Interpretar los resultados clave para Potencia y tamaño de la muestra para ANOVA de un solo factor

Complete los siguientes pasos para interpretar el cálculo de potencia y tamaño de la muestra para un ANOVA de un solo factor. La salida clave incluye los cálculos de la diferencia máxima, el tamaño de la muestra, la potencia y la curva de potencia.

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 máxima

Si usted ingresó el tamaño de la muestra y la potencia, Minitab calcula la diferencia más pequeña que se puede detectar con la potencia adecuada. Esta diferencia es la diferencia entre la media más pequeña y la media más grande de las poblaciones que usted está probando. Por ejemplo, si un investigador desea evaluar la dureza de cuatro mezclas diferentes de pintura, una diferencia máxima de 4 indica que la prueba puede detectar una diferencia de al menos 4 entre las mezclas más suave y más dura con la potencia adecuada.

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.

Tamaño de la muestra

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.

Potencia

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.

ANOVA de un solo factor
α = 0.05  Desviación estándar asumida = 1.64
Factores: 1  Número de niveles: 4

Resultados

Diferencia
máxima
Tamaño
de la
muestra
Potencia
450.826860
El tamaño de la muestra es para cada nivel.
Resultados clave: Diferencia máxima, tamaño de la muestra, potencia

En estos resultados, basados en un tamaño de muestra de 5 en cada uno de los 4 grupos y una diferencia máxima de 4, Minitab calcula que la potencia de la prueba para detectar una diferencia entre la media más pequeña y la media más grande es aproximadamente 0.83. Usted también puede utilizar la curva de potencia para determinar con qué valor más grande de diferencia máxima la prueba puede alcanzar una potencia de 0.9 con el tamaño de muestra especificado.

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 máxima (la diferencia entre la media más pequeña y la media más grande) cuando el tamaño de la muestra, el nivel de significancia y el número de niveles se mantienen constantes. Cada símbolo de la curva de potencia representa un valor calculado con base en los valores que usted ingresó para dos propiedades. Por ejemplo, si usted ingresa un tamaño de muestra y una diferencia máxima, Minitab calcula la potencia 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.

Mientras más grande sea la diferencia que usted desee detectar, mayor potencia tendrá para detectarla. Lo que se busca es detectar la diferencia más pequeña que tenga consecuencias prácticas. 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.