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| n requis | Marge d'erreur |
| 7 | 4,6242 |
Calculez en ligne la taille d'échantillon de votre étude ou réalisez une analyse de puissance, gratuitement et directement dans le navigateur. Vous passez au même endroit de la planification d'un intervalle de confiance (estimation) aux calculs de puissance pour les tests d'hypothèses, que vous vouliez estimer une moyenne, une proportion ou un taux, ou comparer des groupes avec des tests t et des tests de taux. En recherche clinique, ce calcul correspond au nombre de sujets nécessaires (NSN).
La taille d'échantillon est le nombre d'observations dont vous avez besoin pour que votre étude réponde à sa question avec la précision ou la certitude que vous exigez. Il y a deux façons de la planifier, et le calculateur couvre les deux.
Utilisez le mode Estimation lorsque vous voulez estimer une valeur, par exemple une moyenne ou une proportion, avec une précision donnée. Vous fixez le niveau de confiance et la marge d'erreur que vous pouvez accepter, et le calculateur renvoie le nombre d'observations nécessaire pour l'atteindre.
Utilisez le mode Tests d'hypothèses lorsque vous voulez mettre en évidence un effet, par exemple une différence entre deux groupes. L'analyse de puissance détermine la taille d'échantillon nécessaire pour détecter un effet d'une ampleur donnée, avec le seuil de signification et la puissance que vous choisissez. Elle fonctionne aussi dans l'autre sens : saisissez l'effectif dont vous disposez et le calculateur renvoie la puissance que votre test atteindra.
Le calculateur indique ses méthodes ouvertement, afin que vous puissiez les rapporter et les justifier. Pour les proportions, vous choisissez vous-même la méthode d'intervalle de confiance :
| Méthode | Utilisée pour | Propriété |
| Approximation normale (Wald) | Proportions (au choix) | Formule classique des manuels n = z2·p(1−p)/E2 ; correspond à la plupart des calculateurs en ligne |
| Wilson | Proportions (au choix) | Couverture la plus proche du niveau de confiance nominal |
| Exact (Clopper-Pearson) | Proportions (par défaut) | Garantit au moins le niveau de confiance annoncé ; n légèrement plus grand |
| Loi de Student (t) | Moyennes | Tient compte de l'écart-type estimé à partir de l'échantillon |
| Normale, avec correction de continuité, ou exacte | Tests d'hypothèses | Au choix selon le test ; les méthodes exactes s'appuient sur la loi binomiale ou de Poisson |
| Correction de population finie | Moyennes et proportions | Appliquée automatiquement dès que vous saisissez une taille de population |
Comme les outils n'utilisent pas tous la même méthode d'intervalle, les effectifs requis peuvent différer de quelques unités d'un calculateur à l'autre ; le sélecteur de méthode vous permet de reproduire chaque convention. La formule de Schwartz, courante en recherche médicale française, correspond à l'approximation normale (Wald).
Un plan clair évite une étude sous-dimensionnée ou inutilement coûteuse. Le calculateur garde ensemble alpha, puissance, tailles d'effet, ratios d'allocation et exposition, afin que votre design repose sur des hypothèses transparentes. Si le sujet est nouveau pour vous, le tutoriel sur la taille d'échantillon déroule un exemple simple étape par étape.
La puissance statistique est la probabilité qu'un test détecte un effet qui existe réellement. Une puissance de 80 % (0,8) est la cible la plus courante ; les études à fort enjeu visent souvent 90 %. En dessous de 80 %, les effets réels risquent fort de passer inaperçus.
La marge d'erreur est la demi-largeur de l'intervalle de confiance, c'est-à-dire l'écart raisonnablement possible entre votre estimation et la vraie valeur. Les enquêtes retiennent couramment 5 points de pourcentage ; prenez une marge plus petite si vos décisions dépendent de différences fines, en sachant que l'effectif requis augmente très vite quand la marge diminue.
La plupart des calculateurs en ligne utilisent la formule d'approximation normale (Wald). Par défaut, ce calculateur utilise l'intervalle exact de Clopper-Pearson pour les proportions, qui garantit le niveau de confiance annoncé et recommande donc un échantillon légèrement plus grand. Sélectionnez « Approximation normale (Wald) » comme méthode pour retrouver le résultat classique des manuels.
Cité numiqo: numiqo Team (2026). numiqo: Online Statistics Calculator. numiqo e.U. Graz, Austria. URL https://numiqo.com