Paso 1: Examinar los valores calculados
Utilizando los valores de las dos variables de la función de potencia que usted ingresó, Minitab calcula la diferencia, el tamaño de la muestra o la potencia de la prueba.
- Diferencia
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Minitab calcula 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.
Este valor representa la diferencia entre la media real de la población y la media hipotética.
- Tamaño de la muestra
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Minitab calcula qué tan grande debe ser la muestra para que una prueba con la potencia que usted especificó detecte cada diferencia especificada. 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
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Minitab calcula la potencia de la prueba con base en la diferencia 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 media 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.
Resultados
| Diferencia | Tamaño de la muestra | Potencia objetivo | Potencia real |
|---|---|---|---|
| 1.5 | 32 | 0.9 | 0.903816 |
Resultados clave: Diferencia, tamaño de la muestra, potencia
Estos resultados muestran que si la diferencia es 1,5 y la potencia es 0,9, entonces usted debe recolectar un tamaño de muestra de 32. Puesto que el valor de potencia objetivo de 0,9 da como resultado un tamaño de muestra que no es un entero, Minitab también muestra la potencia (Potencia real) del tamaño de muestra redondeado.
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 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 32 indica que la prueba tiene una potencia de 0.9 para una diferencia de 1.5. A medida que la diferencia se acerca a 0, la potencia de la prueba disminuye y se acerca al nivel de significancia (también denominado α), que es 0.05 para este análisis.
