De nombreuses études sur les fourneaux menées sur le terrain ne parviennent pas à mesurer les différences significatives entre les différentes technologies de fourneaux. Bien que des différences significatives n'existent pas toujours, des différences significatives sont souvent manquées en raison de la faible puissance statistique. Un modèle numérique a été développé pour déterminer la taille minimale de l'échantillon nécessaire pour s'assurer que les études de terrain sur les foyers sont bien conçues, efficaces et ont une puissance statistique suffisante pour caractériser les concentrations de polluants à l'intérieur des maisons. Le modèle numérique utilise une méthode de prédiction de Monte Carlo pour générer des distributions probabilistes des concentrations de polluants intérieurs. Le modèle est basé sur une série d'entrées d'utilisateurs, y compris le taux d'émissions, la taille de la maison, le taux de renouvellement d'air, la teneur en humidité du combustible et l'erreur de mesure. L'application de ce modèle à un exemple de situation a montré que, même dans des conditions de mesure optimistes, un nombre sensiblement élevé de répétitions de test serait nécessaire. Cette approche devrait permettre aux organisations de sélectionner des tailles d'échantillon appropriées pour tester les fourneaux sur le terrain et d'identifier les facteurs qui contribuent à la variabilité entre les tests.