Nous pouvons facilement estimer la taille d’échantillon nécessaire pour un niveau de puissance donné dans le cadre d’une régression logistique en utilisant G∗Power. La taille de l’effet que nous devons saisir pour estimer la puissance est celle du rapport de cotes, c’est-à-dire le rapport minimal attendu ou souhaité des chances d’être classé dans une catégorie de la variable réponse par rapport à l’autre. À titre d’exemple, supposons que nous calculions la taille d’échantillon souhaitée pour un rapport de cotes de 1,0, ce qui signifie essentiellement aucun effet (puisqu’il implique que les chances d’être classé dans l’un des deux groupes mutuellement exclusifs ne sont pas plus grandes que les chances d’être classé dans l’autre) : Tests → Corrélation et régression → Régression logistique :
Pour un rapport de cotes de 1,0, nous voyons que la taille d’échantillon et la puissance ne peuvent pas être calculées (ce qui génère des messages d’erreur). Cela est dû au fait que nous avons essentiellement spécifié un effet nul.
Supposons maintenant que nous spécifiions un rapport de cotes de 1,5. Pour un rapport de cotes de 1,5 et une puissance souhaitée de 0,95, nous pouvons voir que la taille d’échantillon estimée est égale à 337.
Augmenter la valeur du R2 des autres X dans le modèle aura pour effet d’augmenter la taille totale de l’échantillon nécessaire pour détecter le même effet.
Cette estimation est basée sur le prédicteur étant normalement distribué avec une moyenne de 0 et un écart-type de 1.