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voir : We also examine three sample–size modification rules. Only test 2 can control conditional test size, align with a modification rule, and provide simple power calculations. We recommend it if the minimum second (incremental) sample is at least moderate (perhaps 20). Otherwise, the bounding test appears to have the highest power in small samples. Reanalyzing published data highlights some advantages and disadvantages of the various tests.

RÉSUMÉ.Pour corriger une analyse de puissance basée sur une estimation de la variance de mauvaise qualité, des plans pilotes internes utilisent une fraction des observations planifiées pour re–estimer la variance de l'erreur et modifier la taille finale de l'échantillon. Si l'on ne tient pas compte du fait que la taille finale de l'échantillon est aléatoire on peut biaiser l'estimateur final de la variance et aboutir à une inflation de la taille du test. Nous proposons et évaluons trois tests différents qui contrôlent la taille du test pour un pilot interne dans un modèle linéaire général univarié avec des effets fixes et des erreurs gaussiennes. Le test 1 utilise le premier échantillon plus les observations garanties être collectées dans le second échantillon pour l'estimation finale de la variance. Le test 2 dépend pricipalement du deuxième échantillon pour l'estimation finale de la variance. Le test 3 utilise l'estimateur de la variance non–ajustée et modifie la valeur critique pour borner la taille du test. Nous examinons aussi trois règles de modification de la taille de l'échantillon. Seul le test 2 peut contrôler la taille du test conditionnel, s'adapte à une règle de modification, et donne des calculs de puissance simples. Nous le recommandons si le second échantillon minimum (supplémentaire) a une taille modérée (de l'ordre de vingt