Paso 1: Examinar los valores calculados
- Diferencia
- Si usted ingresa el tamaño de la muestra y la potencia de la prueba, entonces Minitab calcula la diferencia que la prueba puede detectar con la potencia y el tamaño de la muestra especificados. Para tamaños de muestra más grandes, la diferencia puede estar más cerca de los límites de equivalencia. Este valor representa la diferencia entre la media de la población y el objetivo.
- Tamaño de la muestra
- Si usted ingresa una diferencia y un valor de potencia para la prueba, entonces Minitab calcula qué tan grande debe ser la muestra. 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.
Nota
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.
- Potencia
- Si usted ingresa un tamaño de la muestra y una diferencia, entonces Minitab calcula la potencia de la prueba. Por lo general, un valor de potencia de 0,9 se considera adecuado. Una potencia de 0,9 indica que usted tiene una probabilidad de 90% de demostrar equivalencia cuando la diferencia de la población está realmente dentro de los límites de equivalencia. Si una prueba de equivalencia tiene poca potencia, usted pudiera no demostrar equivalencia incluso cuando la media de la población y el objetivo sean equivalentes. Generalmente, cuando el tamaño de la muestra es más pequeño o la diferencia está más cerca de un límite de equivalencia, la prueba tiene menos potencia para afirmar que existe equivalencia.
Nota
Las definiciones e interpretación incluidas en este tema se aplican a una prueba de equivalencia estándar que utilice la hipótesis alternativa predeterminada (Límite inferior < media de prueba - objetivo < límite superior).
Método
| Potencia para diferencia: | Media de la prueba - objetivo |
|---|---|
| Hipótesis nula: | Diferencia ≤ -0.3 o diferencia ≥ 0.3 |
| Hipótesis alterna | -0.3 < diferencia < 0.3 |
| Nivel α: | 0.05 |
| Desviación estándar asumida | 0.165 |
Resultados
| Diferencia | Tamaño de la muestra | Potencia |
|---|---|---|
| 0.2 | 25 | 0.902911 |
Resultados clave: Diferencia, tamaño de la muestra, potencia
Estos resultados muestran que si el tamaño de la muestra es 25 y la diferencia es 0.2, entonces la potencia de la prueba de equivalencia es aproximadamente 0.9. Por lo tanto, utilizar un tamaño de la muestra de 25 proporciona una potencia adecuada para una diferencia de 0.2.
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 diferencia para cada tamaño de muestra cuando el nivel de significancia y la desviación estándar se mantienen constantes. Cada símbolo en 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 diferencia correspondiente y muestra el valor calculado en la gráfica.
Examine los valores de la curva para determinar la diferencia entre la media y el objetivo 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 equivalencia tiene poca potencia, usted pudiera no demostrar equivalencia incluso cuando la media sea equivalente al objetivo. 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. Normalmente, cuando las diferencias están más cerca de los límites de equivalencia, se requiere más potencia para demostrar la equivalencia.
En esta gráfica, la curva de potencia para un tamaño de muestra de 30 indica que la prueba no puede alcanzar una potencia de 0.9 para cualquier tamaño de la diferencia. La curva de potencia para un tamaño de muestra de 40 indica que la prueba tiene una potencia de aproximadamente 0.9 para una diferencia de 0.0. La curva de potencia para un tamaño de muestra de 100 indica que la prueba tiene una potencia de aproximadamente 0.9 para una diferencia de ±0.2. Para cada curva, a medida que la diferencia se acerca al límite de equivalencia inferior o al límite de equivalencia superior, la potencia de la prueba disminuye y se acerca al nivel de significancia (α, que es el riesgo de afirmar que existe equivalencia cuando no es cierto).
