Petite taille d'échantillon, comment trouver correctement les corrélations entre les paramètres ?Salut,
Malheureusement, il ne me reste finalement que 3 échantillons, il y avait environ 10 caractéristiques différentes déterminées sur ces échantillons. Alors maintenant, j'ai un tableau avec 3 lignes et 10 colonnes. Ce que je veux faire, c'est déterminer s'il existe des tendances individuelles (corrélations) entre ces paramètres, ou, en d'autres termes, si certains de ces paramètres ont de fortes corrélations avec d'autres.
Par conséquent, j'ai effectué une analyse multivariée avec JMP, et cela a fonctionné. Mais la question est la suivante : cet échantillon est-il trop petit pour tirer une conclusion solide ? Si oui, comment dois-je calculer correctement la taille de l'échantillon ?
Quelqu'un a dit que si JMP pouvait fonctionner, cela signifie que la taille de mon échantillon est correcte, mais j'en doute un peu. Comment penses-tu?
Merci d'avance pour votre contribution ou vos commentaires !
Analyse et modélisation de données de basePartage et communication des résultatsles fenêtresRe : Petite taille d'échantillon, comment trouver correctement les corrélations entre les paramètres ?Tout d'abord, bienvenue dans la communauté.Si vous disposez de plusieurs colonnes de données, JMP peut effectuer une analyse multivariée.Ce n'est peut-être pas utile, mais cela ne manquera pas de "fonctionner". La question la plus difficile est de savoir dans quelle mesure êtes-vous convaincu que les résultats de cette étude seront vrais à l'avenir (en supposant que c'est ce que vous entendez par "conclusion solide") ?Cela peut rarement être évalué uniquement statistiquement (je sais que certains peuvent contester cela). La question est de savoir à quel point les échantillons que vous avez en main sont représentatifs des conditions futures ? J'espère que votre PME pourra vous fournir des indications sur la représentativité des 3 échantillons que vous avez par rapport à "tous les échantillons".Je serais méfiant.Comment les 3 échantillons ont-ils été acquis ?
"Malheureusement, les expériences futures (essais futurs, production de demain) seront affectées par des conditions environnementales (température, matériaux, personnes) différentes de celles qui affectent cette expérience… Ce n'est que par la connaissance du sujet , éventuellement aidé par d'autres expériences pour couvrir un plus large éventail de conditions, que l'on peut décider, avec un risque de se tromper, si les conditions environnementales du futur seront suffisamment proches de celles d'aujourd'hui pour permettre l'utilisation des résultats en main .”
Dr Deming
Il existe des moyens d'être efficace dans votre échantillonnage qui peuvent aider à augmenter l'espace d'inférence de l'étude et ainsi augmenter la probabilité que votre étude soit applicable à l'avenir.
Re : Petite taille d'échantillon, comment trouver correctement les corrélations entre les paramètres ?Merci pour votre réponse rapide et bienvenue !Comme vous l'avez dit, si les résultats sont toujours valables à l'avenir, cela ne dépend pas simplement des résultats statistiques. Mais il faut aussi tenir compte du sens pratique. Ce que j'essayais de comprendre en proposant cette question est, à partir de un point de vue statistique , si 3 échantillons x 10 caractéristiques suffisent pour obtenir des corrélations entre ces caractéristiques. Dois-je croire la corrélation R2 et commencer à interpréter le sens pratique des résultats obtenus ? (Je ne sais pas si j'ai clarifié ma question... sry).
Les 3 échantillons ont été préparés de la même manière, juste avec une teneur en protéines progressivement croissante.
Re : Petite taille d'échantillon, comment trouver correctement les corrélations entre les paramètres ?Je ne crois pas qu'une quantité quelconque de magie statistique surmontera le fait que vous n'avez que 3 échantillons et que vous devez donc être sceptique quant à toute relation que vous observez.Vous pouvez essayer le bootstrap pour avoir une idée plus concrète de ce à quoi ressemblent les intervalles de confiance (ils devraient correspondre assez bien) pour les corrélations.Je soupçonne qu'ils seront assez larges, et cela indique à quel point vous devriez être incertain des relations.Ainsi, vous pouvez demander à JMP d'estimer les relations ainsi que les incertitudes, mais en fin de compte, le problème est de savoir à quoi vous souhaitez utiliser les résultats.Je pense qu'il serait dangereux d'utiliser les estimations ponctuelles pour quoi que ce soit - mais avec une simulation des incertitudes, cela pourrait s'avérer utile.En fin de compte, vous aurez besoin de plus de données pour avoir confiance en ce que vous trouverez, à mon avis.
