 comme élevée.
Si H0 est vraie, alors la kinésithérapie est inefficace, le taux de guérison sera identique dans les 2 groupes. Si H1 est vraie, alors la kinésithérapie est efficace ou délétère, le taux de guérison sera différent entre les 2 groupes.
Définition. En statistique, la sensibilité d'un test correspond à sa capacité à donner un résultat positif lorsque l'hypothèse est vérifiée. La spécificité, quant à elle, mesure la capacité d'un test à donner un résultat négatif lorsque l'hypothèse n'est pas vérifiée.
On peut calculer le rendement r en divisant le produit réel obtenu par le produit théorique multiplié par 100. Pourcentage de rendement = rendement réel/rendement théorique x100.
La puissance d'un nombre est le résultat de la multiplication de ce nombre par lui-même un certain nombre de fois, en fonction de l'exposant. Exemples : 22 = 2 × 2 = 4 : on multiplie 2 par lui-même 2 fois. 23 = 2 × 2 × 2 = 8 : 3 fois.
Pour calculer la puissance en watts, il suffit de multiplier la tension en volts par l'intensité en ampères. Par exemple, si vous avez une tension de 120 volts et un courant de 10 ampères, alors vous avez une puissance de 1200 watts.
Une puissance est « un État qui dans le monde se distingue non seulement par son poids territorial, démographique et économique mais aussi par les moyens dont il dispose pour s'assurer d'une influence durable sur toute la planète en termes économiques, culturels et diplomatiques » (Gérard Dorel).
La puissance d'un nombre se calcule en multipliant le nombre par lui-même. Une puissance est composée de 2 éléments: Une base qui indique le nombre à multiplier par lui-même. Un exposant qui indique combien de fois le nombre est multiplié par lui-même.
Définitions. Un test paramétrique est un test pour lequel on fait une hypothèse paramétrique sur la loi des données sous H0 (loi normale, loi de Poisson...). Les hypothèses du test concernent alors les paramètres de cette loi. Un test non paramétrique est un test ne nécessitant pas d'hypothèse sur la loi des données.
Une erreur de type I survient dans un test d'hypothèse statistique lorsqu'une hypothèse nulle, qui est en réalité vraie, est rejetée par erreur. Les erreurs de type I sont également connues sous le nom de « faux positifs », elles représentent la détection d'un effet positif alors qu'il n'existe aucun effet en réalité.
Dans ces conditions, la sensibilité, comme propriété d'un sujet d'être modifié ou informé par le milieu sensible, peut être opposée à la raison et à ses procédures pour accéder à la vérité. Abordé philosophiquement, le concept de sensibilité permet d'évaluer la pertinence du recours aux sens dans la connaissance.
Sensibilité = VP/(VP + FN). Par exemple, elle est ici de 5/(5+1)=5/6~0.83. Cela signifie que 83% des individus positifs ont été prédits comme étant positifs. Spécificité (également appelée taux de vrais négatifs) : proportion de cas négatifs qui sont bien détectés par le test.
L'une des forces d'une personne hypersensible est son intuition : elle vous permet, par exemple, de bien cerner les gens que vous rencontrez, de privilégier les personnes bienveillantes… et de ne pas perdre de temps, ni d'énergie avec des personnes toxiques, manipulatrices, culpabilisantes ou envahissantes.
L'hypothèse selon laquelle on fixe à priori un paramètre de la population à une valeur particulière s'appelle l'hypothèse nulle et est notée H0. N'importe quelle autre hypothèse qui diffère de l'hypothèse H0 s'appelle l'hypothèse alternative (ou contre-hypothèse) et est notée H1.
Niveau de signification
Si la valeur p calculée est inférieure à cette valeur, l'hypothèse nulle est rejetée, sinon elle est maintenue. En règle générale, on choisit un niveau de signification de 5 %. alpha < 0,01 : résultat très significatif. alpha < 0,05 : résultat significatif.
Si p est inférieur ou égal à α, rejetez H0. Si p est supérieur à α, ne rejetez pas H0 (en principe, vous n'acceptez jamais l'hypothèse H0, mais vous vous contentez de ne pas la rejeter)
le r d'une corrélation de Pearson mesure la force d'association entre les deux variables que l'on cherche à corréler ; le d de Cohen ou d' permet de caractériser la magnitude d'un effet associé dans une population donnée par rapport à une hypothèse nulle.
Un test est dit statistiquement significatif lorsque le risque quantifié de se tromper, nommé p-valeur, est inférieur à un niveau de signification alpha. Pour être plus précis, la valeur-p est la probabilité d'obtenir une donnée aussi extrême sous l'hypothèse nulle.
Dans le cas d'échantillons indépendants, le test de Mann-Whitney permet de comparer deux populations. Les deux séries de valeurs sont mélangées puis ordonnées par valeurs croissantes. On identifie alors les rangs des individus du premier groupe et on calcule la somme des rangs de ces individus.