Aide sur le calcul de la taille de l'échantillonPour mon étude, le critère d’évaluation principal est de déterminer la proportion de patients qui ressentent un effet bénéfique après avoir reçu le traitement. Nous avons établi une proportion d'hypothèse nulle (𝐻0) de 0,5, indiquant notre attente qu'environ 50 % des patients présenteront une réponse bénéfique au traitement post-intervention. Ce chiffre sert de seuil cliniquement pertinent pour l’efficacité de notre analyse.
De plus, des recherches antérieures ont montré un effet proportionnel de 0,74 pour des traitements similaires. Nous avons donc choisi ce chiffre comme hypothèse alternative (𝐻𝑎), proposant que le nouveau médicament démontrera une taille d’effet au moins aussi grande que cette référence.
Compte tenu de ces paramètres, nous avons effectué des calculs préliminaires de la taille de l'échantillon pour garantir une puissance adéquate pour notre étude. Néanmoins, nous cherchons à valider notre méthodologie et à obtenir de l'aide pour confirmer que notre approche est conforme aux meilleures pratiques et que la taille de notre échantillon est suffisante pour détecter une différence significative entre les hypothèses nulles et alternatives.
Je l'ai tapé dans JMP (sur la photo) sous la forme 0,5 et 0,74 et j'ai un résultat de 35
Je veux demander à la communauté si je fais la bonne chose concernant le calcul de la taille de l'échantillon ?
Modélisation statistique avancéeRe : Aide sur le calcul de la taille de l'échantillonSalut @thiennguyen : Vous souhaitez montrer que l'effet proportionnel de votre traitement est de 0,74 ou plus. Correct?
Donc Ha est p>=0,74. Ha, c'est toujours ce que tu veux montrer. Alors HO est l’opposé de Ha. H O est p <0,74. Il s’agit donc d’un test unilatéral. Votre proportion supposée doit se situer quelque part dans Ha. Après tout, si vous ne pensez pas que Ha est vrai, alors pourquoi faire cette étude ? De plus, si votre p supposé est dans H0, vous aurez une puissance <= 0,05 (et si vous supposez p=0,74, alors puissance = alpha = 0,05). Donc, pour répondre à votre question, non, vous n'avez pas raison 
