La puissance d’une étude est sa capacité à rejeter l'hypothèse nulle quand celle-ci est fausse (cf. Tests statistiques: principes des tests d'hypothèse 2C-020-DE-B09). Il s’agit le plus souvent de la capacité à montrer une différence si elle existe (dans un essai randomisé de supériorité), ou une association si elle existe (dans une étude de cohorte ou une étude cas témoin). Plus rarement la puissance peut être la capacité à montrer une absence de différence (essai de non infériorité ou essai d'équivalence)
La puissance d’un test statistique est influé par plusieurs paramètres :
| Paramètre | Influence sur la puissance |
| Taille de l’échantillon analysé N | Si N augmente, la puissance augmente |
| La différence à détecter d | Si d augmente, la puissance augmente |
| La variabilité des observations (variance) | Si la variance augmente, la puissance diminue |
| Le risque alpha | Si alpha augmente, la puissance augmente |
| Test unilatéral ou bilatéral | Si le test est unilatéral, la puissance augmente |
En pratique, les seuls paramètres que l’on peut réellement contrôler dans une étude biomédicale sont le risque alpha (que l’on fixe), la construction d’un test uni ou bilatéral, et la taille de l’échantillon (déterminer par le calcul du nombre de sujets nécessaires).
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La puissance d’une étude est sa capacité à rejeter l'hypothèse nulle quand celle-ci est fausse (cf. Tests statistiques: principes des tests d'hypothèse 2C-020-DE-B09). Il s’agit le plus souvent de la capacité à montrer une différence si elle existe (dans un essai randomisé de supériorité), ou une association si elle existe (dans une étude de cohorte ou une étude cas témoin). Plus rarement la puissance peut être la capacité à montrer une absence de différence (essai de non infériorité ou essai d'équivalence)
La puissance d’un test statistique est influé par plusieurs paramètres :
| Paramètre | Influence sur la puissance |
| Taille de l’échantillon analysé N | Si N augmente, la puissance augmente |
| La différence à détecter d | Si d augmente, la puissance augmente |
| La variabilité des observations (variance) | Si la variance augmente, la puissance diminue |
| Le risque alpha | Si alpha augmente, la puissance augmente |
| Test unilatéral ou bilatéral | Si le test est unilatéral, la puissance augmente |
En pratique, les seuls paramètres que l’on peut réellement contrôler dans une étude biomédicale sont le risque alpha (que l’on fixe), la construction d’un test uni ou bilatéral, et la taille de l’échantillon (déterminer par le calcul du nombre de sujets nécessaires).