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Calcul de taille d'échantillon

Atelier de formation A03

Plateforme de recherche clinique et évaluative

Anne -Sophie Julien, M.Sc., biostatistique

G*Power 3.1.9.2

rechclinique@crchudequebec.ulaval.ca

V181001

Objectifsd'apprentissage

1.Déterminerles élémentsrequispour faire un

calculde tailled'échantillon

2.Comprendreque la tailled'échantillona un

impact sur l'interprétationdes résultats

3.Connaitreles différentesméthodesqui peuvent

êtreutilisées

4.Se familiariser avec l'utilisationde G*Power

1

Plan de la formation

Section 1:

Contexteet paramètres

1.Quand, Pourquoi, et autresquestions

2.Paramètresimpliqués

3.Valeursdes paramètres

4.Présentation& interprétationdu calcul

Section 2:

Méthodesde calculs

1.Règlesdu pouce

2.Tables

3.Simulation, formuleset logiciels

Section 3: G*Power

Section 4:

ExemplesdansG*Power

2

Section 1:

Contexte et paramètres

-A priori: •Selonles paramètresdésirés, quelletaillea-t-on besoinpour démontrerunedifférencestatistique? •Avec la tailleenvisageableselonles contraintesdéfinies, peut- on détecterunedifférencesignificativestatistiquementet cliniquement? -A posteriori, unefoisles résultatsde l'étudeobtenus (souventnon significatifs) (1,7,9,14)

•NON! Trop tard

•Directementreliéà la valeurp obtenue

•Regarderles intervallesde confiance

Quandcalculerunetailled'échantillon?

4 -Avoirsuffisammentde participants pour obtenirune conclusion fiable -Dansuneétudesans puissance suffisante

•Résultatnon significatif-> non concluante

•Résultatsignificatif-> inflation de l'effetpossible, "winner's curse" (2) -Pour ne pas soumettredes patients inutilementà un traitement •NB: Danscertainscas, commependant un RCT, la collectepeut êtrecesséeavantl'atteintedu nombrecalculé 5

Questions préliminaires

-Quelestl'objectifde l'étude? •S'ily ena plusieurs, sur lequelse baser? -Quellesvariables sontmesuréesafind'yrépondre? •Quelleestleurnature? (continue, nominale, dichotomique...) -Quelleestl'unitéexpérimentale? •Attention aux donnéescorrélées -Est-cequ'ily a des contraintesmatérielles, temporelles, spatialesoumonétaires? •Maximum de sujetsenvisageable? Petit bassinde population? -Quellesvaleurssontattenduespour les variables mesurées? •Moyenne, variation, étendue, etc. -Quelestl'effetque l'ondésiredétecter? •Par exemple, unedifférencede proportion de 5%? 10%? 15%? 6 Peuimportela méthodeutilisée, différentsparamètrespeuventêtrerequis: •Test statistiqueemployé •Erreurde type I •Puissance •Différenceà détecter •Variabilité •(Autresparamètresselonle test) •(Attrition)

Paramètres

Dépendentdu

test statistique

Dépendde l'objectif,

du devisexpérimental et des variables 7

•Erreurde type 1 (ɲ)

-Obtenirun effetsignificatifalorsqu'iln'ya pas d'effetenréalité -Souventà 5%, parfoisdiminuéepour tenircomptede d'autres facteurs

•Puissance

-Capacitéde détecterun effets'ilexistevraiment -Souventà 80%, parfoisà 90%

Erreurde type 1 et Puissance

Vérité(Réalité)

InnocentMeurtrier

Jugement

(Résultat)Non- coupableOkET2= ɴ

CoupableET1 = ɲOk (Puissance)

8

Erreurde type 1 et Puissance

9 0 0.1 0.2 0.3 -3-2-10123456 critical t = 1.64494

Hypothèse nulle: ܪ

(rouge)

Hypothèse alternative: ܪ

(bleu)

•Tailled'effet(effect size)

•Différenceclinique, l'effetque l'ondésiredétecter •Plus la différencequel'ondésiredétecterestgrande, plus elleestfacile à détecter

•Plusieurstypes, selonl'analyse, comme:

Rapport entre la différencede moyenneset un écart-type combiné

Différenceentre des proportions

Pente(coefficient de régression) oucorrélationviséespar rapport à unevaleurde référence

Différenceà détecter

10

Quelques exemplescourants:

•ʌ= coefficient de corrélation -0.10 petit, 0.30 moyen, 0.50 large (5) •R 2 , coefficient de détermination, régression , Cohen's ݂ régression -0.02 petit, 0.15 moyen, 0.35 large (5)(6) ,eta-carré, ANOVA -0.01 petit, 0.06 moyen, 0.14 large , index ݂, ANOVA, -0.10 petit, 0.25 moyen, 0.40 large (5) , Cohen's d, test T -0.20 petit, 0.50 moyen, 0.80 large (5)

Tailled'effet

•Écart-type

•Plus ily a de la variabilitédansles données, plus ilest difficile de détecterun effetsignificatif •Augmenter la tailled'échantillonoula différenceà détecter pour compenserunegrandevariabilité

Variabilité

12 13

Illustration des concepts

Hypothèse nullevraie

Hypothèse alternative vraie

d

Limitesdu test

statistique

Erreurde

type I

Erreurde

type II

Puissance

14

Illustration des concepts

d'

Limitesdu test

statistique

Erreurde

type I

Erreurde

type II

Puissanced

•Augmentation de la différenceїTranslation des courbes Relation entre la différenceà détecter, la variabilitéet la taille d'échantillon •Différence(signal quel'ondésirecapter) = moineau, percussionniste, cloche d'église -> pas nécessairementle mêmepour tous(ornitologue, mélomane) •Variabilité(précisiondes signaux) = période(reproduction, bébés), nombrede percussions, New

York vs La Tuque

•Tailled'échantillon(temps passé sur les lieux) = 1 minute, 1 heure, 1 journée

Illustration: Dansun parc....

15 •Test: selonl'objectifet les variables employées -Voirl'Atelier02: Analyses statistiquede base •Attrition: selonla littératureet les attentes -Certainscontextesplus risquésquotesdbs_dbs35.pdfusesText_40

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