Interpretar los resultados clave para Potencia y tamaño de la muestra para 2 proporciones

Complete los siguientes pasos para interpretar Potencia y tamaño de la muestra para 2 proporciones. La salida clave incluye la proporción de comparación, el tamaño de la muestra, la potencia y la curva de potencia.

Paso 1: Examinar los valores calculados

Utilizando los valores de las dos variables de la función de potencia que usted ingresó, Minitab calcula la proporción de comparación, el tamaño de la muestra o la potencia de la prueba.

p de comparación

Minitab calcula la proporción de comparación. La diferencia entre la proporción de comparación y la proporción de línea base es la diferencia mínima para la que usted puede alcanzar el nivel especificado de potencia para cada tamaño de la muestra. Con tamaños de muestra más grandes, la prueba puede detectar diferencias más pequeñas. Lo que se busca es detectar la diferencia más pequeña que tiene consecuencias prácticas para la aplicación específica.

Tamaño de la muestra

Minitab calcula qué tan grande debe ser la muestra para que una prueba con la potencia que usted especificó detecte la diferencia entre la proporción de línea base y la proporción de comparación. Debido a que los tamaños de las muestras son números enteros, la potencia real de la prueba pudiera ser levemente mayor que el valor de potencia que usted especifique.

Si usted aumenta el tamaño de la muestra, la potencia de la prueba también aumenta. Conviene tener suficientes observaciones en la muestra para lograr la potencia adecuada. Sin embargo, no debe tener un tamaño de muestra tan grande que le haga perder tiempo y dinero en un muestreo innecesario o detectar diferencias poco importantes para ser estadísticamente significativas.

Potencia

Minitab calcula la potencia de la prueba con base en la proporción de comparación y tamaño de la muestra especificados. Por lo general, un valor de potencia de 0,9 se considera adecuado. Un valor de 0,9 indica que usted tiene una probabilidad de 90% de detectar una diferencia entre las proporciones de las poblaciones cuando realmente exista una diferencia. Si una prueba tiene poca potencia, usted podría no detectar una diferencia y concluir erróneamente que no existe ninguna. Generalmente, cuando el tamaño de la muestra es más pequeño o la diferencia es más pequeña, la prueba tiene menos potencia para detectar una diferencia.

Resultados Tamaño de la p de muestra Potencia comparación 1000 0.9 0.669724 1000 0.9 0.528190 El tamaño de la muestra es para cada grupo.
Resultados clave: p de comparación, tamaño de la muestra, potencia

En estos resultados, basados en un tamaño de la muestra de 1,000 y un valor de potencia de 0.9, Minitab calcula que la prueba puede detectar proporciones de comparación de aproximadamente 0.67 y 0.53. Puesto que la tasa de línea base es 0.6, las proporciones de comparación muestran que usted podrá detectar una diferencia de aproximadamente 0.07 en cualquier dirección.

Paso 2: Examinar la curva de potencia

Utilice la curva de potencia para evaluar el tamaño de la muestra o la potencia adecuados para la prueba.

La curva de potencia representa todas las combinaciones de potencia y proporción de comparación para cada tamaño de muestra cuando el nivel de significancia se mantiene constante. Cada símbolo de la curva de potencia representa un valor calculado con base en los valores que usted ingresa. Por ejemplo, si usted ingresa un tamaño de muestra y un valor de potencia, Minitab calcula la proporción de comparación correspondiente y muestra el valor calculado en la gráfica.

Examine los valores de la curva para determinar la diferencia entre la proporción de comparación y la proporción de línea base que se puede detectar con cierto valor de potencia y tamaño de muestra. Por lo general, un valor de potencia de 0.9 se considera adecuado. Sin embargo, algunos profesionales consideran que un valor de potencia de 0.8 funciona adecuadamente. Si una prueba de hipótesis tiene poca potencia, usted pudiera no detectar una diferencia que sea significativa desde el punto de vista práctico. Si usted aumenta el tamaño de la muestra, la potencia de la prueba también aumenta. Conviene tener suficientes observaciones en la muestra para lograr la potencia adecuada. Sin embargo, no debe tener un tamaño de muestra tan grande que le haga perder tiempo y dinero en un muestreo innecesario o detectar diferencias poco importantes para ser estadísticamente significativas. Si reduce el tamaño de la diferencia que desea detectar, la potencia también disminuye.

En esta gráfica, la curva de potencia muestra para un tamaño de muestra de 1000 y una potencia de 0.9, la prueba puede detectar una diferencia entre la proporción de comparación y la proporción de línea base de aproximadamente 0.07 en cualquier dirección. A medida que la proporción de comparación se acerca a la proporción de línea base (0.6, en esta gráfica), la potencia de la prueba disminuye y se acerca al nivel de significancia (también denominado α), que es 0.05 para este análisis.

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