Ingresar los datos para Potencia y tamaño de la muestra para ANOVA de un solo factor

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En Número de niveles, ingrese el número de valores o categorías diferentes que incluye el factor. Por ejemplo, si el factor Turno tiene 3 valores (Mañana, Día, Noche), el número de niveles es 3.
Especifique los valores de dos de las siguientes variables de función de potencia. Deje en blanco la variable que usted desee calcular.
Sugerencia
Si ingresa múltiples valores en un campo, separe los valores con un espacio. También puede utilizar notación taquigráfica para indicar múltiples valores. Por ejemplo, puede ingresar 10:40/5 parta indicar tamaños de las muestras de 10 a 40 en incrementos de 5.
- Tamaños de la muestra: Ingrese uno o más valores para especificar los tamaños de muestra que desea evaluar. El valor que ingrese se aplica a cada nivel del factor. Por ejemplo, si planea recolectar 50 observaciones para cada nivel del factor, ingrese 50. Para evaluar el efecto de diferentes tamaños de muestra, ingrese múltiples valores. Con tamaños de muestra más grandes, la prueba tendrá más potencia para detectar una diferencia.
- Valores de la diferencia máxima entre medias: Ingrese uno o más valores para especificar la diferencia entre las medias que desea detectar entre el nivel del factor que tiene la media más pequeña y el nivel del factor que tiene la media más grande. Por lo general, usted ingresa la diferencia más pequeña que tiene consecuencias prácticas para la aplicación específica. Por ejemplo, ingrese 5 si es importante detectar esta diferencia entre las medias pero las diferencias menores que 5 son menos importante.
- Valores de potencia: Ingrese uno o más valores para especificar la probabilidad de que la prueba detecte la diferencia cuando esa diferencia entre las poblaciones realmente exista. Los valores comunes son 0.8 y 0.9. Por ejemplo, ingrese 0.9 para una probabilidad de 90% de que la prueba detecte una diferencia importante desde el punto de vista práctico.
En Desviación estándar, ingrese una estimación de planeación de la desviación estándar agrupada. Por lo general, la estimación proviene de datos históricos, un estudio piloto o el conocimiento del proceso.