Interpretar todos los estadísticos y gráficas para Potencia y tamaño de la muestra para 1 proporción

Interpretación

Utilice el nivel de significancia para minimizar el valor de potencia de la prueba cuando la hipótesis nula (H₀) sea verdadera. Con valores más altos de nivel de significancia, la prueba tiene más potencia, pero también aumenta la probabilidad de cometer un error tipo I, que consiste en rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.

Interpretación

Minitab calcula la proporción de comparación. La diferencia entre la proporción de comparación y la proporción hipotética 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.

Para investigar más a fondo la relación entre el tamaño de la muestra y la proporción de comparación a una potencia específica, utilice la curva de potencia.

Interpretación

Utilice el tamaño de la muestra para estimar cuántas observaciones necesita para obtener cierto valor de potencia para la prueba de hipótesis con una diferencia específica.

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 hipotética 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.

Para investigar más a fondo la relación entre el tamaño de la muestra y la diferencia con una potencia específica, utilice la curva de potencia.

Interpretación

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 la proporción hipotética y la proporción de comparación de la población y el objetivo 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.

Si usted ingresa una proporción de comparación y un valor de potencia para la prueba, entonces Minitab calcula qué tan grande debe ser la muestra. Minitab también calcula la potencia real de la prueba para ese tamaño de muestra. 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.

Interpretación

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 hipotética 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 para un tamaño de muestra de 500 indica que la prueba tiene una potencia de 0.431 para una proporción de comparación de 0.045 y una potencia de 0.449 para una proporción de comparación de 0.085. Para un tamaño de muestra de 1000, la curva de potencia indica que la prueba tiene una potencia de 0.764 para una proporción de comparación de 0.045 y una potencia de 0.704 para una proporción de comparación de 0.085. Puesto que la potencia de la prueba no es adecuada para detectar una diferencia de 0.065 entre la proporción de comparación y la proporción de línea base, intente aumentar el tamaño de la muestra, de ser posible. También puede utilizar la curva de potencia para determinar valores diferentes que correspondan a un nivel adecuado de potencia con el tamaño de muestra especificado.