Interpretar todos los estadísticos y gráficas para Potencia y tamaño de la muestra para ANOVA de un solo factor

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

La desviación estándar asumida es una estimación de planificación de la desviación estándar de la población que usted ingresa para el análisis de potencia. Minitab utiliza la desviación estándar asumida para calcular la potencia de la prueba. Valores más altos de la desviación estándar indican que hay más variación en los datos, lo cual hace que disminuya la potencia estadística de una prueba.

Interpretación

Si usted ingresa el tamaño de la muestra y la potencia, Minitab calcula la diferencia máxima. Por lo general, con tamaños de muestra más grandes, usted podrá detectar una diferencia máxima más pequeña con una potencia especificada.

Para investigar más a fondo la relación entre el tamaño de la muestra y la diferencia que usted puede detectar, utilice la curva de potencia.

Interpretación

Si usted ingresó la diferencia máxima y el tamaño de la muestra, Minitab calcula la potencia de la prueba. 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 por lo menos dos de las medias cuando esa diferencia realmente exista en las poblaciones. 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.

Por ejemplo, en los siguientes resultados, un tamaño de muestra de 4 proporciona una potencia de aproximadamente 0.9 para una diferencia máxima de 6, pero solo 0.69 para una diferencia máxima de 4. Con cada valor de diferencia máxima, al aumentar el tamaño de la muestra, aumenta la potencia de la prueba.

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 la diferencia máxima 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 para dos propiedades. Por ejemplo, si usted ingresa un tamaño de muestra y un valor de potencia, Minitab calcula la diferencia máxima correspondiente y muestra el valor en la gráfica.

Examine los valores de la curva para determinar la diferencia máxima que la prueba puede detectar con una potencia y tamaño de muestra específicos. 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 un ANOVA de un solo factor tiene poca potencia, usted pudiera no detectar una diferencia entre la media más pequeña y la media más grande cuando realmente exista una diferencia.

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.

En esta gráfica, cada tamaño de muestra tiene su propia curva. La curva de potencia para un tamaño de muestra de 5 (en cada grupo) indica que la prueba tiene una potencia de aproximadamente 0.8 para una diferencia máxima de 4. La curva de potencia para un tamaño de muestra de 7 indica que la prueba tiene una potencia de aproximadamente 0.95 para una diferencia máxima de 4. La curva de potencia para un tamaño de muestra de 9 indica que la prueba tiene una potencia que se acerca a 1.0 para una diferencia máxima de 4. Para cada curva de los tamaños de muestra, a medida que la diferencia máxima aumenta, la potencia también aumenta.

Interpretación

Si usted ingresa la potencia y la diferencia máxima, Minitab calcula qué tan grande debe ser la muestra. El tamaño de la muestra se refiere al número de observaciones en cada grupo. 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.

Por ejemplo, los siguientes resultados muestran que, para una diferencia máxima de 4, un tamaño de muestra más grande produce mayor potencia. Un tamaño de muestra de 5 en cada grupo produce una potencia real de aproximadamente 0.83, mientras que un tamaño de muestra de 6 produce una potencia real de aproximadamente 0.91.