Aaaaah c'est bon j'ai trouvé
Alors quand on dit que n augmente quand alpha diminue, c'est par rapport au nombre de sujets qu'on doit inclure dans l'échantillon. En gros, tu te dis "Ok notre alpha est à 5%, on doit donc inclure 150 patients", et "Ok notre alpha est à 1%, on doit donc inclure 200 patients."
Mais, quand on dit que plus le nombre de sujets inclus est important, plus alpha augmente (et donc l'intervalle diminue), c'est lorsqu'on parle des intervalles de confiance, ce n'est pas pareil !
Après je comprends que ça te semble illogique, et si tu veux je t'explique :
En fait c'est par rapport à cette formule :
Comme tu peux le voir, si alpha diminue z
1-(a/2) augmente et donc n augmente.
Et en effet dans cette formule :
- Capture1PNG.PNG (2.75 Kio) Vu 287 fois
Si n augmente, alors i diminue, ce qui en effet semble bizarre sachant que i diminue quand alpha augmente .. (or on a vu que pour que n augmente, il faut que alpha diminue).
Mais si tu regardes bien, dans la première formule, le z
1-(a/2) intervient
au carré, alors que dans la deuxième, le n intervient dans une
racine carrée. Du coup la diminution de alpha aura plus d'impact sur l'augmentation du nombre de sujets inclus que l'augmentation de n aura un impact sur l'augmentation d'alpha :p (phrase horrible ahah)
Mais ça on s'en fiche c'est juste pour que tu comprennes la logique, si tu ne comprends pas cette partie pas de panique !! ^^
Ce qu'il faut que tu retiennes, c'est :
--> quand on calcule le nombre de sujets nécessaires à inclure, le nombre de sujets augmente quand alpha augmente.
--> plus il y a de sujets dans l'étude, plus la précision augmente et donc l'intervalle de confiance est resserré.
Faut pas se prendre la tête plus que ça :p
Ça répond à ta question ?
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