Experiment Builder SR

Un outil spécialisé pour les chercheurs et les étudiants afin de concevoir et simuler des expériences en sciences sociales, en se concentrant sur la randomisation, la puissance et la planification des tailles d'échantillon.

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À propos de cet outil

Cet outil permet la planification et la simulation d'expériences en recherche sociale en guidant l'utilisateur dans le choix du design, la spécification des paramètres et l'analyse de puissance. Il prend en charge les designs parallèles, factoriels et en cross-over, avec des options d'ajustement pour les covariables et le cloisonnement. L'utilisateur indique les effets attendus, la variabilité et les contraintes de design; l'outil calcule les tailles d'échantillon nécessaires, la puissance obtenue et les tailles d'effet détectables. Il permet aussi de comparer des scénarios alternatifs pour identifier des designs réalisables avant la collecte des données. Les principaux bénéficiaires sont les chercheurs, les méthodologistes et les auteurs de subventions qui nécessitent des calculs rigoureux et reproductibles et des hypothèses transparentes. Une caractéristique distincte est l'évaluation intégrée des scénarios et les ajustements de design qui reflètent des contraintes courantes, telles que l'allocation inégale ou la randomisation par blocs, sans logiciel externe. Les fonctionnalités clés incluent les entrées de paramètres, la sélection du type de design, les calculs de puissance et de taille d'échantillon, la comparaison de scénarios et des sorties prêtes à exporter pour protocoles et propositions. Des cas typiques incluent la planification d'un essai à deux bras dans une politique éducative, d'un design factoriel à 3 facteurs en psychologie, ou d'une étude de terrain randomisée par cluster en santé publique. L'outil met l'accent sur la reproductibilité en exportant les configurations d'entrée et les résultats dans des formats lisibles par machine, et en soutenant la documentation pour les soumissions IRB et les demandes de financement.

Comment utiliser

  1. Saisissez le type de design, la taille d'effet attendue, la variabilité et le niveau alpha.
  2. Choisissez le type de design (parallèle, factoriel ou cross-over) et définissez les règles d'allocation.
  3. Lancez les calculs pour obtenir la taille d'échantillon totale, la taille par groupe et les effets détectables.
  4. Comparez des ensembles de paramètres alternatifs pour évaluer la faisabilité et la robustesse.
  5. Exporte les résultats et générez un résumé du protocole d'étude pour le reporting.
How to use experiment builder sr research

Frequently Asked Questions

Trouvez des réponses rapides

À quoi sert cet outil ?
Cet outil aide les chercheurs à planifier des expériences en sciences sociales en estimant les tailles d'échantillon requises, en calculant la puissance statistique et en comparant des scénarios de conception. Il prend en charge les conceptions courantes et ajuste pour les covariables et le cloisonnement pour améliorer la précision de la planification.
Quelles conceptions sont prises en charge ?
Les conceptions prises en charge incluent les designs parallèles à deux groupes, les conceptions factorielle avec plusieurs facteurs et les conceptions en cross-over. Des options avancées couvrent la randomisation par cluster et par blocs, les déséquilibres d'allocation et les ajustements de covariables pour une planification plus réaliste.
Quels outputs sont produits et comment les interpréter ?
Les sorties incluent la taille d'échantillon totale, la taille par groupe, la puissance estimée et la taille d'effet détectable. Des commentaires de conception interprétables expliquent les hypothèses et contraintes; utilisez-les pour évaluer la faisabilité et rédiger des protocoles et des demandes de subventions.
Comment gère-t-on les ajustements de design (cluster, etc.) ?
Pour les conceptions en cluster, l'outil applique des effets de conception basés sur le nombre de clusters et l'ICC. Il ajuste les tailles d'échantillon nécessaires et indique la taille d'échantillon effectif, facilitant la planification d'études multicentriques ou de randomisations par groupes.

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