Consideraciones acerca de los datos para Prueba de equivalencia de 1 muestra

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.

Los datos de la muestra no deben ser marcadamente asimétricos y el tamaño de la muestra debe ser mayor que 20: Si el tamaño de su muestra es mayor que 20 y la distribución subyacente es unimodal y continua, la prueba de equivalencia se desarrolla adecuadamente incluso si los datos son levemente asimétricos. Si el tamaño de su muestra es menor que 20, debe graficar los datos para verificar si hay asimetría y observaciones poco comunes. Si los datos son marcadamente asimétricos o tienen muchas observaciones poco comunes, interprete los resultados con precaución.
Los datos de la muestra se deben seleccionar aleatoriamente: En estadística, las muestras aleatorias se utilizan para hacer generalizaciones, o inferencias, sobre una población. Si sus datos no se recopilaron aleatoriamente, sus resultados podrían no representar la población. Para obtener más información, vaya a Aleatoriedad en las muestras de datos.
Cada observación debe ser independiente de todas las demás observaciones: Si usted tiene observaciones pareadas (dependientes) de la misma persona o elemento, utilice Prueba de equivalencia con datos pareados. Para obtener más información, vaya a ¿Qué diferencia hay entre las muestras dependientes e independientes?.
Determinar un tamaño de muestra adecuado: Su muestra debe ser suficientemente grande para que la prueba tenga suficiente potencia para demostrar equivalencia cuando esto sea verdadero. Si la prueba de equivalencia tiene poca potencia, usted podría concluir erróneamente que la diferencia no está dentro de los límites de equivalencia cuando en realidad sí está. Para determinar el tamaño de muestra adecuado para su prueba de equivalencia, vaya a Potencia y tamaño de la muestra para prueba de equivalencia de 1 muestras.