Cómo calcular el poder de una prueba

Escrito por warren davies | Traducido por luis eduardo barbosa
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Cómo calcular el poder de una prueba
El poder es un aspecto importante de muchas pruebas estadísticas. (statistic image by Soja Andrzej from Fotolia.com)

El poder se refiere a la capacidad de una prueba estadística para detectar un efecto, suponiendo que hay uno para detectar. Cuanto mayor sea la potencia, menos probable es que la prueba produzca un falso negativo -rechazar una hipótesis correcta-. Se da como una cifra entre 0 y 1, que se puede convertir a un porcentaje. Por ejemplo, una potencia de 0,68 representa un 68 por ciento de posibilidades de que la prueba no va a cometer un error de falsos negativos, también llamado error de tipo II.

Nivel de dificultad:
Moderado

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Necesitarás

  • Software G*Power
  • Tamaño del efecto (o tamaño del efecto predicho)
  • Poder (o poder deseado)
  • Tamaño de la muestra
  • Nivel alfa (nivel de significación de corte estadístico)

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Instrucciones

    Calculando el poder

  1. 1

    Determina el tipo de análisis del poder que necesitas. Es posible que tengas ya sea un análisis post hoc, donde se han recogido los datos ya y quieres saber la potencia de tu análisis o un análisis a priori, en el que deseas conocer la cantidad de datos a recoger para lograr un cierto poder.

  2. 2

    Descarga y ejecuta G * Power, un programa gratuito para Mac y PC desarrollado en la Universidad de Nueva York (ver Recursos).

  3. 3

    Selecciona el tipo de análisis que estás llevando a cabo a partir de los menús desplegables "Test family" y "Statistical test" .

  4. 4

    Selecciona "A priori" o "Post Hoc" en tu caso del menú desplegable "Type of power analysis" .

  5. 5

    Escribe la información correspondiente en los campos de la sección "Input parameters" .

    Para las pruebas a priori, tienes que introducir el tamaño del efecto, dado como coeficiente r de Pearson, la potencia que deseas lograr y el nivel alfa se utilizas. El alfa es el punto de corte para la significación estadística utilizada en el análisis, por ejemplo, 0,05 en psicología.

    Para las pruebas post hoc, deberás introducir el tamaño de la muestra del experimento, el tamaño del efecto que lograste, dado como coeficiente r de Pearson y el nivel alfa utilizado.

    Para ambas pruebas, a priori y post hoc, utiliza el menú desplegable para indicar si la prueba era de una cola o dos colas.

  6. 6

    Haz click en "Calculate" el botón de abajo a la derecha.

  7. 7

    Lee el resultado en la parte inferior derecha de la pantalla. Para una prueba a priori, el software presenta el tamaño total de la muestra que necesita para alcanzar el nivel deseado de potencia. Para una prueba post hoc, se obtiene la potencia observada del análisis que ha realizado.

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