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El tamaño de la muestra (N) es el número total de observaciones en la muestra.
El tamaño de la muestra afecta el intervalo de confianza y la potencia de la prueba. Generalmente, una muestra más grande da como resultado un intervalo de confianza más estrecho. Un tamaño de muestra más grande también confiere a la prueba más potencia.
Para más información sobre potencia en pruebas de equivalencia, vaya a Potencia para las pruebas de equivalencia.
La media resume los valores de cada muestra con un valor individual que identifica el centro de los datos. La media se calcula como el promedio aritmético de los datos, que es la suma de todas las observaciones dividida entre el número de observaciones.
La prueba de equivalencia para un diseño cruzado 2x2 calcula la media de la respuesta al tratamiento para cada período de cada secuencia en el estudio.
Utilice la media de cada período para estimar la respuesta promedio al tratamiento de sujetos en cada secuencia de tratamiento. Examine si cada grupo de participantes respondió a los dos tratamientos de manera similar, en promedio. Para determinar si cualquier efecto de tratamiento, efecto de arrastre o efecto de período son estadísticamente significativos, consulte los resultados en la tabla Efectos.
Para comparar visualmente las medias en cada secuencia del tratamiento, utilice la gráfica de las medias de secuencia por período. Para más información, vaya a Gráficas para Prueba de equivalencia para un diseño cruzado 2x2 y haga clic en "Gráfica de las medias de secuencia por período".
La desviación estándar (Desv.Est.) es la medida de dispersión más común, que indica qué tanto varían los datos con respecto a la media. La variación que es aleatoria o natural de un proceso se conoce comúnmente como ruido.
La desviación estándar utiliza las mismas unidades que los datos. El símbolo σ (sigma) suele utilizarse para representar la desviación estándar de una población. La letra s se utiliza para representar la desviación estándar de una muestra.
Utilice la desviación estándar para determinar qué tan dispersos están los datos con respecto a la media.
La desviación estándar de los datos de la muestra es una estimación de la desviación estándar de la población. Valores más altos indican más variación o "ruido" en los datos. La desviación estándar se utiliza para calcular el intervalo de confianza y el valor p. Un valor más alto da como resultado un intervalo de confianza más amplio y potencia estadística más baja.
La desviación estándar por sujeto es la desviación estándar de múltiples valores de respuesta del mismo participante. Estima la magnitud del error aleatorio en las mediciones de respuestas del mismo participante después de eliminar los efectos del tratamiento, los efectos del período y otros efectos sistemáticos. Valores más altos indican mayor variabilidad en los valores de respuesta de cada participante.
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