[OK] Cours de Lupi : essais cliniques

[Zoé]

Bonjour,

Voila je n'ai pas bien compris la partie sur la taille de l'étude.
Dans une de ces diapos il y a écrit que quand n par groupe augmente, le risque alpha diminue.

(Diapo 35/60)



Or il me semble que dans le cours du Pr Benoliel on ai vu que lorsque n augmentait, plus l'intervalle de confiance diminuait et donc que le risque alpha augmentait (vu que le risque alpha est inversement proportionnel à epsilon et que epsilon est au numérateur dans la formule de l'intervalle de confiance)


Quelqu'un pourrait m'éclairer svp !

[yoctoto]

+1 je n'ai absolument rien compris à cette formule de cours

[Trannog]

Réfléchissez un peu ^^ Si alpha diminue, ça veut dire qu'il y a très peu de chance de se tromper, donc logiquement le nombre de personnes dans l'étude augmente
D'ailleurs même chez béloniel, [IC] = m +/- (epsilon s)/√n, donc n est proportionnel à epsilon (donc inversement proportionnel à alpha)

[Zoé]

Oui bah les deux se contredisent comme tu dis chez Benoliel alpha et n sont proportionnels donc si l'un augmente l'autre augmente or dans le cours de Lupi c'est l'inverse : n et alpha sont inversement proportionnels

[Trannog]

j'ai juste inversé deux mots dans mon post >< ca devrait être plus clair

ps : a = b/c ==> ac = b ==> b proportionnel à c (malgré le fait qu'il y ait une division)

[Zoé]

Je ne suis pas d'accord parce que dans le cours de Benoliel on dit que si n augmente, p augmente donc l'intervalle de confiance diminue et comme [IC] = m +/- (epsilon s)/√n donc epsilon diminue
Sachant de alpha inversement proportionnel à epsilon on a donc si n augmente alpha augmente

[Zoé]

De plus, au niveau de l'illustration du cours de Benoliel (avec les cibles), on a :

Plus le nombre de sujet augmente, plus on est précis. Plus on est précis, plus alpha est grand. Donc, si alpha est grand, n est grand.
In versement : moins le nombre de sujet sera grand, moins on sera précis. Moins on sera précis, plus l'intervalle de confiance sera grand donc on aura un petit alpha. Donc si n diminue, alpha diminue aussi !

[Trannog]

Ce que tu dis n'as aucun sens :p ce n'est pas parce que tu change n que tu fait varier epsilon, il est fixé de toute façon.
Ce que tu peut dire c'est que pour un même IC, epsilon est proportionnel à n (vu que c'est une fraction, faut multiplier pareil en bas et en haut)

Edit pour le post du dessus qui s'est fait entre temps : Ce qu'il y a au dessus m'as l'air faux, c'est un faux syllogisme : tout les chats sont mortels, socrate est mortel, donc socrate est un chat x)

[Zoé]

Attends ^^
T'es daccord que si ton intervalle de confiance est large (donc grand) tu as une mauvaise précision (parce que tu peux tirer au pif tes quasi sur d'avoir ta cible si elle est grande donc pas besoin de précision grande, donc on te fait facilement confiance de viser la cible) donc ton risque alpha de te tromper est faible (tas moins de chance de viser à coté si tas cible est grande que si elle est petite avec une grande précision)
et comme plus tas de n plus tas de précision et que tu las vu ci dessus que petite précision = petit alpha bah du coup n etant proportionnel à p et p proportionnel à alpha bah au final tas n proportionnel à alpha

Pour revenir sur ton a = b / c donc ac = b (ce dont je suis d'accord),
si jamais tu fais 2a = 2 (b/c) tu auras 2a = (2b)/c et non 2a = 2b / 2c ... donc aucune proportion entre ton b et ton c !

[attention83]

Salut les amis,

Je vois que ce sujet vous fais bien parler ^^
Je pense que vous n'avez pas compris l'utilité de cette formule...

En gros cette formule permet de mettre en exergue les éléments qui influent sur le choix de la quantité de personne à inclure dans notre étude.

Je détaille la formule je pense que ca va vous éclairer.

-si l'écart type augmente, le nombre de sujet à inclure augmente :
c'est logique : l'écart type représente la notion de dispersion, plus c'est dispersé, plus on a besoin de personne et réciproquement.

-le delta, c'est la différence attendue et si la différence attendue est grande, le nombre de sujet à inclure diminue :
c'est logique : plus la différence à montrer est grande (facile à montrer) moins on a besoin de personne et réciproquement.

-si z(1-alpha/2) augmente alors mathémathiquement alpha diminue, or on sait que si le risque d'erreur diminue cela veut dire que l'effectif est augmenté
cf : cours de benoliel

-si z(1-beta) augmente, la puissance augmente et donc le nombre de personne à inclure augmente :
c'est logique : plus la puissance est grande, plus il faut une quantité de personne importante pour être vraiment sûr de cette puissance élevée.

Bonne soirée biostatistique.

[attention83]

Réfléchissez un peu ^^ Si alpha diminue, ça veut dire qu'il y a très peu de chance de se tromper, donc logiquement le nombre de personnes dans l'étude augmente
D'ailleurs même chez béloniel, [IC] = m +/- (epsilon s)/√n, donc n est proportionnel à epsilon (donc inversement proportionnel à alpha)

Je suis pas d'accord avec toi là !
SI le risque d'erreur de se tromper augmente, cela ne veut pas dire que le nombre de personnes dans l'étude augmente forcemment. (sauf si tu parles
Par contre si tu augmentes le nombre de personne, ta précision augmente forcemment.

[attention83]

Je ne suis pas d'accord parce que dans le cours de Benoliel on dit que
si n augmente,
valeur de la précision diminue
précision augmente
donc l'intervalle de confiance diminue et

comme [IC] = m +/- (epsilon s)/√n donc epsilon diminue -> PAS FORCEMMENT !!! les diminutions ou augmentation d'intervalles de confiance ne sont pas forcemment compensés. Tu vas plus loin que ce que te dis le cours

[attention83]

Et je suis d'accord avec Trannog qui rappelle que le risque alpha est fixé à priori ! C'est très important !
J'espère avoir répondu à vos interrogations et vous avoir corrigé sur ce qui n'était pas bon.
Bonne soirée, en cas de doute n'hésitez pas.

[Zoé]

Merci pour tes réponses Robin ! mais je ne comprends pas comment tu obtiens du cours de Benoliel que si n augmente alpha diminue ...

[Zoé]

Ah non en fait c'est logique ! plus tu as de personnes dans ton étude et moins tas de risque de te tromper

[attention83]

Si n augmente c'est l'indice de la précision qui diminue ou la précision qui augmente.
Augmenter n n'a pas d'influence sur epsilon et par conséquent pas d'influence sur alpha.
Le risque alpha est fixé à priori

[Trannog]

Le risque alpha est fixé à priori, mais si une étude a été pensée pour un certain alpha, modifier n va changer alpha !. En effet quand on dit que alpha est fixé a priori, on veut dire que les différents paramètres de l'étude (nombre de gens, etc) sont "calibrés" pour un certain alpha.
ps : pas cohérent avec ce que tu dis robin, mais bon c'est ça non ?

[Zoé]

Désolée de faire ma relou ^^mais j'aimerais bien comprendre surtout que c'est important !


Tu vois, selon cette image, avec une mauvaise précision on a une grande cible donc un alpha faible et vu que la précision augmente avec l'effectif pour moi alpha augmentait avec l'effectif également

[attention83]

Attendez vous avez réussi à m'embrouiller , je relis l'ensemble de la conversation et je vous réponds ^^

[attention83]

Récapitulons !

On fixe un risque alpha à priori, donc un epsilon qui correspond.

Or on peut avoir des modifications d'effectif entre temps. Refaisons ensemble la chaine logique :


On sait que quand alpha augmente
epsilon diminue
indice de la précision diminue
précision augmente

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Imaginons que n augmente,
indice de la précision diminue,
précision augmente.

Comme la précision a augmenté,
la largeur de l'intervalle de confiance a diminué,
la cible est plus petite,
le risque de se tromper/tirer à côté augmente,
le risque alpha augmente.


---------------------------------------------------------------------------
Dans l'autre sens pour le fun :

Imaginons que n diminue,
indice de la précision augmente,
précision diminue.

Comme la précision a diminué,
la largeur de l'intervalle de confiance a augmenté,
la cible est plus grande,
le risque de se tromper/tirer à côté diminue,
le risque alpha diminue.


La normalement on a résolu tous les problèmes, enfin j'espère ^^
Si c'est toujours pas bon pour vous, n'hésitez pas à redemander je suis là pour ça ^^
Bonne soirée.