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== Pour une ANOVA 2x2 design | == Pour une [[Glossaire#ANOVA|ANOVA 2x2 design intersujet]] == | ||
Tiré du cours 7 de statistiques I de Paolo Ghisletta (vers 1:18:00). C'est un design inter où on compare la difficulté de mots (connu/inconnu) et des types de méthodes (définition de dictionnaire / lecture dans un passage qui traite du sujet) | Tiré du cours 7 de statistiques I de Paolo Ghisletta (vers 1:18:00). C'est un design inter où on compare la difficulté de mots (connu/inconnu) et des types de méthodes (définition de dictionnaire / lecture dans un passage qui traite du sujet) | ||
=== Données === | |||
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Pour info: | |||
* num DF: degré de liberté du numérateur | |||
* den DF: degré de liberté du dénominateur | |||
* MSE: ''mean squared error'' (carré de l'erreur moyenne) | |||
* F : statistique F | |||
* pes : ''partial eta squared'', éta carré partiel (taille d'effet) | |||
* Pr(>F): p-valeur | |||
=== Calcul de la taille d'échantillon === | |||
Les ANOVA dépendent de la statistique F ; on choisit donc les "F-tests" dans la liste des "test family" | |||
Notre tableau nous donne des informations concernant les effets principaux, ainsi que leurs effets d'interaction. On prend donc "ANOVA: fixed effects, special, main effects dans interaction" dans "statistical test" | |||
Comme on vise à avoir la taille de notre population, on choisit l'option "A priori: Compute required sample size - Given α, power and effect size" | |||
G*power demande : | |||
* Effect size f : on ne peut pas l'obtenir sur la base des éta carrés, il faut donc cliquer sur '''Determine =>''' et choisir "direct". Là, on pourra calculer notre effet f sur la base de l'éta carré partiel | |||
* α err prob: probabilité de faire une erreur α (i.e. erreur de type I; rejeter H0 alors qu'elle est vraie). Par convention on la fixe à .05 | |||
* Power (1-β err prob): on la fixe à .8 | |||
* Numerator DF : on voit que dans notre tableau, Num DF = 1 | |||
* Number of groups : on a une ANOVA 2x2 => 4 groupes | |||
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On va le faire 3x, une par effet ; le seul élément qui change est l'effect size f | |||
* Pour l'effet "mot", 7 participant·e·s suffisent à trouver l'effet (i.e. 2 par cellule) | |||
* Pour l'effet "Méthode", 11 participant·e·s suffisent à trouver l'effet (i.e. 3 par cellule) | |||
* Pour l'effet d'interaction, 23 participant·e·s suffisent à trouver l'effet (i.e. 6 par cellule) | |||
Sur cette base, on peut déterminer que, par précaution, il vaut mieux avoir 24 participant·e·s, 6 par cellule. | |||
== Pour une ANOVA 2x2 mixte == | |||
Ici, on a un effet "within-between" (i.e. la méthode se fait en intra) | |||
=== Données === | |||
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|+ Tableau des scores | |||
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! !! df !! MSE !! F !! pes !! p.value | |||
|- | |||
| Mot || 1, 8 || 2.23 || 45.51*** || .850 || <.001 | |||
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| Méthode || 1, 8 || 2.32 || 15.68** || .662 || .004 | |||
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| Mot:Méthode || 1, 8 || 2.32 || 6.22* || .337 || .037 | |||
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Pour info, certaines nénominations ont changé, mais on garde globalement les mêmes informations qu'en inter (c'est juste qu'on n'utilise pas exactement la même fonction). | |||
=== Calcul de la taille d'échantillon === | |||
Il manque des éléments pour réaliser le calcul | |||
[[Catégorie:ANOVA]] | |||
[[Catégorie:Méthode]] | |||
Dernière version du 16 mars 2026 à 12:15
Cette page est dédiée aux calculs de puissance avec G*Power
Pour une ANOVA 2x2 design intersujet
Tiré du cours 7 de statistiques I de Paolo Ghisletta (vers 1:18:00). C'est un design inter où on compare la difficulté de mots (connu/inconnu) et des types de méthodes (définition de dictionnaire / lecture dans un passage qui traite du sujet)
Données
| num DF | den DF | MSE | F | pes | Pr(>F) | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Mot | 1 | 16 | 2.275 | 44.5055 | 0.73556 | 5.731e-06*** |
| Méthode | 1 | 16 | 2.275 | 16.0220 | 0.50034 | 0.001026** |
| Mot:Méthode | 1 | 16 | 2.275 | 6.3516 | 0.28417 | 0.022728* |
Pour info:
- num DF: degré de liberté du numérateur
- den DF: degré de liberté du dénominateur
- MSE: mean squared error (carré de l'erreur moyenne)
- F : statistique F
- pes : partial eta squared, éta carré partiel (taille d'effet)
- Pr(>F): p-valeur
Calcul de la taille d'échantillon
Les ANOVA dépendent de la statistique F ; on choisit donc les "F-tests" dans la liste des "test family"
Notre tableau nous donne des informations concernant les effets principaux, ainsi que leurs effets d'interaction. On prend donc "ANOVA: fixed effects, special, main effects dans interaction" dans "statistical test"
Comme on vise à avoir la taille de notre population, on choisit l'option "A priori: Compute required sample size - Given α, power and effect size"
G*power demande :
- Effect size f : on ne peut pas l'obtenir sur la base des éta carrés, il faut donc cliquer sur Determine => et choisir "direct". Là, on pourra calculer notre effet f sur la base de l'éta carré partiel
- α err prob: probabilité de faire une erreur α (i.e. erreur de type I; rejeter H0 alors qu'elle est vraie). Par convention on la fixe à .05
- Power (1-β err prob): on la fixe à .8
- Numerator DF : on voit que dans notre tableau, Num DF = 1
- Number of groups : on a une ANOVA 2x2 => 4 groupes
On va le faire 3x, une par effet ; le seul élément qui change est l'effect size f
- Pour l'effet "mot", 7 participant·e·s suffisent à trouver l'effet (i.e. 2 par cellule)
- Pour l'effet "Méthode", 11 participant·e·s suffisent à trouver l'effet (i.e. 3 par cellule)
- Pour l'effet d'interaction, 23 participant·e·s suffisent à trouver l'effet (i.e. 6 par cellule)
Sur cette base, on peut déterminer que, par précaution, il vaut mieux avoir 24 participant·e·s, 6 par cellule.
Pour une ANOVA 2x2 mixte
Ici, on a un effet "within-between" (i.e. la méthode se fait en intra)
Données
| df | MSE | F | pes | p.value | |
|---|---|---|---|---|---|
| Mot | 1, 8 | 2.23 | 45.51*** | .850 | <.001 |
| Méthode | 1, 8 | 2.32 | 15.68** | .662 | .004 |
| Mot:Méthode | 1, 8 | 2.32 | 6.22* | .337 | .037 |
Pour info, certaines nénominations ont changé, mais on garde globalement les mêmes informations qu'en inter (c'est juste qu'on n'utilise pas exactement la même fonction).
Calcul de la taille d'échantillon
Il manque des éléments pour réaliser le calcul