Calculateur d'analyse de puissance : deux proportions
Vous comparez deux taux de conversion, taux de réussite ou prévalences ? Saisissez les deux proportions attendues (par exemple 40 % contre 60 %), votre alpha et la puissance cible, et obtenez la taille d'échantillon requise par groupe. Le calculateur convertit les proportions en taille d'effet h de Cohen à l'aide de la transformation arc sinus — exactement la paramétrisation utilisée par G*Power et pwr.2p.test de R — de sorte que les résultats correspondent à ces outils avec au moins six chiffres significatifs. Il convient aussi bien aux tests d'hypothèses classiques qu'à la planification de tests A/B : le mode « Trouver la puissance » montre quelle différence votre trafic peut réalistement détecter. Notez que les proportions proches de 0 ou de 1 sont plus faciles à distinguer que la même différence absolue autour de 50 % — h en tient compte automatiquement.
Rapport IA
Laissez l'IA interpréter vos résultats : un document Word téléchargeable au format APA 7 / rapport professionnel.
Questions fréquentes
De combien d'utilisateurs ai-je besoin par variante dans un test A/B ?
Saisissez votre taux de référence (par exemple 0.40) et le taux que vous espérez atteindre (par exemple 0.50), conservez α = .05 et une puissance de 80 %, et lisez le n par groupe — environ 387 par variante dans cet exemple (h = 0.20). Diviser par deux la différence détectable multiplie l'exigence par environ quatre.
Qu'est-ce que le h de Cohen ?
h = 2·arcsin(√p₁) − 2·arcsin(√p₂) — une taille d'effet pour les proportions qui rend les calculs de puissance précis sur toute la plage de 0 à 1. Repères : 0.2 petit, 0.5 moyen, 0.8 grand. Le calculateur le calcule automatiquement à partir de vos proportions.
Comment rapporter cette analyse de puissance au format APA ?
Par exemple : « Une analyse de puissance a priori pour un test z de deux proportions (p₁ = .40, p₂ = .60, h = 0.41, α = .05, bilatéral, puissance = .80) a indiqué 48 participants par groupe. » Le Rapport IA met en forme le paragraphe de justification complet.
Cela suppose-t-il des groupes de taille égale ?
Oui — le plan classique avec un n égal par groupe, qui est aussi le plus efficace. Pour une répartition inégale planifiée, une approche approximative consiste à calculer la puissance pour la moyenne harmonique des tailles de groupes.