Puissance statistique

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En statistique, la puissance d'un test est la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle (hypothèse que les groupes sont identiques) sachant que l'hypothèse nulle est fausse (qu'en réalité les groupes sont différents). On peut l'exprimer sous la forme 1-β où β est le risque de 2ème espèce c'est-à-dire le risque de ne pas démontrer que deux groupes sont différents alors qu'ils le sont dans la réalité. Par exemple, c'est le risque de montrer qu'un médicament n'est pas meilleur qu'un placebo alors qu'il l'est. Reformulé autrement, c'est la capacité d'éviter un faux négatif.

La puissance statistique consentie permet de calculer le nombre de sujets à inclure dans une étude. En général, on fixe la puissance désirée, le risque de première espèce et les paramètres associés aux groupes pour obtenir le nombre de sujets nécessaire à l'étude.

La puissance résultante d'une étude dépend du nombre de sujets inclus, du risque de première espèce (α) et de la taille de l'effet (différence entre les deux groupes pour un essai clinique).

Une étude qui n'a pas réussi à démontrer une différence entre deux groupes peut s'expliquer par deux facteurs :

  • les groupes ne sont pas significativement différents ;
  • l'étude n'était pas suffisamment puissante.

Il ne faut pas confondre la puissance statistique avec la confiance statistique qui consiste à la probabilité de dire qu'une différence n'existe pas et qu'elle n'existe pas en réalité.

Le calcul de la puissance statistique peut s'appliquer à la plupart des méthodes statistiques (comparaison de moyennes, comparaison de proportions, modèle logistique, modèle de régression...).

Références[modifier | modifier le code]