L'objectif de ce mois-ci est de relater l'importance de la taille de l'échantillon telle qu'elle est racontée par les enquêteurs et les statisticiens eux-mêmes. La taille de l'échantillon peut causer des difficultés considérables aux chercheurs et est très probablement la raison la plus courante de consulter un statisticien. Malheureusement, le dilemme augmente pour ceux qui ne consultent pas un statisticien avant de collecter la première donnée pour une étude, car les hypothèses, la conception et même les données déjà collectées de l'étude ne peuvent pas être modifiées en cours de route.
"On pourrait dire qu'il est aussi inutile et inapproprié de mener une étude avec une puissance insuffisante que d'obtenir un test de diagnostic d'une sensibilité insuffisante pour exclure une maladie." {Eng J. Estimation de la taille de l'échantillon : Combien d'individus faut-il étudier ? Radiologie 2003 ;207(2):309-13}
Une taille d'échantillon doit être suffisamment grande pour détecter une différence (s'il y a vraiment une différence), mais pas si grande que de petites différences cliniquement sans importance soient détectées. Une taille d'échantillon appropriée a même une application pour les résultats négatifs,
"Si un essai avec des résultats négatifs a une taille d'échantillon suffisante pour détecter un effet cliniquement important, alors les résultats négatifs sont interprétables - le traitement n'a pas eu un effet au moins aussi important que l'effet considéré comme cliniquement pertinent. Si un essai avec des résultats négatifs n'a pas une puissance suffisante, un effet cliniquement important mais statistiquement non significatif est généralement ignoré ou, pire, est considéré comme signifiant que le traitement à l'étude n'a fait aucune différence. Ainsi, il existe des raisons scientifiques importantes pour rapporter la taille de l'échantillon et / ou les calculs de puissance. {Moher D, Dulberg CS, Wells GA. Puissance statistique, taille de l'échantillon et leur rapport dans les essais contrôlés randomisés. JAMA 1994;272(2):122-4.}
Et a même une base éthique,
« Une étude avec un trop grand échantillon peut être jugée contraire à l'éthique en raison de l'implication inutile de sujets supplémentaires et de l'augmentation correspondante des coûts. En revanche, une étude avec un échantillon trop petit sera incapable de détecter des effets cliniquement importants. Une telle étude peut donc être scientifiquement inutile, et donc contraire à l'éthique dans son utilisation de sujets et d'autres ressources. {Altman DG. Statistiques et éthique dans la recherche médicale. Br Med J 1980;281(6251):1336-8.}
Le mois prochain, les statistiques à petites doses aborderont les facteurs qui peuvent influencer la taille de l'échantillon - leur utilisation appropriée pourrait-elle aider la taille de votre échantillon ?
