08-02-2026, 01:10 PM
@Van Der Graaf Generator
Non, les nombres que tu cites sont exacts mais sont valables par exemple pour des sondages avec un échantillon jugé représentatif de la population. Le fameux chiffre autour de 380 vient directement de la formule de taille d'échantillon pour estimer une proportion dans une population « infinie » (grande) :
n = z² × p(1−p) / e²
Avec un niveau de confiance de 95 % (z = 1,96), une marge d'erreur de 5 % (e = 0,05) et le cas le plus défavorable p = 0,5 :
n = (1,96² × 0,25) / 0,05² ≈ 384
Par contre, si l'objectif est de comparer des groupes ou de détecter une différence, c'est un calcul de puissance qu'il faut faire, et les tailles requises n'ont plus rien à voir avec ces repères.
Quand on veut détecter une différence entre deux groupes (un traitement marche-t-il mieux qu'un autre ?), la question n'est plus « quelle précision ? » mais « ai-je assez de monde pour ne pas rater une vraie différence ? ». Ça dépend de trois choses qu'on fixe à l'avance :
Le risque de fausse alerte qu'on tolère (voir une différence qui n'existe pas — en général 5 %).
La puissance : la probabilité de repérer la différence si elle existe vraiment (souvent 80 %).
La taille de la différence que l'on cherche à mesurer et la variabilité de ce facteur dans la population.
La règle clé : plus la différence à détecter est petite, plus il faut de monde — et ça grimpe très vite. Une différence deux fois plus fine exige quatre fois plus de participants. C'est pour ça qu'un effet minime peut réclamer des centaines/milliers de personnes par groupe alors qu'un effet marqué en demande seulement quelques dizaines.
Alors Wiim versus les autres, comme la différence semble être minime et les critères d'appréciation éminemment variables et subjectifs, il est probable qu'il faille changer à nouveau d'hébergeur parce que ce fil n'en est qu'au stade embryonnaire.
Non, les nombres que tu cites sont exacts mais sont valables par exemple pour des sondages avec un échantillon jugé représentatif de la population. Le fameux chiffre autour de 380 vient directement de la formule de taille d'échantillon pour estimer une proportion dans une population « infinie » (grande) :
n = z² × p(1−p) / e²
Avec un niveau de confiance de 95 % (z = 1,96), une marge d'erreur de 5 % (e = 0,05) et le cas le plus défavorable p = 0,5 :
n = (1,96² × 0,25) / 0,05² ≈ 384
Par contre, si l'objectif est de comparer des groupes ou de détecter une différence, c'est un calcul de puissance qu'il faut faire, et les tailles requises n'ont plus rien à voir avec ces repères.
Quand on veut détecter une différence entre deux groupes (un traitement marche-t-il mieux qu'un autre ?), la question n'est plus « quelle précision ? » mais « ai-je assez de monde pour ne pas rater une vraie différence ? ». Ça dépend de trois choses qu'on fixe à l'avance :
Le risque de fausse alerte qu'on tolère (voir une différence qui n'existe pas — en général 5 %).
La puissance : la probabilité de repérer la différence si elle existe vraiment (souvent 80 %).
La taille de la différence que l'on cherche à mesurer et la variabilité de ce facteur dans la population.
La règle clé : plus la différence à détecter est petite, plus il faut de monde — et ça grimpe très vite. Une différence deux fois plus fine exige quatre fois plus de participants. C'est pour ça qu'un effet minime peut réclamer des centaines/milliers de personnes par groupe alors qu'un effet marqué en demande seulement quelques dizaines.
Alors Wiim versus les autres, comme la différence semble être minime et les critères d'appréciation éminemment variables et subjectifs, il est probable qu'il faille changer à nouveau d'hébergeur parce que ce fil n'en est qu'au stade embryonnaire.
Durex King Size XXL (boîtes de 12) – Lave-linge LG F1222QD5 – Machine espresso DeLonghi Magnifica Evo – Réfrigérateur Samsung RT38FFAK
Roon Mac Mini – Qobuz – Wiim Amp Ultra – Revel Salon 2 – Traitement acoustique https://aykoz-audio.fr/
Roon Mac Mini – Qobuz – Wiim Amp Ultra – Revel Salon 2 – Traitement acoustique https://aykoz-audio.fr/