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STATISTICA Power Analysis a été développé avec la même technologie et le même sens du détail que la ligne de produit phare de StatSoft, STATISTICA, qui a reçu les meilleures évaluations dans TOUTES les revues comparatives qui l'ont cité dès sa première version en 1993.

En utilisant STATISTICA Power Analysis dans vos analyses et la planification de vos recherches, vous êtes assuré que vous utiliserez vos ressources le plus efficacement possible. Il n'a en effet rien de plus décevant que de constater que vos travaux de recherche manquent de fiabilité parce que la taille des échantillons que vous avez utilisée est trop faible. De même que l'utilisation d'échantillons surdimensionnés peut constituer une perte de temps et d'argent. STATISTICA Power Analysis vous aidera à déterminer la taille idéale de vos échantillons et enrichira vos travaux de recherche avec une variété d'outils pour l'estimation d'intervalles de confiance et l'interprétabilité des puissances de test.

Pas encore convaincu ? Alors lisez la description technique détaillée de STATISTICA Power Analysis...

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STATISTICA Power Analysis est un outil généraliste complet pour vous aider dans les tâches de planification de vos travaux de recherche, vous permettant par exemple de déterminer si la taille de votre échantillon est appropriée à l'objectif de votre étude. Il offre également une grande variété d'outils pour analyser tous les aspects du calcul de la puissance de test et de la taille d'échantillon.

Pourquoi STATISTICA Power Analysis est le programme le plus moderne et le plus puissant de ce type?

• Parce qu'aucun autre programme de calcul de puissance de test ne réunit autant de possibilités que STATISTICA Power Analysis.
• Parce que STATISTICA Power Analysis est de loin le plus rapide et le plus simple à utiliser.
• Parce que STATISTICA Power Analysis est le seul programme de ce type disponible sur le marché qui va au delà des simples tests standards de "l'effet zéro", et qui intègre des méthodes modernes utilisant la technologie d'estimation d'intervalle. Le programme peut calculer les intervalles de confiance exacts des tailles des effets et les utiliser pour construire les intervalles de confiance des puissances de test et des tailles d'échantillons.
• Parce que STATISTICA Power Analysis offre des routines de calcul d'une précision et d'une puissance incomparables. Les algorithmes de calcul sont extrêmement précis et maintiennent cette précision à travers une plus large étendue de paramètres que les autres applications de puissance de test.

  

  Examinez la capture d'écran ci-dessus, qui montre comment STATISTICA Power Analysis peut traiter les calculs par rapport à des distributions non-centrées. Certains programmes d'analyse de puissance de test refusent d'effectuer le calcul pour la valeur du F non-centré donnée en exemple, retournant un message d'erreur " Echec du test des limites". D'autres programmes retournent, sans commentaires, des résultats complètement erronés pour la valeur du t non-centré donnée en exemple.

• Parce qu'en appuyant sur quelques boutons, le programme produit des graphiques automatiquement paramétrés et d'une haute qualité, traçant la puissance de test vs. la taille d'échantillon, la puissance de test en fonction de la taille des effets, la puissance de test selon le alpha. Des menus pour personnaliser l'étendue des graphiques sont immédiatement disponibles, ainsi l'utilisateur peut délimiter la zone à étudier et produire plusieurs graphiques successifs rapidement. Le programme produit tout le détail de la procédure, décrivant le calcul sous une forme pouvant être transférée directement dans votre rapport final, publication, etc...

Calcul de la Taille d'Echantillon. STATISTICA Power Analysis calcule la taille d'échantillon en fonction du risque de première espèce et de la valeur des effets pour tous les tests cités ci-dessous.

Estimation des Intervalles de Confiance. La pratique statistique moderne a donné un nouvel intérêt à l'estimation des intervalles de confiance, à la fois en ce qui concerne la planification des études, mais aussi leur interprétation. STATISTICA Power Analysis est le seul programme de ce type qui calcule les intervalles de confiance pour un grand nombre de grandeurs statistiques telles que la taille des effets standardisée (tests t et ANOVA), les coefficients de corrélation, le R², la proportion dans un échantillon et la différence de proportion entre échantillons (indépendants ou appariés). Ces possibilités peuvent être utilisées à la fois pour construire les intervalles de confiance sur les valeurs des puissances de test et des tailles d'échantillons, permettant ainsi à l'utilisateur de construire à partir de données issues d'une étude particulière, un intervalle de confiance exact sur la taille d'échantillon requise pour une autre étude.

Calculateurs de Distribution Statistique. Outre, le large choix de distributions disponibles dans tous les modules de STATISTICA, le programme STATISTICA Power Analysis offre des procédures spécifiques particulièrement utiles pour réaliser des calculs de puissance de test. Ces routines, qui incluent les distributions non centrées de Student, du F et du Chi-2, la distribution binomiale, les distributions exactes des coefficients de corrélation et du R², se caractérisent par leurs capacités à donner une solution lorsqu'un paramètre reste inconnu, et à traiter des cas "non-nul".

Par exemple, le programme peut naturellement calculer, pour une distribution du coefficient de corrélation de Pearson, p en fonction de r et N avec r=0 sous Ho, mais peut également effectuer le calcul pour d'autres valeurs de r sous Ho. De plus, il peut déterminer la valeur exacte de r sous Ho selon un r observé pour une probabilité particulière, avec une taille d'échantillon N donnée.

Exemple d'Application. Supposons que vous souhaitiez réaliser une ANOVA à un facteur pour étudier l'effet d'un médicament. Avant de planifier l'étude, vous réalisez qu'une étude similaire a déjà été réalisée précédemment. Cette étude particulière était basée sur 4 groupes, avec N = 50 observations par groupe, et a donné une valeur du F égale à 15,4. A partir de cette information, vous pouvez (a) évaluer l'effet taille de la population avec un intervalle de confiance, (b) utiliser cette information pour paramétrer la limite inférieure de la taille d'échantillon appropriée à votre étude.

Entrez simplement les données dans la boîte de dialogue appropriée, et les résultats sont immédiatement disponibles. Voir les résultats à gauche.

Dans cet exemple, nous constatons que l'intervalle de confiance à 90% de l'effet standardisé quadratique moyen (RMSSE) est compris entre 0,398 et 0,686. Avec des effets de cette ampleur, il n'est pas étonnant que l'intervalle de confiance à 90% de la puissance de test soit compris entre 0,989 et presque 1. Nous pouvons utiliser cette information pour construire l'intervalle de confiance du N désiré afin d'obtenir la puissance de test cible (dans ce cas, 90%). Cet intervalle de confiance est compris entre 12 et 31. Ainsi, sur la base de l'étude précédente, nous pouvons être sûr à 90% qu'une taille d'échantillon n'excédant pas 31 aurait été suffisante pour produire une puissance de test de 0,90.

En retournant à notre étude, supposons que nous examinons la relation entre la puissance de test et la taille de l'effet pour une taille d'échantillon de 31. Le premier graphique (à gauche) indique clairement que tant que nous restons dans l'intervalle de confiance de la taille de l'effet calculé précédemment, la puissance de test reste importante. En revanche, si la taille de l'effet de notre médicament était de 0,25, la puissance de test serait inadéquate. De même, si nous utilisions la même taille d'échantillon que dans l'étude précédente (c'est-à-dire 50 par groupe), nous constaterions que la puissance de test reste raisonnable, même pour des effets de l'ordre de 0,28 (voir le graphique à droite). Avec STATISTICA Power Analysis, toute cette analyse ne vous prendra qu'une à deux minutes.

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STATISTICA Power Analysis calcule la puissance de test en fonction de la taille d'échantillon, la taille de l'effet, le risque de première espèce pour les tests suivants :

• Test-t sur une moyenne
• Test-t sur les moyennes de 2 échantillons indépendants
• Test-t sur les moyennes de 2 échantillons appariés
• Contrastes planifiés
• ANOVA à 1 facteur (effets fixes ou aléatoires)
• ANOVA à 2 facteurs
• Test du Chi-2 sur une seule variance
• Test du F sur 2 variances
• Test-Z (ou test du Chi-2) sur une proportion
• Test-Z sur 2 proportions indépendantes
• Test de Mcnemar sur 2 proportions appariées
• Test-F de significativité du R²
• Test-t de significativité du coefficient de corrélation
• Test-t de comparaison de 2 coefficients de corrélation indépendants
• Test Log-rang de l'analyse de survie
• Test d'égalité de survie exponentielle, avec période cumulée
• Test d'égalité de survie exponentielle, avec période cumulée et abandons
• Test du Chi-2 de significativité de la modélisation d'équations structurelles
• Tests d'ajustement d'analyse des facteurs confirmatoires dans la modélisation d'équations structurelles

...et plus encore!

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