Une méthode simple de calcul de la taille de l'échantillon pour la régression linéaire et logistique

Le calcul de la taille de l'échantillon pour la régression logistique implique des formules compliquées. Cet article suggère d'utiliser des formules de taille d'échantillon pour comparer les moyennes ou pour comparer les proportions afin de calculer la taille d'échantillon requise pour un modèle de régression logistique simple. On peut ensuite ajuster la taille d'échantillon requise pour un modèle de régression logistique multiple par un facteur d'inflation de variance. Cette méthode ne nécessite aucune hypothèse de faible probabilité de réponse dans le modèle logistique, contrairement à une publication précédente. On peut également calculer de manière similaire la taille de l'échantillon pour des modèles de régression linéaire. Cet article compare également la précision de certains logiciels de taille d'échantillon existants pour la régression logistique avec des simulations de puissance informatique. Un exemple illustre les méthodes.