C'est contre-intuitif, mais plus l'échantillon d'un test clinique est faible, plus ses résultats sont significatifs. Les différences dans un échantillon de vingt personnes peuvent être plus significatives que dans un échantillon de 10.000 personnes. Si on a besoin d'un tel échantillonnage, il y a des risques qu'on se trompe. Avec 10.000 personnes, quand les différences sont faibles, parfois, elles n'existent pas.
En fait, il utilise les mauvais mots au mauvais endroit, mais ce qu'il veut probablement dire, c'est que plus la taille d'effet est grande (c'est-à-dire plus le traitement est efficace), moins on a besoin d'un grand échantillon pour le démontrer.
En d'autres mots, si tu as des résultats statistiquement significatifs sur un petit échantillon, c'est souvent que tu as une grande taille d'effet, donc un traitement très efficace.
Par contre, on sait estimer de manière rigoureuse les tailles d'effet. Ce serait bien plus intéressant de mentionner ça que son explication un peu foireuse, et avec les mauvais termes.
[^] # Re: Méthodologie à améliorer
Posté par IllusionPit . En réponse au journal Coronavirus : vers une sortie de crise ?. Évalué à 5.
En fait, il utilise les mauvais mots au mauvais endroit, mais ce qu'il veut probablement dire, c'est que plus la taille d'effet est grande (c'est-à-dire plus le traitement est efficace), moins on a besoin d'un grand échantillon pour le démontrer.
En d'autres mots, si tu as des résultats statistiquement significatifs sur un petit échantillon, c'est souvent que tu as une grande taille d'effet, donc un traitement très efficace.
Par contre, on sait estimer de manière rigoureuse les tailles d'effet. Ce serait bien plus intéressant de mentionner ça que son explication un peu foireuse, et avec les mauvais termes.