Le nombre de sujets nécessaires à inclure dans une étude doit toujours être calculé a priori.
Pour les études descriptives, c’est le nombre minimal de sujets qu’il faut pour assurer une précision (précision = demi-largeur de l’intervalle de confiance, IC) souhaitée au paramètre (prévalence, taux d’incidence, etc.) estimé . Il dépend donc du niveau de confiance alpha de l’IC (généralement 5%), de la précision souhaitée et de la valeur espérée du paramètre estimé.
Pour les études analytiques et expérimentales, c’est le nombre minimal de sujets qu’il faut inclure dans l’échantillon (et analyser) pour garantir une puissance suffisante à l’étude (cf. Facteurs susceptibles d'influencer la puissance d'une étude 2C-020-DE-A10). Il dépend de paramètres statistiques (risque de 1ère espèce alpha, risque de 2ème espèce bêta) et de paramètres cliniques (taille d’effet - cf. Taille de l'effet 2C-323-DE-A06 - et variabilité du critère de jugement).
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Le nombre de sujets nécessaires à inclure dans une étude doit toujours être calculé a priori.
Pour les études descriptives, c’est le nombre minimal de sujets qu’il faut pour assurer une précision (précision = demi-largeur de l’intervalle de confiance, IC) souhaitée au paramètre (prévalence, taux d’incidence, etc.) estimé . Il dépend donc du niveau de confiance alpha de l’IC (généralement 5%), de la précision souhaitée et de la valeur espérée du paramètre estimé.
Pour les études analytiques et expérimentales, c’est le nombre minimal de sujets qu’il faut inclure dans l’échantillon (et analyser) pour garantir une puissance suffisante à l’étude (cf. Facteurs susceptibles d'influencer la puissance d'une étude 2C-020-DE-A10). Il dépend de paramètres statistiques (risque de 1ère espèce alpha, risque de 2ème espèce bêta) et de paramètres cliniques (taille d’effet - cf. Taille de l'effet 2C-323-DE-A06 - et variabilité du critère de jugement).