Bonjour, J'utilise peut-être le mauvais type de test... mais j'aimerais générer une taille d'échantillon pour comparer deux parties. Le test est un test d'attribut et je veux juste vérifier que la nouvelle pièce n'augmente pas les échecs de plus de 10 %. Cela semblait être un test de non-infériorité quand j'y ai pensé pour la première fois, mais en jouant avec la calculatrice, il semble que ce soit plutôt un test pour des données variables. Est-ce que je pense simplement au mauvais test ou existe-t-il un moyen d'adapter le calculateur aux données d'attribut ? Merci
Bonjour @SerialDeviation : Il pourrait être utile de placer le problème dans le cadre de tests d’hypothèses.
Supposons que p1 soit le taux de défaillance de l’ancienne pièce et p2 le taux de défaillance de la nouvelle pièce.
Voulez-vous « prouver » que p2-p1 < 0,10 ? (c'est-à-dire une différence absolue ne dépassant pas 10 %) :
Si tel est le cas, vos hypothèses nulles et alternatives sont :
H0 : p2-p1=0,1.
Ha : p2-p1<0,1.
Alors c'est bien une étude NI, il faut se poser quelques questions :
(1). Les taux d'échec sont-ils indépendants ? c'est-à-dire, l'échec de la partie 1 influence-t-il l'échec ou non de la partie 2 (ou vice-versa) ?
(2). Quelles informations avez-vous sur p1 et p2 ?
(3). Quel est votre taux d’erreur de type 1 souhaité ?
Supposons que la réponse à (1) soit oui (elles sont indépendantes), et que vous (2) vous attendiez à ce que les vraies proportions soient p1 = 0,1 et p2 = 0,19, et (3) que le taux d'erreur de type 1 (alpha) = 0,05. Vous pouvez alors utiliser le « Power Explorer pour deux proportions d'échantillons indépendantes » comme indiqué ci-dessous si vous souhaitez une puissance de 80 % :
Plus d'informations ici : https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/index.shtml#page/jmp/power-for-two-independent-sample-proportions.shtml
Si, en revanche, votre alternative (la chose que vous voulez « prouver ») est :
Ha : p2/p1<1,1 alors c'est un animal différent (c'est une différence relative de 10%).
