Insira seus dados para Poder e tamanho de amostra para teste para 1 proporção

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Complete as etapas a seguir para especificar os dados para o cálculo de poder e tamanho da amostra.

  1. Especifique valores para duas das variáveis de função poder a seguir. Deixe a variável que você deseja calcular em branco.
    • Tamanhos amostrais: Insira um tamanho amostral de interesse. Para avaliar o efeito de diferentes tamanhos amostrais, insira vários valores. Tamanhos amostrais maiores dão o teste mais poder para detectar uma diferença.
      Dica

      Se você inserir vários valores em um campo, separe os valores com um espaço. Você também pode utilizar a notação abreviada para indicar vários valores. Por exemplo, você pode digitar 10:40/5 para indicar tamanhos amostrais de 10 a 40 em incrementos de 5.

    • Proporções de comparação: Insira uma ou mais proporções que são significativamente diferentes de Proporção hipotética. Normalmente, a diferença entre a proporção de comparação e a proporção hipotética é a menor diferença que tem consequências práticas para a sua aplicação.

      Por exemplo, um analista de marketing quer determinar se a proporção de clientes que respondem a uma pesquisa difere da média nacional de 4,3%. Especificamente, o analista quer saber se a proporção difere de 1% em relação à média nacional e insere 0,033 e 0,053.

    • Valores de poder: Insira um ou mais valores para especificar a probabilidade de o ensaio detectar a diferença entre cada proporção de comparação e proporção hipotética quando a diferença realmente existe. Os valores comuns são 0,8 e 0,9. Por exemplo, um analista de marketing insere 0,9 a ter uma probabilidade de 90% que o teste detecte uma diferença importante entre a proporção de clientes que responderam à pesquisa e a média nacional (proporção hipotética), quando uma diferença realmente existe.
  2. Inserir um valor em Proporção hipotética. O Proporção hipotética define suas hipóteses nulas (H0: ρ = ρ0). Pense nisso como um valor-alvo ou um valor de referência. Por exemplo, um analista insere 0,043 para determinar se a proporção de clientes que respondem a uma oferta de mala-direta é diferente de 4,3% (H0: ρ = 0,043).
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