Alimentation réfère à la capacité d'un test statistique pour détecter un effet, en supposant qu'il existe une à détecter. Plus la puissance, moins il est probable que le test va produire un faux négatif - de rejeter une hypothèse correcte. Elle est donnée à un chiffre compris entre 0 et 1, qui peut être converti en un pourcentage. Par exemple, une puissance de 0,68 représente un 68 pour cent de probabilité que le test ne sera pas faire une erreur faux négatif, aussi appelé une erreur de Type II.
Déterminer le type d'analyse de puissance dont vous avez besoin. Vous devrez peut-être soit une analyse post hoc, où vous avez recueilli vos données déjà et que vous souhaitez connaître la puissance de votre analyse ou une analyse a priori, où vous voulez savoir combien de données à recueillir pour atteindre un certain pouvoir.
Téléchargez et exécutez G * Power, un programme gratuit pour Mac et PC développé à l'Université de Düsseldorf (voir Ressources).
Sélectionnez le type d'analyse que vous menez depuis le "Famille d'essai" et "Test statistique" des menus déroulants.
Sélectionner "A priori" ou "Post Hoc" le cas échéant, de la "Type d'analyse de puissance" menu déroulant.
Tapez les informations pertinentes dans les domaines de la "Les paramètres d'entrée" section.
Pour tests a priori, vous devez saisir la taille d'effet, étant donné que r de Pearson, la puissance que vous souhaitez atteindre et le niveau d'alpha vous utilisez. Cette alpha est le point coupé de signification statistique utilisé dans votre analyse- par exemple, 0,05 en psychologie.
Pour les tests post hoc, vous devez saisir la taille de votre expérience, la taille de l'effet que vous avez réalisé, étant donné que r de Pearson et le niveau d'alpha vous avez utilisé l'échantillon.
Pour les deux essais, a priori et post hoc, utilisez le menu déroulant pour indiquer si votre test a été unilatéral ou bilatéral.
Cliquez "Calculer" en bas à droite.
Lire la sortie en bas à droite de l'écran. Pour un test, a priori, le logiciel présente la taille totale de l'échantillon dont vous avez besoin pour atteindre votre niveau de puissance désiré. Pour un test post hoc, vous apprenez la puissance observée de l'analyse que vous avez menée.