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    <language>fre</language>
    <publisher>TQMP</publisher>
    <journalTitle>Tutorials in Quantitative Methods for Psychology</journalTitle>
    <issn>1913-4126</issn>
    <publicationDate>2007-09-01</publicationDate>
    <volume>3</volume>
    <issue>2</issue>
    <startPage>35</startPage>
    <endPage>42</endPage>
    <documentType>article</documentType>
    <title language="fre">Inventer ou estimer la puissance statistique ? Quelques considérations utiles pour le chercheur</title>

    <authors>
      <author>
        <name>Louis Laurencelle</name>
        <email>louis.laurencelle@uqtr.ca</email>
        <affiliationId>1</affiliationId>
      </author>




    </authors>

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      <affiliationName affiliationId="1">Université du Québec à Trois- Rivières</affiliationName>




    </affiliationsList>

    <abstract language="fre">
       La puissance statistique est un concept dont la définition mathématique et l’utilisation par les chercheurs soulèvent encore des difficultés. Nous revisitons différents aspects du problème dans cet article polémique et formulons enfin quatre propositions argumentées dans le but d’éclairer le chercheur : 1. Le recours à une valeur d’effet prescrite, selon un argument clinique ou de portée pratique, produit une estimation de puissance délibérément fausse, et qui contrevient de ce fait aux raisons déontologiques sur lesquelles il repose. 2. Il est illusoire et peut être mensonger de calculer une puissance qui n’est pas basée sur des données du domaine de recherche. 3. Le chercheur qui possède de l’information numérique préalable sur son projet peut s’en servir utilement pour en estimer la puissance. 4. Le calcul de la puissance d’un test d’hypothèses bidirectionnel ne doit pas inclure la contrepartie de probabilité.  
    </abstract>

    <fullTextUrl format="pdf">http://www.tqmp.org/Content/vol03-2/p035/p035.pdf</fullTextUrl>

    <keywords language="fre">    
      <keyword>Statistics</keyword>

      <keyword>statistical power</keyword>




    </keywords>
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