Optimisation d'une expérience: diminuer la variabilité (variance) des données
Comment optimiser une expérience pour voir un effet le plus souvent possible?
2. Diminuer la variabilité (variance) des données
Dans l'expérience portant sur l'effet d'une substance X sur la pression sanguine des rats, il est possible de diminuer la variance des données en sélectionnant par exemple, un lot de rats homogènes.
Le sexe, l'âge, le poids, le stress, la provenance des animaux jouent sur la pression sanguine et entraînent une grande variabilité des données. En sélectionnant un lot de rats homogènes (par exemple, rats mâles de 3 mois non stressés,...), on va diminuer la variabilité des données et il sera plus facile de voir si la substance a réellement un effet sur la pression sanguine. L'implication graphique de cette diminution de la variance se traduit par un resserrement de la courbe de Gauss autour de la moyenne.
Il en résulte une diminution de la superposition des deux courbes et donc une augmentation de la puissance.
exemple: variance pour tous les rats = 225 [mm de Hg]2; variance pour des rats mâles de 3 mois non stressés = 25 [mm de Hg]2
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