Taille d'échantillon

Re bonjour !
Un sujet me tracasse depuis bien longtemps maintenant ... on fait de belles théories statistiques en cours, et le jour où au boulot on vous demande "Je dois faire combien d'observations ?" ben je sais pas toujours y répondre.

voilà le contexte :
on met une dose à une concentration donnée on regarder si on a un succès ou un échec.
On utilise un modèle "probit"

la question est combien d'observations sont nécessaires ?
la seule indication que j'ai trouvée est : "un grand échantillon car l'estimation se fait par EMV" .... qu'est-ce qu'un grand échantillon ?

Je me pose souvent cette question dans le cas de modélisation. Si quelqu'un à des idées ...
merci !

Bonjour Sophie,

Je ne sais pas si je vais t'être d'une grande aide, je ne suis pas à très l'aise en statistiques. J'essaye plutôt de réfléchir avec toi. Moi aussi ce genre de questions m'intéresse.

D'abord tu dis "la question est combien d'observations sont nécessaires ?", mais il faudrait préciser ce que tu veux faire pour donner un sens à ce mot : "nécessaire".

la seule indication que j'ai trouvée est : "un grand échantillon car l'estimation se fait par EMV"

Tu veux donc entre autres estimer les paramètres du modèle, qui sont ici les maximums de vraisemblance. Les estimateurs par maximum de vraisemblance ont de bonnes propriétés "asymptotiques", c'est-à-dire quand la taille de l'échantillon tend vers l'infini. Et on connaît leur loi asymptotique. La question est de savoir à partir de quelle taille on peut dire que l'estimateur par MV a des propriétés proches de ses bonnes propriétés asymptotiques.

Je pense qu'il y a beaucoup de choses à dire à ce sujet. En tout cas je ne pense pas qu'il existe une réponse générale : les réponses sont sûrement différentes pour un modèle probit et un modèle logit par exemple.

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