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par **Mewtwo** » 20 Juil 2015, 14:33

Hello !

La P1 est loin et j'ai pas super le temps de me replonger dans les cours pour comprendre une petite notion de statistique donc j'espère que vous pourrez m'aider. :wink2:

Pour une étude, si on décide de choisir un petit échantillon, est-ce qu'on augmente la probabilité de conclure à la présence d'un effet qui n'existe pas ?

Par exemple si l'étude est : le lait a un effet sur la densité osseuse, le risque de première espèce (généralement fixé à 5%) va se traduire par : lorsqu'il n'y a pas d'effet (par exemple le lait n'a pas d'effet sur l'ostéoporose), il y a quand même une probabilité de 5% d'observer par hasard un effet statistiquement significatif, n'est ce pas, et je me demandais si cela valait qu'importe la taille de l'échantillon d'où la question : un petit échantillon statistique augmente-t-il le risque de faire apparaître des effets qui n'existent pas réellement ?

J'espère que je me suis bien exprimé, merci d'avance ^^

par **Hamlet** » 20 Juil 2015, 15:08

Coucou Mewtwo : :D :

Je vais te donner mon point de vue personnel sur la question (en espérant que cela puisse t'aider) :wink2:

.
Un petit échantillon peut forcément (ce, toujours d'après moi) poser un problème de représentativité. A savoir, est-on en mesure de répondre, dans le cadre d'un petit échantillon, à la question suivante : retrouve t-on dans l'échantillon la diversité d'expression du caractère étudié tel qu'il est présent dans la population d'origine ?

Ex : Dans un sac, il y a 98 boules bleues et 2 boules rouges. Je cherche à connaître la couleur dominante des boules dans le sac. Je tire pour cela aléatoirement 2 boules. Le hasard fait que je pioche les 2 boules rouges.

La randomisation de l'essai dans ce cas ne permet pas de régler le problème de représentativité. La réitération de l'expérience pourrait, selon moi, y remédier.

Je poursuit avec mon exemple des boules. Si, suite au tirage des 2 boules rouges, on admet à 95% que le rouge est la couleur dominante des billes dans le sac, c'est également admettre avec un risque p < 0.05 que l'on pourrait se tromper.

Lorsque l'effectif de ton échantillon est grand, on augmente les chances de trouver dans l'intervalle de confiance la valeur vraie recherchée même si, en contre-partie, on augmente la largeur de l'intervalle de confiance, c'est-à-dire qu'on perd en précision. D'où la nécessité de calculer avant chaque étude le bon nombre de patients nécessaires pour établir le meilleur compromis entre les chances d'encadrer la valeur vraie dans l'IC et la précision de l'IC.

J'espère avoir répondu à ta question au mieux : :D :