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datanalyze Statistique & data science

Service

Conception d'étude et taille d'échantillon

C’est le seul moment où tout est encore corrigeable. Je vous aide à dimensionner votre étude, à choisir les bonnes variables et à rédiger le plan d’analyse — avant que la collecte ne fige vos options.

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À qui cela s'adresse

Ce service intervient en amont, quand les données n’existent pas encore. C’est aussi le moins sollicité, alors que c’est celui qui évite le plus de dégâts : une étude mal dimensionnée ne se rattrape pas après coup.

  • Chercheurs cliniques devant soumettre un protocole
  • Doctorants au début de leur thèse
  • Équipes préparant un dossier pour un comité d'éthique
  • Porteurs d'une demande de financement à justifier
  • Entreprises voulant lancer une enquête ou un test A/B
  • Laboratoires planifiant une campagne de mesures
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Le problème que cela résout

La plupart des analyses qui échouent n’échouent pas au moment de l’analyse. Elles échouent au moment de la collecte : trop peu de sujets pour détecter l’effet recherché, une variable de confusion qu’on a oublié de mesurer, deux groupes constitués de telle façon qu’ils ne sont plus comparables.

Ces erreurs ont une propriété désagréable : elles sont irréversibles. Aucune méthode statistique, si sophistiquée soit-elle, ne récupère une information qui n’a jamais été collectée. On peut seulement constater les dégâts et publier un résultat non concluant.

Quelques heures de conception en amont coûtent une fraction d’une collecte à refaire — quand elle peut encore l’être.

  • Un comité d'éthique réclame une justification de la taille d'échantillon
  • Vous ne savez pas combien de sujets inclure
  • Vous hésitez sur les variables à mesurer
  • Vous devez rédiger la section « analyse statistique » d'un protocole
  • Un bailleur de fonds demande la puissance statistique attendue
  • Vous voulez éviter de refaire l'erreur de l'étude précédente
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Ce qui vous est livré

Les livrables sont pensés pour être intégrés tels quels à votre protocole, votre dossier d’éthique ou votre demande de financement.

  • Le calcul de taille d'échantillon, avec ses hypothèses explicitées
  • L'analyse de puissance et les scénarios alternatifs
  • Un plan d'analyse statistique rédigé, daté et versionné
  • La liste des variables à mesurer, et pourquoi chacune
  • Les recommandations sur la constitution des groupes et la randomisation
  • La section « méthodes statistiques » prête pour votre protocole
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Comment cela se passe

  1. Question de recherche

    On part de ce que vous voulez démontrer, et on le traduit en hypothèse testable. C'est l'étape qui détermine tout le reste.

  2. Faisabilité

    Combien de sujets pouvez-vous réellement recruter, en combien de temps, avec quel budget ? Les contraintes font partie du calcul.

  3. Dimensionnement

    Calcul de la taille d'échantillon sous plusieurs scénarios d'effet, pour que vous choisissiez en connaissance de cause.

  4. Plan d'analyse

    Rédaction du plan et de la section méthodes, prêts à joindre à votre dossier.

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Exemples concrets

Illustrations méthodologiques du type de questions traitées à ce stade.

Combien de patients inclure ?

Détecter une différence cliniquement pertinente avec 80 % de puissance : le calcul, ses hypothèses, et ce qui se passe si le recrutement est plus faible que prévu.

Quelles variables mesurer ?

Identifier en amont les facteurs de confusion à collecter. Une variable oubliée à ce stade ne pourra jamais être ajoutée au modèle.

Comment constituer les groupes ?

Randomisation simple, stratifiée ou par blocs — et ce que chaque choix implique pour l'analyse qui suivra.

Un questionnaire exploitable

Formuler les questions et les échelles de réponse pour que les données produites soient réellement analysables.

Dimensionner un test A/B

Combien de visiteurs et combien de temps avant de pouvoir conclure, plutôt que d'arrêter le test dès que la courbe plaît.

Analyses intermédiaires

Prévoir de regarder les résultats en cours d'étude sans invalider le test final : les règles se fixent avant, pas après.

Questions fréquentes

Est-ce vraiment nécessaire si mon étude est petite ?
C’est justement sur les petites études que cela compte le plus. Avec un échantillon important, une méthode approximative reste souvent exploitable ; avec trente sujets, un mauvais dimensionnement condamne l’étude à ne rien pouvoir conclure. Le résultat n’est alors pas « négatif », il est ininterprétable — ce qui est bien pire.
Je n'ai aucune idée de l'effet attendu. Comment calculer une taille d'échantillon ?
C’est la situation normale, et ce n’est pas bloquant. On procède par scénarios : quel serait le plus petit effet qui aurait un intérêt réel pour vous ? On dimensionne sur cette valeur, et je vous montre comment le nombre de sujets évolue selon les hypothèses. Vous choisissez ensuite en connaissant le compromis entre coût de recrutement et risque de ne rien détecter.
Ma collecte a déjà commencé. C'est trop tard ?
Pas forcément. Selon l’avancement, il reste souvent possible d’ajuster le recrutement, d’ajouter une variable ou de corriger le plan d’analyse. Contactez-moi : je vous dis franchement ce qui est encore rattrapable et ce qui ne l’est plus. Si l’analyse est votre besoin réel, c’est plutôt vers l’analyse de données ou l’accompagnement des chercheurs qu’il faut vous tourner.
Le comité d'éthique va-t-il accepter le calcul ?
Un calcul de taille d’échantillon est accepté quand ses hypothèses sont explicites et justifiées : effet attendu et sa source, écart-type, seuil de signification, puissance visée, test prévu. C’est exactement ce que contient le livrable, rédigé pour être intégré tel quel à votre dossier.
Combien de temps faut-il prévoir ?
C’est le service le plus court du catalogue : la plupart des demandes se règlent en une à deux séances de travail, une fois la question de recherche clarifiée. Rapporté à ce qu’il permet d’éviter, c’est le meilleur rapport temps/bénéfice du catalogue.

Les autres services

Un jeu de données à analyser, une méthode à valider ?

Décrivez votre besoin en quelques lignes, ou réservez un premier échange sans engagement. Je vous dis franchement si je suis la bonne personne.