Comment optimiser une expérience pour voir un effet le plus souvent possible?

2. Modifier la variabilité de la population étudiée:

Dans notre exemple, un expérimentateur novice risque de prendre n'importe quel rat provenant de l'animalerie de son laboratoire. Il risque de prendre des rats dont les caractéristiques sont très différentes.

La population des rats de laboratoire comporte des rats mâles et femelles, des jeunes et des vieux, des stressés et des non stressés. Tous ces facteurs entraînent une augmentation significative de la variabilité.

En ciblant la population (par exemple: la population des rats mâles de 3 mois non stressés) on va diminuer sa variabilité. L'implication graphique de cette diminution de la variabilité se traduit par un resserrement de la courbe de Gauss autour de la moyenne.

Il en résulte une diminution de la superposition des deux courbes et donc une augmentation de la puissance.

exemple: variance pour tous les rats = 225 [mm de Hg]2; variance pour des rats mâles de 3 mois non stressés = 25 [mm de Hg]2