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Signification Statistique : Taille(s) de l'Échantillon et Puissance Statistique
Quoc Minh Lai
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Signification Statistique : Taille(s) d'Échantillon & Puissance Statistique - Pour comprendre le monde qui nous entoure, les chercheurs utilisent formellement la méthode scientifique comme un moyen de séparer les vérités présumées des mensonges. La neuroscience cognitive vise à comprendre comment les systèmes génétiques, neurologiques et comportementaux soutiennent la capacité d'un organisme à percevoir, interagir, naviguer et penser au sujet du monde qui l'entoure.
Cela signifie que la neuroscience cognitive conçoit des expériences et collecte des données à tous les niveaux d'analyse. Les programmes de recherche dans le monde entier cherchant à approfondir notre compréhension du monde naturel testent régulièrement des hypothèses dans une série bien planifiée de petites expériences. Ces expériences tendent à explorer des facteurs spécifiques qui peuvent ou non influencer un résultat tout en minimisant l'influence de facteurs extrinsèques tels que l'environnement, l'orientation sexuelle, la race ou le statut socio-économique.
Scénario Un : Une Étude sur la Libération de Dopamine
En neuroscience cognitive, la dopamine est généralement considérée comme un composé « réconfortant ». Sa libération dans le noyau accumbens (NuAc) est déclenchée par des comportements ou des choses qui nous motivent à agir. Cela peut inclure :
Manger un bon repas
Du temps passé avec des proches
Le sexe
Le sucre
Disons que nous voulons savoir si les niveaux de dopamine atteignent leur maximum dans le NuAc avant, pendant ou après l'exposition à un stimulus visuel familier ou souhaité. Nous pouvons utiliser le plan expérimental EEG adopté de l'étude d'Amatya Johanna Mackintosh. Nous pouvons hypothétiser que la libération de dopamine se produit pendant et atteint un pic légèrement après l'exposition aux stimuli visuels familiers ou souhaités.
Maintenant, le plus critique, où trouvons-nous des sujets de test ?
Dans les situations expérimentales, la « population » fait référence au groupe collectif plus large étudié. Il est peu pratique et improbable que votre laboratoire puisse concevoir une technique pour recruter et collecter des données sur la libération de dopamine pour des centaines de milliers ou des millions de personnes.
Par conséquent, nous tenterons de rassembler des données d'un groupe ou d'un échantillon plus petit et représentatif pour comprendre la population. Pour ce faire, nous devrons répondre à deux questions principales.
Combien d'individus doivent être inclus dans notre échantillon ?
Comment cela se rapporte-t-il à la signification pratique et à la puissance statistique ?
Décomposons cela ci-dessous.
Puissance Statistique et Vrai Effet
La puissance statistique est définie comme la probabilité qu'un test détecte une différence statistiquement significative lorsque cette différence existe réellement. On l'appelle également un véritable effet.
Le véritable effet est la pierre angulaire de la conception expérimentale. Le rapport de Cohen de 1988, prolifique pour ses contributions à la méthode scientifique, a raisonnablement estimé qu'une étude devrait être conçue pour avoir une probabilité de 80 % de détecter un véritable effet. Ce 80 % représente un design de test à haute puissance (HP), tandis que toute valeur proche de 20 % est un design de test à faible puissance (LP).
Cohen a suggéré que les études devraient toujours avoir moins de 20 % de probabilité de faire une erreur de type II, connue sous le nom de faux négatif. Il utilise également ces mêmes plages de directives pour les découvertes manquées, qui se produisent lorsqu'un chercheur rapporte de manière inexacte qu'il n'y a pas d'effet significatif alors qu'une différence existe vraiment.
Pourquoi la Puissance Statistique est-elle Importante ?
Pensez à ce scénario. Si un véritable effet existe dans 100 études différentes avec une puissance de 80 %, les tests statistiques détecteront un véritable effet dans 80 des 100. Cependant, lorsqu'une étude a une puissance de recherche de 20 %, s'il y a 100 véritables effets non nuls dans les résultats, on s'attend à ce que ces études ne découvrent que 20 d'entre eux.
Limitations de la Puissance Statistique dans la Recherche en Neurosciences
Sans surprise, en raison de la nature intensive en ressources de la recherche en neurosciences, ce domaine présente une puissance statistique médiane de environ 21 % et une moyenne allant de 8 % à 31 %. La faible puissance statistique dans la recherche en neurosciences :
Met en doute la reproductibilité des résultats.
Conduit à une taille d'effet exagérée.
Réduit la probabilité de résultats statistiquement significatifs qui représentent fidèlement le véritable effet.
En conséquence, l'état actuel de la recherche en neurosciences est piégé par le problème de la puissance statistique, car ces valeurs sont bien en dessous du seuil théorique de Cohen.
Établir un Groupe d'Échantillon Représentatif
Objectif du Scénario Un : Éviter les erreurs d'échantillonnage et les erreurs de type I et II dans notre test avec un échantillonnage inclusif et large.
Combien de scans cérébraux humains doivent être inclus dans notre ensemble d'échantillons si nous voulons que l'expérience soit pratiquement significative ? La signification pratique se réfère à savoir si les résultats d'une expérience s'appliquent au monde réel.
La capacité de l'expérience d'un neuroscientifique à déterminer les effets (puissance statistique) est liée à la taille de l'échantillon. En continuant avec les paramètres du scénario 1, l'objectif est toujours de collecter suffisamment de données pour que nous puissions évaluer statistiquement s'il existe un véritable effet dans le timing de la libération de dopamine après avoir montré des stimuli visuels chargés émotionnellement. Nous devons également établir des critères d'inclusion dans l'échantillon qui minimisent le potentiel d'erreur d'échantillonnage.
Comment Éviter les Erreurs d'Échantillonnage
Deux termes sont importants à comprendre avant de continuer.
Erreur d'échantillonnage : Lors de l'échantillonnage, il y a toujours une chance que les données collectées des individus choisis ne représentent pas la population.
Signification Statistique : La signification statistique signifie que nos données et nos effets observés sont probablement de véritables effets. Dans la plupart des sciences biomédicales, la signification statistique est établie avec un niveau de signification ou une valeur p de 0,05. Essentiellement, cela signifie que les scientifiques ont 95 % confiance dans l'effet observé dans leurs expériences.
Considérez si les données montrent une relation (c'est-à-dire, la libération de dopamine). Il existe 5 % de possibilité que l'effet provienne du hasard et ne soit pas lié à la variable (stimuli visuels). Cela constituerait une erreur de type I. Alternativement, il y a 5 % de probabilité que nos données collectées ne montrent aucune relation entre la libération de dopamine et les stimuli visuels alors qu'il existe effectivement un véritable effet - un faux négatif ou une erreur de type II.
Établir soigneusement des critères d'inclusion est plus impactant car il y a un point de rendements décroissants après une certaine taille d'échantillon.
Nous espérons collecter des données représentant tous les humains, et nous voulons que nos conclusions soient à la fois pratiquement significatives et statistiquement significatives. Pour concevoir notre ensemble d'échantillons avec succès, une erreur d'échantillonnage, une erreur de type I (faux positif) ou une erreur de type II (faux négatif) doivent être prises en compte et évitées.
Notre expérience teste l'hypothèse suivante :
Hypothèse nulle - Aucune relation ou effet entre le timing de la libération de dopamine dans le NAc et le stimulus visuel émotionnel.
Hypothèse - Il existe une relation entre le timing de la libération de dopamine dans le NAc et le stimulus visuel émotionnel, et le pic de libération de dopamine se produit après avoir vu les stimuli visuels.
Il existe une relation entre le timing de la libération de dopamine dans le NAc et les stimuli visuels de valence émotionnelle. Lorsque les données ne sont pas statistiquement significatives :
Notre hypothèse est rejetée.
Aucun véritable effet ou différence n'est trouvé.
Nos effets observés sont tout aussi susceptibles de résulter du hasard.
Comprendre la Population ?
Limitations pratiques dans la conception expérimentale.
Dans la recherche en neurosciences, un critère d'inclusion formel tente généralement de randomiser et/ou d'égaliser la probabilité d'inclusion à travers la population pour éviter les erreurs d'échantillonnage. Nous devons éviter de sélectionner des individus simplement parce qu'ils sont les plus proches ou les plus accessibles pour collecter des données, car cela est propice à une erreur d'échantillonnage.
La meilleure approche pour la génération d'un ensemble d'échantillons est d'utiliser des critères d'inclusion qui égalisent aléatoirement la probabilité de sélection à travers l'ensemble de la population. Par exemple, en utilisant des données de recensement, nous pourrions obtenir les coordonnées de 50 individus sélectionnés au hasard dans chaque comté de l'Ohio. Cela minimiserait le biais de sélection car les noms seraient choisis aléatoirement de manière égale dans toutes les zones géographiques.
Établir la conception expérimentale, augmenter la taille de l'échantillon et réaliser pleinement des critères d'inclusion impartiaux, randomisés et appliqués de manière égale peut rapidement se heurter à des limitations pratiques. C'est un problème pour la recherche scientifique à tous les niveaux, des exercices académiques aux universités de recherche à part entière. En général, les limitations budgétaires et les délais sont les premières à forcer le compromis. Collectivement, ces problèmes autour de la signification statistique sont des domaines de recherche actifs.
Quelle est la Taille d'Effet Vrai ?
En raison de la faible puissance statistique de la recherche en neurosciences, nous avons tendance à surestimer la taille de l'effet véritable, ce qui conduit à la faible reproductibilité de nombreuses études. De plus, la complexité inhérente de la recherche en neurosciences rend la puissance statistique critique.
Une méthode que le domaine peut adopter est d'augmenter la puissance d'une étude en augmentant la taille de l'échantillon. Cela augmente la probabilité de détecter un véritable effet. Choisir une taille d'échantillon appropriée est vital pour concevoir une recherche qui :
Fait des découvertes pratiques.
Fait progresser notre compréhension des innombrables processus dans le cerveau.
Développe des thérapies efficaces.
Surmonter les Défis dans la Recherche en Neurosciences Contemporaine : La Plateforme EmotivLAB
Les conceptions expérimentales de la recherche en neurosciences devraient s'efforcer d'établir des tailles de groupe d'échantillon plus grandes et de meilleurs critères d'inclusion pour atteindre une signification statistique fiable. Avec l'accès à une plateforme facilitée par des contributions de foule comme EmotivLAB, les chercheurs ont accès à des individus potentiellement beaucoup plus divers et plus représentatifs - améliorant la taille de l'échantillon et l'inclusivité de tous les groupes démographiques avec un effort logistique supplémentaire minimal pour les groupes de recherche.
La recherche en neurosciences moderne peut être vulnérable aux erreurs d'échantillonnage en raison des ressources limitées disponibles pour recruter un groupe divers pour l'ensemble d'échantillons expérimental. Le concept de « groupe WEIRD » résume le problème. La plupart des recherches universitaires sont réalisées avec un budget restreint sur des sujets expérimentaux qui, de manière générale, sont occidentaux, éduqués et proviennent de pays industrialisés, riches et démocratiques. Cependant, des équipements de collecte de données à distance, tels que la plateforme EEG d'EmotivLAB, permettent aux chercheurs d'aller au-delà du campus universitaire pour recruter des groupes d'échantillons qui reflètent mieux la population.
La plateforme EmotivLAB libère les chercheurs des contraintes actuelles et leur permet de concentrer leur énergie sur la conception d'expériences et l'analyse des résultats.
La plateforme d'EmotivLAB et l'équipement EEG à distance ne se contentent pas d'aider les chercheurs à élargir la diversité des individus inclus dans les groupes d'échantillons expérimentaux. Elle médie également les problèmes concernant la taille globale de l'échantillon et la portée géographique dans les populations cibles.
La plateforme EmotivLAB libère les chercheurs des contraintes actuelles et leur permet de concentrer leur énergie sur la conception d'expériences et l'analyse des résultats. Notre plateforme associe l'expérience aux individus les plus adaptés dans le groupe de sujets. Il n'est pas nécessaire de passer du temps à recruter des participants, à les coordonner et à les programmer, et à effectuer la collecte de données en laboratoire. Tout ce qui est requis est que le groupe démographique souhaité soit spécifié sur la plateforme en ligne, et EmotivLAB rendra l'expérience disponible aux contributeurs qui se conforment le mieux aux paramètres souhaités. Les participants peuvent effectuer les expériences dans le confort de leur foyer, en utilisant leur propre équipement. Leur familiarité avec le casque élimine le besoin pour les chercheurs de donner des instructions sur son utilisation.
Au-delà de cela, la plateforme EmotivLAB fournit un contrôle de qualité et une évaluation automatisés des données d'enregistrement EEG. De grandes quantités de données de faible qualité n'aident pas à surmonter les erreurs d'échantillonnage ou statistiques dans les conceptions expérimentales. Cependant, avoir accès à des données de meilleure qualité fournit une solution pour aider à éviter les erreurs dans :
Échantillonnage
Population
Signification statistique
Voulez-vous en Savoir Plus sur ce que la Plateforme EmotivLABs Peut Faire pour Votre Recherche ?
EmotivLABS vous permet de construire votre expérience, de déployer votre expérience en toute sécurité, de recruter à partir d'un panel mondial de participants vérifiés et de collecter des données EEG de haute qualité, le tout à partir d'une seule plateforme. Cliquez ici pour en savoir plus ou demander une démonstration.
Signification Statistique : Taille(s) d'Échantillon & Puissance Statistique - Pour comprendre le monde qui nous entoure, les chercheurs utilisent formellement la méthode scientifique comme un moyen de séparer les vérités présumées des mensonges. La neuroscience cognitive vise à comprendre comment les systèmes génétiques, neurologiques et comportementaux soutiennent la capacité d'un organisme à percevoir, interagir, naviguer et penser au sujet du monde qui l'entoure.
Cela signifie que la neuroscience cognitive conçoit des expériences et collecte des données à tous les niveaux d'analyse. Les programmes de recherche dans le monde entier cherchant à approfondir notre compréhension du monde naturel testent régulièrement des hypothèses dans une série bien planifiée de petites expériences. Ces expériences tendent à explorer des facteurs spécifiques qui peuvent ou non influencer un résultat tout en minimisant l'influence de facteurs extrinsèques tels que l'environnement, l'orientation sexuelle, la race ou le statut socio-économique.
Scénario Un : Une Étude sur la Libération de Dopamine
En neuroscience cognitive, la dopamine est généralement considérée comme un composé « réconfortant ». Sa libération dans le noyau accumbens (NuAc) est déclenchée par des comportements ou des choses qui nous motivent à agir. Cela peut inclure :
Manger un bon repas
Du temps passé avec des proches
Le sexe
Le sucre
Disons que nous voulons savoir si les niveaux de dopamine atteignent leur maximum dans le NuAc avant, pendant ou après l'exposition à un stimulus visuel familier ou souhaité. Nous pouvons utiliser le plan expérimental EEG adopté de l'étude d'Amatya Johanna Mackintosh. Nous pouvons hypothétiser que la libération de dopamine se produit pendant et atteint un pic légèrement après l'exposition aux stimuli visuels familiers ou souhaités.
Maintenant, le plus critique, où trouvons-nous des sujets de test ?
Dans les situations expérimentales, la « population » fait référence au groupe collectif plus large étudié. Il est peu pratique et improbable que votre laboratoire puisse concevoir une technique pour recruter et collecter des données sur la libération de dopamine pour des centaines de milliers ou des millions de personnes.
Par conséquent, nous tenterons de rassembler des données d'un groupe ou d'un échantillon plus petit et représentatif pour comprendre la population. Pour ce faire, nous devrons répondre à deux questions principales.
Combien d'individus doivent être inclus dans notre échantillon ?
Comment cela se rapporte-t-il à la signification pratique et à la puissance statistique ?
Décomposons cela ci-dessous.
Puissance Statistique et Vrai Effet
La puissance statistique est définie comme la probabilité qu'un test détecte une différence statistiquement significative lorsque cette différence existe réellement. On l'appelle également un véritable effet.
Le véritable effet est la pierre angulaire de la conception expérimentale. Le rapport de Cohen de 1988, prolifique pour ses contributions à la méthode scientifique, a raisonnablement estimé qu'une étude devrait être conçue pour avoir une probabilité de 80 % de détecter un véritable effet. Ce 80 % représente un design de test à haute puissance (HP), tandis que toute valeur proche de 20 % est un design de test à faible puissance (LP).
Cohen a suggéré que les études devraient toujours avoir moins de 20 % de probabilité de faire une erreur de type II, connue sous le nom de faux négatif. Il utilise également ces mêmes plages de directives pour les découvertes manquées, qui se produisent lorsqu'un chercheur rapporte de manière inexacte qu'il n'y a pas d'effet significatif alors qu'une différence existe vraiment.
Pourquoi la Puissance Statistique est-elle Importante ?
Pensez à ce scénario. Si un véritable effet existe dans 100 études différentes avec une puissance de 80 %, les tests statistiques détecteront un véritable effet dans 80 des 100. Cependant, lorsqu'une étude a une puissance de recherche de 20 %, s'il y a 100 véritables effets non nuls dans les résultats, on s'attend à ce que ces études ne découvrent que 20 d'entre eux.
Limitations de la Puissance Statistique dans la Recherche en Neurosciences
Sans surprise, en raison de la nature intensive en ressources de la recherche en neurosciences, ce domaine présente une puissance statistique médiane de environ 21 % et une moyenne allant de 8 % à 31 %. La faible puissance statistique dans la recherche en neurosciences :
Met en doute la reproductibilité des résultats.
Conduit à une taille d'effet exagérée.
Réduit la probabilité de résultats statistiquement significatifs qui représentent fidèlement le véritable effet.
En conséquence, l'état actuel de la recherche en neurosciences est piégé par le problème de la puissance statistique, car ces valeurs sont bien en dessous du seuil théorique de Cohen.
Établir un Groupe d'Échantillon Représentatif
Objectif du Scénario Un : Éviter les erreurs d'échantillonnage et les erreurs de type I et II dans notre test avec un échantillonnage inclusif et large.
Combien de scans cérébraux humains doivent être inclus dans notre ensemble d'échantillons si nous voulons que l'expérience soit pratiquement significative ? La signification pratique se réfère à savoir si les résultats d'une expérience s'appliquent au monde réel.
La capacité de l'expérience d'un neuroscientifique à déterminer les effets (puissance statistique) est liée à la taille de l'échantillon. En continuant avec les paramètres du scénario 1, l'objectif est toujours de collecter suffisamment de données pour que nous puissions évaluer statistiquement s'il existe un véritable effet dans le timing de la libération de dopamine après avoir montré des stimuli visuels chargés émotionnellement. Nous devons également établir des critères d'inclusion dans l'échantillon qui minimisent le potentiel d'erreur d'échantillonnage.
Comment Éviter les Erreurs d'Échantillonnage
Deux termes sont importants à comprendre avant de continuer.
Erreur d'échantillonnage : Lors de l'échantillonnage, il y a toujours une chance que les données collectées des individus choisis ne représentent pas la population.
Signification Statistique : La signification statistique signifie que nos données et nos effets observés sont probablement de véritables effets. Dans la plupart des sciences biomédicales, la signification statistique est établie avec un niveau de signification ou une valeur p de 0,05. Essentiellement, cela signifie que les scientifiques ont 95 % confiance dans l'effet observé dans leurs expériences.
Considérez si les données montrent une relation (c'est-à-dire, la libération de dopamine). Il existe 5 % de possibilité que l'effet provienne du hasard et ne soit pas lié à la variable (stimuli visuels). Cela constituerait une erreur de type I. Alternativement, il y a 5 % de probabilité que nos données collectées ne montrent aucune relation entre la libération de dopamine et les stimuli visuels alors qu'il existe effectivement un véritable effet - un faux négatif ou une erreur de type II.
Établir soigneusement des critères d'inclusion est plus impactant car il y a un point de rendements décroissants après une certaine taille d'échantillon.
Nous espérons collecter des données représentant tous les humains, et nous voulons que nos conclusions soient à la fois pratiquement significatives et statistiquement significatives. Pour concevoir notre ensemble d'échantillons avec succès, une erreur d'échantillonnage, une erreur de type I (faux positif) ou une erreur de type II (faux négatif) doivent être prises en compte et évitées.
Notre expérience teste l'hypothèse suivante :
Hypothèse nulle - Aucune relation ou effet entre le timing de la libération de dopamine dans le NAc et le stimulus visuel émotionnel.
Hypothèse - Il existe une relation entre le timing de la libération de dopamine dans le NAc et le stimulus visuel émotionnel, et le pic de libération de dopamine se produit après avoir vu les stimuli visuels.
Il existe une relation entre le timing de la libération de dopamine dans le NAc et les stimuli visuels de valence émotionnelle. Lorsque les données ne sont pas statistiquement significatives :
Notre hypothèse est rejetée.
Aucun véritable effet ou différence n'est trouvé.
Nos effets observés sont tout aussi susceptibles de résulter du hasard.
Comprendre la Population ?
Limitations pratiques dans la conception expérimentale.
Dans la recherche en neurosciences, un critère d'inclusion formel tente généralement de randomiser et/ou d'égaliser la probabilité d'inclusion à travers la population pour éviter les erreurs d'échantillonnage. Nous devons éviter de sélectionner des individus simplement parce qu'ils sont les plus proches ou les plus accessibles pour collecter des données, car cela est propice à une erreur d'échantillonnage.
La meilleure approche pour la génération d'un ensemble d'échantillons est d'utiliser des critères d'inclusion qui égalisent aléatoirement la probabilité de sélection à travers l'ensemble de la population. Par exemple, en utilisant des données de recensement, nous pourrions obtenir les coordonnées de 50 individus sélectionnés au hasard dans chaque comté de l'Ohio. Cela minimiserait le biais de sélection car les noms seraient choisis aléatoirement de manière égale dans toutes les zones géographiques.
Établir la conception expérimentale, augmenter la taille de l'échantillon et réaliser pleinement des critères d'inclusion impartiaux, randomisés et appliqués de manière égale peut rapidement se heurter à des limitations pratiques. C'est un problème pour la recherche scientifique à tous les niveaux, des exercices académiques aux universités de recherche à part entière. En général, les limitations budgétaires et les délais sont les premières à forcer le compromis. Collectivement, ces problèmes autour de la signification statistique sont des domaines de recherche actifs.
Quelle est la Taille d'Effet Vrai ?
En raison de la faible puissance statistique de la recherche en neurosciences, nous avons tendance à surestimer la taille de l'effet véritable, ce qui conduit à la faible reproductibilité de nombreuses études. De plus, la complexité inhérente de la recherche en neurosciences rend la puissance statistique critique.
Une méthode que le domaine peut adopter est d'augmenter la puissance d'une étude en augmentant la taille de l'échantillon. Cela augmente la probabilité de détecter un véritable effet. Choisir une taille d'échantillon appropriée est vital pour concevoir une recherche qui :
Fait des découvertes pratiques.
Fait progresser notre compréhension des innombrables processus dans le cerveau.
Développe des thérapies efficaces.
Surmonter les Défis dans la Recherche en Neurosciences Contemporaine : La Plateforme EmotivLAB
Les conceptions expérimentales de la recherche en neurosciences devraient s'efforcer d'établir des tailles de groupe d'échantillon plus grandes et de meilleurs critères d'inclusion pour atteindre une signification statistique fiable. Avec l'accès à une plateforme facilitée par des contributions de foule comme EmotivLAB, les chercheurs ont accès à des individus potentiellement beaucoup plus divers et plus représentatifs - améliorant la taille de l'échantillon et l'inclusivité de tous les groupes démographiques avec un effort logistique supplémentaire minimal pour les groupes de recherche.
La recherche en neurosciences moderne peut être vulnérable aux erreurs d'échantillonnage en raison des ressources limitées disponibles pour recruter un groupe divers pour l'ensemble d'échantillons expérimental. Le concept de « groupe WEIRD » résume le problème. La plupart des recherches universitaires sont réalisées avec un budget restreint sur des sujets expérimentaux qui, de manière générale, sont occidentaux, éduqués et proviennent de pays industrialisés, riches et démocratiques. Cependant, des équipements de collecte de données à distance, tels que la plateforme EEG d'EmotivLAB, permettent aux chercheurs d'aller au-delà du campus universitaire pour recruter des groupes d'échantillons qui reflètent mieux la population.
La plateforme EmotivLAB libère les chercheurs des contraintes actuelles et leur permet de concentrer leur énergie sur la conception d'expériences et l'analyse des résultats.
La plateforme d'EmotivLAB et l'équipement EEG à distance ne se contentent pas d'aider les chercheurs à élargir la diversité des individus inclus dans les groupes d'échantillons expérimentaux. Elle médie également les problèmes concernant la taille globale de l'échantillon et la portée géographique dans les populations cibles.
La plateforme EmotivLAB libère les chercheurs des contraintes actuelles et leur permet de concentrer leur énergie sur la conception d'expériences et l'analyse des résultats. Notre plateforme associe l'expérience aux individus les plus adaptés dans le groupe de sujets. Il n'est pas nécessaire de passer du temps à recruter des participants, à les coordonner et à les programmer, et à effectuer la collecte de données en laboratoire. Tout ce qui est requis est que le groupe démographique souhaité soit spécifié sur la plateforme en ligne, et EmotivLAB rendra l'expérience disponible aux contributeurs qui se conforment le mieux aux paramètres souhaités. Les participants peuvent effectuer les expériences dans le confort de leur foyer, en utilisant leur propre équipement. Leur familiarité avec le casque élimine le besoin pour les chercheurs de donner des instructions sur son utilisation.
Au-delà de cela, la plateforme EmotivLAB fournit un contrôle de qualité et une évaluation automatisés des données d'enregistrement EEG. De grandes quantités de données de faible qualité n'aident pas à surmonter les erreurs d'échantillonnage ou statistiques dans les conceptions expérimentales. Cependant, avoir accès à des données de meilleure qualité fournit une solution pour aider à éviter les erreurs dans :
Échantillonnage
Population
Signification statistique
Voulez-vous en Savoir Plus sur ce que la Plateforme EmotivLABs Peut Faire pour Votre Recherche ?
EmotivLABS vous permet de construire votre expérience, de déployer votre expérience en toute sécurité, de recruter à partir d'un panel mondial de participants vérifiés et de collecter des données EEG de haute qualité, le tout à partir d'une seule plateforme. Cliquez ici pour en savoir plus ou demander une démonstration.
Signification Statistique : Taille(s) d'Échantillon & Puissance Statistique - Pour comprendre le monde qui nous entoure, les chercheurs utilisent formellement la méthode scientifique comme un moyen de séparer les vérités présumées des mensonges. La neuroscience cognitive vise à comprendre comment les systèmes génétiques, neurologiques et comportementaux soutiennent la capacité d'un organisme à percevoir, interagir, naviguer et penser au sujet du monde qui l'entoure.
Cela signifie que la neuroscience cognitive conçoit des expériences et collecte des données à tous les niveaux d'analyse. Les programmes de recherche dans le monde entier cherchant à approfondir notre compréhension du monde naturel testent régulièrement des hypothèses dans une série bien planifiée de petites expériences. Ces expériences tendent à explorer des facteurs spécifiques qui peuvent ou non influencer un résultat tout en minimisant l'influence de facteurs extrinsèques tels que l'environnement, l'orientation sexuelle, la race ou le statut socio-économique.
Scénario Un : Une Étude sur la Libération de Dopamine
En neuroscience cognitive, la dopamine est généralement considérée comme un composé « réconfortant ». Sa libération dans le noyau accumbens (NuAc) est déclenchée par des comportements ou des choses qui nous motivent à agir. Cela peut inclure :
Manger un bon repas
Du temps passé avec des proches
Le sexe
Le sucre
Disons que nous voulons savoir si les niveaux de dopamine atteignent leur maximum dans le NuAc avant, pendant ou après l'exposition à un stimulus visuel familier ou souhaité. Nous pouvons utiliser le plan expérimental EEG adopté de l'étude d'Amatya Johanna Mackintosh. Nous pouvons hypothétiser que la libération de dopamine se produit pendant et atteint un pic légèrement après l'exposition aux stimuli visuels familiers ou souhaités.
Maintenant, le plus critique, où trouvons-nous des sujets de test ?
Dans les situations expérimentales, la « population » fait référence au groupe collectif plus large étudié. Il est peu pratique et improbable que votre laboratoire puisse concevoir une technique pour recruter et collecter des données sur la libération de dopamine pour des centaines de milliers ou des millions de personnes.
Par conséquent, nous tenterons de rassembler des données d'un groupe ou d'un échantillon plus petit et représentatif pour comprendre la population. Pour ce faire, nous devrons répondre à deux questions principales.
Combien d'individus doivent être inclus dans notre échantillon ?
Comment cela se rapporte-t-il à la signification pratique et à la puissance statistique ?
Décomposons cela ci-dessous.
Puissance Statistique et Vrai Effet
La puissance statistique est définie comme la probabilité qu'un test détecte une différence statistiquement significative lorsque cette différence existe réellement. On l'appelle également un véritable effet.
Le véritable effet est la pierre angulaire de la conception expérimentale. Le rapport de Cohen de 1988, prolifique pour ses contributions à la méthode scientifique, a raisonnablement estimé qu'une étude devrait être conçue pour avoir une probabilité de 80 % de détecter un véritable effet. Ce 80 % représente un design de test à haute puissance (HP), tandis que toute valeur proche de 20 % est un design de test à faible puissance (LP).
Cohen a suggéré que les études devraient toujours avoir moins de 20 % de probabilité de faire une erreur de type II, connue sous le nom de faux négatif. Il utilise également ces mêmes plages de directives pour les découvertes manquées, qui se produisent lorsqu'un chercheur rapporte de manière inexacte qu'il n'y a pas d'effet significatif alors qu'une différence existe vraiment.
Pourquoi la Puissance Statistique est-elle Importante ?
Pensez à ce scénario. Si un véritable effet existe dans 100 études différentes avec une puissance de 80 %, les tests statistiques détecteront un véritable effet dans 80 des 100. Cependant, lorsqu'une étude a une puissance de recherche de 20 %, s'il y a 100 véritables effets non nuls dans les résultats, on s'attend à ce que ces études ne découvrent que 20 d'entre eux.
Limitations de la Puissance Statistique dans la Recherche en Neurosciences
Sans surprise, en raison de la nature intensive en ressources de la recherche en neurosciences, ce domaine présente une puissance statistique médiane de environ 21 % et une moyenne allant de 8 % à 31 %. La faible puissance statistique dans la recherche en neurosciences :
Met en doute la reproductibilité des résultats.
Conduit à une taille d'effet exagérée.
Réduit la probabilité de résultats statistiquement significatifs qui représentent fidèlement le véritable effet.
En conséquence, l'état actuel de la recherche en neurosciences est piégé par le problème de la puissance statistique, car ces valeurs sont bien en dessous du seuil théorique de Cohen.
Établir un Groupe d'Échantillon Représentatif
Objectif du Scénario Un : Éviter les erreurs d'échantillonnage et les erreurs de type I et II dans notre test avec un échantillonnage inclusif et large.
Combien de scans cérébraux humains doivent être inclus dans notre ensemble d'échantillons si nous voulons que l'expérience soit pratiquement significative ? La signification pratique se réfère à savoir si les résultats d'une expérience s'appliquent au monde réel.
La capacité de l'expérience d'un neuroscientifique à déterminer les effets (puissance statistique) est liée à la taille de l'échantillon. En continuant avec les paramètres du scénario 1, l'objectif est toujours de collecter suffisamment de données pour que nous puissions évaluer statistiquement s'il existe un véritable effet dans le timing de la libération de dopamine après avoir montré des stimuli visuels chargés émotionnellement. Nous devons également établir des critères d'inclusion dans l'échantillon qui minimisent le potentiel d'erreur d'échantillonnage.
Comment Éviter les Erreurs d'Échantillonnage
Deux termes sont importants à comprendre avant de continuer.
Erreur d'échantillonnage : Lors de l'échantillonnage, il y a toujours une chance que les données collectées des individus choisis ne représentent pas la population.
Signification Statistique : La signification statistique signifie que nos données et nos effets observés sont probablement de véritables effets. Dans la plupart des sciences biomédicales, la signification statistique est établie avec un niveau de signification ou une valeur p de 0,05. Essentiellement, cela signifie que les scientifiques ont 95 % confiance dans l'effet observé dans leurs expériences.
Considérez si les données montrent une relation (c'est-à-dire, la libération de dopamine). Il existe 5 % de possibilité que l'effet provienne du hasard et ne soit pas lié à la variable (stimuli visuels). Cela constituerait une erreur de type I. Alternativement, il y a 5 % de probabilité que nos données collectées ne montrent aucune relation entre la libération de dopamine et les stimuli visuels alors qu'il existe effectivement un véritable effet - un faux négatif ou une erreur de type II.
Établir soigneusement des critères d'inclusion est plus impactant car il y a un point de rendements décroissants après une certaine taille d'échantillon.
Nous espérons collecter des données représentant tous les humains, et nous voulons que nos conclusions soient à la fois pratiquement significatives et statistiquement significatives. Pour concevoir notre ensemble d'échantillons avec succès, une erreur d'échantillonnage, une erreur de type I (faux positif) ou une erreur de type II (faux négatif) doivent être prises en compte et évitées.
Notre expérience teste l'hypothèse suivante :
Hypothèse nulle - Aucune relation ou effet entre le timing de la libération de dopamine dans le NAc et le stimulus visuel émotionnel.
Hypothèse - Il existe une relation entre le timing de la libération de dopamine dans le NAc et le stimulus visuel émotionnel, et le pic de libération de dopamine se produit après avoir vu les stimuli visuels.
Il existe une relation entre le timing de la libération de dopamine dans le NAc et les stimuli visuels de valence émotionnelle. Lorsque les données ne sont pas statistiquement significatives :
Notre hypothèse est rejetée.
Aucun véritable effet ou différence n'est trouvé.
Nos effets observés sont tout aussi susceptibles de résulter du hasard.
Comprendre la Population ?
Limitations pratiques dans la conception expérimentale.
Dans la recherche en neurosciences, un critère d'inclusion formel tente généralement de randomiser et/ou d'égaliser la probabilité d'inclusion à travers la population pour éviter les erreurs d'échantillonnage. Nous devons éviter de sélectionner des individus simplement parce qu'ils sont les plus proches ou les plus accessibles pour collecter des données, car cela est propice à une erreur d'échantillonnage.
La meilleure approche pour la génération d'un ensemble d'échantillons est d'utiliser des critères d'inclusion qui égalisent aléatoirement la probabilité de sélection à travers l'ensemble de la population. Par exemple, en utilisant des données de recensement, nous pourrions obtenir les coordonnées de 50 individus sélectionnés au hasard dans chaque comté de l'Ohio. Cela minimiserait le biais de sélection car les noms seraient choisis aléatoirement de manière égale dans toutes les zones géographiques.
Établir la conception expérimentale, augmenter la taille de l'échantillon et réaliser pleinement des critères d'inclusion impartiaux, randomisés et appliqués de manière égale peut rapidement se heurter à des limitations pratiques. C'est un problème pour la recherche scientifique à tous les niveaux, des exercices académiques aux universités de recherche à part entière. En général, les limitations budgétaires et les délais sont les premières à forcer le compromis. Collectivement, ces problèmes autour de la signification statistique sont des domaines de recherche actifs.
Quelle est la Taille d'Effet Vrai ?
En raison de la faible puissance statistique de la recherche en neurosciences, nous avons tendance à surestimer la taille de l'effet véritable, ce qui conduit à la faible reproductibilité de nombreuses études. De plus, la complexité inhérente de la recherche en neurosciences rend la puissance statistique critique.
Une méthode que le domaine peut adopter est d'augmenter la puissance d'une étude en augmentant la taille de l'échantillon. Cela augmente la probabilité de détecter un véritable effet. Choisir une taille d'échantillon appropriée est vital pour concevoir une recherche qui :
Fait des découvertes pratiques.
Fait progresser notre compréhension des innombrables processus dans le cerveau.
Développe des thérapies efficaces.
Surmonter les Défis dans la Recherche en Neurosciences Contemporaine : La Plateforme EmotivLAB
Les conceptions expérimentales de la recherche en neurosciences devraient s'efforcer d'établir des tailles de groupe d'échantillon plus grandes et de meilleurs critères d'inclusion pour atteindre une signification statistique fiable. Avec l'accès à une plateforme facilitée par des contributions de foule comme EmotivLAB, les chercheurs ont accès à des individus potentiellement beaucoup plus divers et plus représentatifs - améliorant la taille de l'échantillon et l'inclusivité de tous les groupes démographiques avec un effort logistique supplémentaire minimal pour les groupes de recherche.
La recherche en neurosciences moderne peut être vulnérable aux erreurs d'échantillonnage en raison des ressources limitées disponibles pour recruter un groupe divers pour l'ensemble d'échantillons expérimental. Le concept de « groupe WEIRD » résume le problème. La plupart des recherches universitaires sont réalisées avec un budget restreint sur des sujets expérimentaux qui, de manière générale, sont occidentaux, éduqués et proviennent de pays industrialisés, riches et démocratiques. Cependant, des équipements de collecte de données à distance, tels que la plateforme EEG d'EmotivLAB, permettent aux chercheurs d'aller au-delà du campus universitaire pour recruter des groupes d'échantillons qui reflètent mieux la population.
La plateforme EmotivLAB libère les chercheurs des contraintes actuelles et leur permet de concentrer leur énergie sur la conception d'expériences et l'analyse des résultats.
La plateforme d'EmotivLAB et l'équipement EEG à distance ne se contentent pas d'aider les chercheurs à élargir la diversité des individus inclus dans les groupes d'échantillons expérimentaux. Elle médie également les problèmes concernant la taille globale de l'échantillon et la portée géographique dans les populations cibles.
La plateforme EmotivLAB libère les chercheurs des contraintes actuelles et leur permet de concentrer leur énergie sur la conception d'expériences et l'analyse des résultats. Notre plateforme associe l'expérience aux individus les plus adaptés dans le groupe de sujets. Il n'est pas nécessaire de passer du temps à recruter des participants, à les coordonner et à les programmer, et à effectuer la collecte de données en laboratoire. Tout ce qui est requis est que le groupe démographique souhaité soit spécifié sur la plateforme en ligne, et EmotivLAB rendra l'expérience disponible aux contributeurs qui se conforment le mieux aux paramètres souhaités. Les participants peuvent effectuer les expériences dans le confort de leur foyer, en utilisant leur propre équipement. Leur familiarité avec le casque élimine le besoin pour les chercheurs de donner des instructions sur son utilisation.
Au-delà de cela, la plateforme EmotivLAB fournit un contrôle de qualité et une évaluation automatisés des données d'enregistrement EEG. De grandes quantités de données de faible qualité n'aident pas à surmonter les erreurs d'échantillonnage ou statistiques dans les conceptions expérimentales. Cependant, avoir accès à des données de meilleure qualité fournit une solution pour aider à éviter les erreurs dans :
Échantillonnage
Population
Signification statistique
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