Statistiques et méthodologie de la recherche

Puissance statistique

Mis à jour le

Définition de Puissance statistique

Probabilité qu'un test détecte un effet lorsque cet effet existe réellement dans la population. Elle vaut 1 moins le risque bêta et dépend du seuil alpha, de la taille d'effet attendue, de la variabilité de la mesure et de l'effectif. La valeur de 0,80 est une convention courante en STAPS.

Exemple d'application

Avec une puissance de 0,80, l'étude accepte vingt chances sur cent de manquer l'effet visé.

Dans le cours

Extrait du chapitre « La démarche scientifique en STAPS » (Statistiques et méthodologie de la recherche).

La puissance statistique (1 - β) est la probabilité de détecter un effet s'il existe réellement. Elle dépend de la taille de l'effet, de la taille de l'échantillon et du seuil α.
Voir le chapitre : La démarche scientifique en STAPS

Teste-toi

  1. Quels éléments augmentent la puissance statistique d'une étude ? (Plusieurs réponses)
    • Augmenter la taille de l'échantillon
    • Utiliser des tests statistiques appropriés
    • Réduire la variabilité des mesures
    • Choisir un seuil alpha plus strict (ex : 0.01 au lieu de 0.05)

    Réponse : Augmenter la taille de l'échantillon ; Utiliser des tests statistiques appropriés ; Réduire la variabilité des mesures

    La puissance (1-β) est la probabilité de détecter un effet réel. Elle augmente avec la taille de l'échantillon, la réduction de la variabilité (mesures précises, protocole rigoureux), et des tests adaptés. En revanche, un alpha plus strict (0.01) RÉDUIT la puissance (plus difficile de rejeter H0).

  2. Pourquoi utilise-t-on une correction de Bonferroni dans les comparaisons multiples ?
    • Pour augmenter la puissance statistique
    • Pour calculer la taille d'effet
    • Pour diminuer le risque cumulé d'erreur de type I
    • Pour vérifier la normalité

    Réponse : Pour diminuer le risque cumulé d'erreur de type I

    En comparant k groupes, faire plusieurs tests augmente le risque α global (inflation de l'erreur de type I). Bonferroni divise α par le nombre de comparaisons (ex: α = 0.05/10 = 0.005 pour 10 tests) pour maintenir le risque global à 5%.

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Situer cette notion dans le programme

Cette notion appartient au vocabulaire de Statistiques et méthodologie de la recherche. Retrouve le cours de la matière pour la replacer dans son chapitre et vérifie ta compréhension avec les QCM.

Sources et vérification

Sources consultées lors de la dernière révision éditoriale du 3 septembre 2026. Les conventions et attendus peuvent varier selon les enseignements : le cours de l'étudiant prime toujours.

  1. G*Power 3: A flexible statistical power analysis program · Behavior Research Methods
  2. Sample Size Justification · Collabra: Psychology

Responsable éditorial : Antony Marchis, docteur en biomécanique. Définition révisée le 3 septembre 2026 et adossée aux sources citées ci-dessus, selon la méthodologie éditoriale.

Cette définition est un repère de révision ; les conventions et attendus peuvent varier selon les enseignements universitaires.

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