La diferencia es la diferencia más pequeña que usted está interesado en detectar entre el valor hipotético de un parámetro de población y el valor real. Usted no conoce el valor real, porque por lo general no puede medir todas las unidades de la población. La diferencia también se conoce como el efecto de población o, simplemente, el efecto.
La diferencia afecta la potencia de las pruebas de hipótesis y los estudios ANOVA (análisis de varianza). Antes de recoger los datos para una prueba de hipótesis o un ANOVA, usted puede realizar un análisis de potencia y tamaño de la muestra para determinar si la potencia es lo suficientemente alta como para detectar la diferencia.
Al calcular el tamaño de la muestra, si usted elige Menor que como la hipótesis alternativa, entonces debe ingresar un valor negativo en Diferencias. Si elige Mayor que, debe ingresar un valor positivo.
Para calcular la potencia o el tamaño de la muestra, usted debe estimar la diferencia entre las medias reales más pequeña y más grande de los niveles del factor. Por ejemplo, supongamos que usted está planeando un experimento con cuatro condiciones de tratamiento (cuatro niveles de factor). Usted desea detectar una diferencia entre una media del grupo de control de 10 y una media de nivel que es 15. En este caso, usted desea poder detectar una diferencia de al menos 5.
Al calcular la potencia o el número de réplicas, usted debe especificar el efecto mínimo que le interesa detectar. Este efecto se expresa como la diferencia entre las medias de los niveles bajo y alto del factor. Por ejemplo, supongamos que usted está tratando de determinar el efecto de la columna Temperatura en la pureza del producto. A usted solo le interesa detectar una diferencia de pureza que sea mayor que 0.007 entre los niveles bajo y alto de temperatura. En el cuadro de diálogo, ingrese 0.007 en Efectos.
Especifique la diferencia entre los niveles más pequeño y más grande de los efectos principales. Para proporcionar resultados conservadores, Minitab basa el análisis de potencia y tamaño de la muestra en el efecto principal que tiene el mayor número de niveles.