Visão geral de Poder e tamanho de amostra para teste de equivalência com dados pareados

Use Poder e tamanho de amostra para teste de equivalência com dados pareados para examinar a relação entre poder, tamanho amostral e diferença quando você deseja avaliar a equivalência entre uma média de teste e uma média de referência usando observações pareadas.

Use estes cálculos para os motivos a seguir:
  • Antes de coletar dados para um teste de equivalência com dados pareados, para garantir que o experimento tenha um tamanho amostral adequado para alcançar o poder aceitável
  • Depois de um teste de equivalência com dados pareados, para melhorar o experimento para o próximo estudo

O teste de equivalência pareado é útil para analisar um conjunto de observações dependentes, como o mesmo conjunto de itens que foram medidos sob duas condições diferentes, ou antes e depois de medições da mesma pessoa.

Por exemplo, uma engenheira de uma empresa de cuidados com a visão quer determinar se uma nova solução de limpeza para lentes de contato é tão eficaz quanto a marca líder. A engenheira recruta 14 participantes para o estudo. Cada participante usará uma solução de limpeza diferente sobre a lente de contato em cada olho. A engenheira vai medir o filme residual em cada lente de contato de cada pessoa, o que criará observações pareadas. Antes de a engenheira coletar os dados para o teste de equivalência com dados pareados, ela usa um cálculo de poder e tamanho da amostra para determinar se um tamanho amostral de 14 fornece poder adequado para o teste.

Onde encontrar esta análise

Para realizar um cálculo de poder e tamanho da amostra para um teste de equivalência com dados pareados, selecione Estat > Poder e Tamanho de Amostra > Testes de Equivalência > Teste Pareado.

Quando usar uma análise alternativa

Se as observações em sua amostra forem independentes e não forem amostras correspondentes, use Poder e tamanho de amostra para Teste de equivalência para 2 amostras. Para obter mais informações, vá para Como amostras dependentes e independentes são diferentes?.

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