Cómo calcular la potencia de una prueba

El poder se refiere a la capacidad de una prueba estadística para detectar un efecto, suponiendo que no es de uno a detectar. Cuanto mayor sea la potencia, menos probable es que la prueba va a producir un falso negativo - rechazar una hipótesis correcta. Se administra como una cifra entre 0 y 1, que se puede convertir a un porcentaje. Por ejemplo, una potencia de 0,68 representa una posibilidad del 68 por ciento que la prueba no hará un error negativo falso, también llamado un error de Tipo II.

Instrucciones

Poder calcular

1 Determinar el tipo de análisis de la potencia que necesita. Es posible que tenga ya sea un análisis post hoc, en la que han recogido sus datos ya y quieren saber la potencia de su análisis o un análisis a priori, en la que desea saber la cantidad de datos para recoger para lograr un cierto poder.

2 Descargar y ejecutar G * Power, un programa gratuito para Mac y PC desarrollado en la Universidad de Düsseldorf (ver Recursos).

3 Seleccione el tipo de análisis que está llevando a cabo desde la "familia de prueba" y soltar "Prueba estadística" menús desplegables.

4 Seleccione "a priori" o "post hoc" según sea apropiado desde el "Tipo de análisis de potencia" del menú desplegable.

5 Escriba la información correspondiente en los campos en la sección "Parámetros de entrada".

Para un análisis a priori, es necesario introducir el tamaño del efecto, dado que la r de Pearson, la potencia que se desea lograr y el nivel alfa se utiliza. Este alfa es el punto de corte para la significación estadística utilizada en su análisis; por ejemplo, 0,05 en psicología.

Para las pruebas post hoc, es necesario introducir el tamaño de la muestra de su experimento, el tamaño del efecto que logró, dado que la r de Pearson y el nivel alfa que utilizó.

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

6 Haga clic en "Calcular" en la parte inferior derecha.

7 Leer la salida 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 aprende la potencia observada del análisis que ha realizado.