Les commandes de l’application, les identifiants des feuilles de données et les valeurs des données d’exemple conservent leur forme d’origine. Les captures d’écran, graphiques et fichiers à télécharger sont en anglais. Les exemples conservent les conventions numériques anglaises : point décimal et virgule de séparation des milliers.
Exemple : deux groupes de remplissage de sachets de même taille
Prévoyez deux groupes de remplissage indépendants de même taille. Détectez une différence de moyenne de 1.5 g avec un écart-type commun de 4 g et une puissance de 90%. Le scénario de référence est adapté à une répartition égale.
Télécharger les données de référence de planification (CSV en anglais)C’est le même exemple que dans Help. Le CSV liste des scénarios de référence. Saisissez les valeurs de planification choisies manuellement dans Inputs ; l’importation ne configure pas ce calculateur. Utilisez Open example in a practice copy dans Help pour préremplir les données d’entrée.
1. Créer l’espace de travail
Dans la barre latérale, ouvrez Basic Statistics et choisissez Power & Sample Size. Créez une analyse, nommez-la, sélectionnez New blank worksheet, puis choisissez Create analysis.
2. Choisir l’étude
Dans Inputs, choisissez Two-sample t — pooled planning pour Test et Sample size pour Solve for. Saisissez 0.05 dans Significance level (α) et choisissez Two-sided pour Alternative hypothesis.
3. Saisir les valeurs de planification
Saisissez une valeur par champ pour ce scénario. Aucune colonne de feuille n’est affectée.
Saisissez 4 dans Common standard deviation (σ).
Saisissez 1.5 dans Mean differences.
Saisissez 0.9 dans Target powers.
4. Exécuter l’analyse
Choisissez Run analysis, puis ouvrez Results.
5. Interpréter les résultats
Vérifier l’étude prévue
Prévoyez deux groupes de remplissage indépendants de même taille. Détectez une différence de moyenne de 1.5 g avec un écart-type commun de 4 g et une puissance de 90%. Le scénario de référence est adapté à une répartition égale.
Lire le plan calculé
Recueillez 151 observations par groupe, soit 302 au total, sous les hypothèses indiquées d’écart-type commun et de répartition égale. La puissance atteinte est d’environ 90.11% ; à 150 par groupe, elle est d’environ 89.92%, sous la cible de 90%.
Suivre la courbe de puissance
La courbe maintient la taille à 151 par groupe. La puissance atteint environ 90% pour une différence de moyenne de +1.5 g ou −1.5 g.
Puissance en fonction de l’effet Voir le graphique en taille réelle (s’ouvre dans un nouvel onglet) Comprendre les hypothèses
La puissance est la probabilité que le test prévu détecte la différence spécifiée lorsque cette différence existe, sous les hypothèses saisies. Ce n’est pas la probabilité qu’une hypothèse soit vraie et elle ne garantit pas un résultat significatif. Il s’agit d’une planification de test t à variance regroupée pour des groupes normaux indépendants avec un écart-type commun et des tailles égales. Elle ne planifie ni un test de Welch ni une répartition inégale.
Décider comment recueillir l’échantillon
Confirmez l’hypothèse d’écart-type commun et la différence d’intérêt de 1.5 g. Réservez suffisamment de mesures pour les deux groupes et recalculez si leur répartition ou la dispersion attendue change.
Plus de détails : lire chaque section des résultats
Les tableaux complets de résultats utilisent six chiffres significatifs, comme dans Help.
Scénarios de puissance et de taille d’échantillon
Le scénario relie cette ligne à ses valeurs d’entrée. La branche indique le sens d’un effet résolu ; un tiret signifie que cela ne s’applique pas. La taille d’échantillon est par groupe pour les plans à deux groupes ; le nombre total d’observations compte les deux groupes. La différence de moyenne ou la proportion de comparaison est l’effet planifié. La puissance cible est la demande ; la puissance atteinte est le résultat calculé. La puissance à la taille précédente vérifie une observation de moins par groupe. DF désigne les degrés de liberté du test t, le cas échéant. Le statut et les détails indiquent si le scénario a été calculé. Le plan exige 151 observations par groupe : 302 au total. La puissance atteinte est de 0.901125. À 150 par groupe, elle est de 0.899225, sous la cible de 0.9.
| Scénario | Branche | Taille de l’échantillon par groupe | Nombre total d’observations | Différence de moyenne | Puissance cible | Puissance atteinte | Puissance à la taille précédente | DF | Statut | Détails |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | — | 151 | 302 | 1.5 | 0.9 | 0.901125 | 0.899225 | 300 | ok | — |
- Les branches indisponibles conservent leur statut et leurs valeurs d’entrée. Chaque paire compte deux observations. La puissance à la taille précédente n’est rapportée que si cette taille est valide.
Méthode de planification
La méthode et le calibrage identifient le calcul utilisé. Alpha 0.05 est le seuil de significativité du test ; l’hypothèse alternative bilatérale inclut les deux sens. La grandeur recherchée désigne la quantité calculée. Les hypothèses et l’écart-type de planification ou la proportion de référence enregistrent ce dont dépend le résultat. Il s’agit d’une planification de test t à variance regroupée pour des groupes normaux indépendants avec un écart-type commun et des tailles égales. Elle ne planifie ni un test de Welch ni une répartition inégale.
| Réglage | Valeur |
|---|---|
| Méthode | t à deux échantillons |
| Calibrage | pooled-noncentral-t-v1 |
| α | 0.05 |
| Hypothèse alternative | two-sided |
| Grandeur recherchée | Taille de l’échantillon par groupe |
| Hypothèses | Groupes normaux indépendants ; écart-type commun ; tailles égales ; planification avec test à variance regroupée. |
| Écart-type de planification | 4 |
- Les résultats et les points des courbes sont enregistrés avec cette exécution. Les tailles d’échantillon sont entières ; la puissance cible et la puissance atteinte sont distinctes.
Valeurs d’entrée des scénarios
Le scénario correspond à la ligne de résultat numérotée. Les données d’entrée enregistrent les valeurs actives du scénario ; ce sont des hypothèses de planification, et non des mesures observées. Les saisies à valeur unique produisent ici un scénario.
| Scénario | Données d’entrée |
|---|---|
| 1 | {"delta":1.5,"power":0.9} |
Valeurs enregistrées des courbes de puissance
Chaque ligne donne une taille d’échantillon, une différence de moyenne ou une proportion de comparaison, et sa puissance calculée. Ce sont toutes les valeurs enregistrées derrière le graphique de l’application. Pour les plans à deux groupes, la taille est par groupe. Lisez la puissance entre zéro et un ; 0.9 signifie 90%. La courbe maintient la taille à 151 par groupe. La puissance atteint environ 90% pour une différence de moyenne de +1.5 g ou −1.5 g.
| Taille de l’échantillon par groupe | Différence de moyenne | Puissance |
|---|---|---|
| 151 | -2.5 | 0.999723 |
| 151 | -2.41667 | 0.999468 |
| 151 | -2.33333 | 0.999007 |
| 151 | -2.25 | 0.998204 |
| 151 | -2.16667 | 0.996848 |
| 151 | -2.08333 | 0.99463 |
| 151 | -2 | 0.991121 |
| 151 | -1.91667 | 0.985745 |
| 151 | -1.83333 | 0.977771 |
| 151 | -1.75 | 0.966323 |
| 151 | -1.66667 | 0.950413 |
| 151 | -1.58333 | 0.929006 |
| 151 | -1.5 | 0.901125 |
| 151 | -1.41667 | 0.865972 |
| 151 | -1.33333 | 0.823066 |
| 151 | -1.25 | 0.77237 |
| 151 | -1.16667 | 0.714385 |
| 151 | -1.08333 | 0.650181 |
| 151 | -1 | 0.581368 |
| 151 | -0.916667 | 0.509975 |
| 151 | -0.833333 | 0.438283 |
| 151 | -0.75 | 0.368613 |
| 151 | -0.666667 | 0.303113 |
| 151 | -0.583333 | 0.243579 |
| 151 | -0.5 | 0.191333 |
| 151 | -0.416667 | 0.147189 |
| 151 | -0.333333 | 0.111485 |
| 151 | -0.25 | 0.08419 |
| 151 | -0.166667 | 0.0650492 |
| 151 | -0.0833333 | 0.0537382 |
| 151 | 0 | 0.05 |
| 151 | 0.0833333 | 0.0537382 |
| 151 | 0.166667 | 0.0650492 |
| 151 | 0.25 | 0.08419 |
| 151 | 0.333333 | 0.111485 |
| 151 | 0.416667 | 0.147189 |
| 151 | 0.5 | 0.191333 |
| 151 | 0.583333 | 0.243579 |
| 151 | 0.666667 | 0.303113 |
| 151 | 0.75 | 0.368613 |
| 151 | 0.833333 | 0.438283 |
| 151 | 0.916667 | 0.509975 |
| 151 | 1 | 0.581368 |
| 151 | 1.08333 | 0.650181 |
| 151 | 1.16667 | 0.714385 |
| 151 | 1.25 | 0.77237 |
| 151 | 1.33333 | 0.823066 |
| 151 | 1.41667 | 0.865972 |
| 151 | 1.5 | 0.901125 |
| 151 | 1.58333 | 0.929006 |
| 151 | 1.66667 | 0.950413 |
| 151 | 1.75 | 0.966323 |
| 151 | 1.83333 | 0.977771 |
| 151 | 1.91667 | 0.985745 |
| 151 | 2 | 0.991121 |
| 151 | 2.08333 | 0.99463 |
| 151 | 2.16667 | 0.996848 |
| 151 | 2.25 | 0.998204 |
| 151 | 2.33333 | 0.999007 |
| 151 | 2.41667 | 0.999468 |
| 151 | 2.5 | 0.999723 |
- Toutes les courbes enregistrées figurent dans ce tableau et son export CSV ; le graphique affiche au plus 12 tailles d’échantillon sélectionnées.
6. Créer un rapport
Conservez Power and sample size scenarios, Planning method, Scenario input values, le graphique Power versus effect de l’application et son tableau complet de valeurs enregistrées. Notez la différence à détecter, la dispersion ou les proportions de planification, la répartition de l’échantillon et la méthode. Il s’agit d’une planification de test t à variance regroupée pour des groupes normaux indépendants avec un écart-type commun et des tailles égales. Elle ne planifie ni un test de Welch ni une répartition inégale.
Sélectionnez Add to report dans l’exécution terminée. Ouvrez Choose individual items and advanced options pour sélectionner les tableaux et graphiques, puis choisissez Add to draft. Les éléments masqués restent dans l’analyse enregistrée.
Nommez le rapport et ajoutez l’objectif de l’étude ainsi que votre interprétation. Sélectionnez Save, vérifiez Preview, puis utilisez Export → Download HTML. L’exemple ci-dessous contient l’intégralité du contenu sélectionné, y compris les résultats au-delà d’un seul écran.