Interpretar os principais resultados para Potência e tamanho amostral para ANOVA para 1 fator

Conclua as etapas a seguir para interpretar o poder e tamanho de amostra para o ANOVA com um fator. A saída principal inclui os cálculos da diferença máxima, o tamanho amostral, o poder e a curva de poder.

Etapa 1: Examine os valores calculados

Ao usar os valores das duas variáveis de função de poder que você inseriu, o Minitab calcula a diferença, o tamanho amostral, ou o poder do teste.

diferença máxima

Se você inseriu o tamanho amostral e o poder, o Minitab calcula a menor diferença que é possível detectar com o poder adequado. Esta diferença é a diferença entre a menor média e maior média para as populações que estão sendo testadas. Por exemplo, se um pesquisador deseja testar a dureza de quatro misturas diferentes de tinta, uma diferença máxima de 4 indica que o teste pode detectar uma diferença de pelo menos 4 entre as misturas mais moles e mais duras com o poder adequado.

Amostras maiores permitem que o teste para detecte diferenças menores. Você deseja detectar a menor diferença que tenha consequências práticas para sua aplicação.

Tamanho amostral

Se você inserir o poder e a diferença máxima, o Minitab calcula o tamanho que sua amostra deve ter. O tamanho amostral se refere ao número de observações em cada grupo. Como os tamanhos amostrais são números inteiros, o poder real do teste pode ser um pouco maior do que o valor de poder que você especificar.

Se você aumentar o tamanho amostral, o poder do teste também aumentará. Você quer observações suficientes na sua amostra para alcançar o poder adequado. Porém, você não quer um tamanho amostral tão grande a ponto de perder tempo e dinheiro em amostragens desnecessárias ou detectar diferenças sem importância para serem estatisticamente significativas.

Poder

Se você inseriu o tamanho amostral e o poder, o Minitab calcula o poder do teste. Em geral, um valor de poder de 0,9 é considerado adequado. Um valor de 0,9 indica que você tem uma probabilidade de 90% de detectar uma diferença entre, pelo menos, duas das médias quando essa diferença realmente existe nas populações. Se um teste apresenta baixo poder, talvez não seja possível detectar a diferença e você conclua erroneamente que não existe nenhuma. Normalmente, quando o tamanho amostral é menor ou a diferença é menor, o teste tem menos poder para detectar uma diferença.

Poder e Tamanho de Amostra

ANOVA com um fator α = 0,05 Desvio padrão assumido = 1,64 Fatores: 1 Número de níveis: 4
Resultados Diferença Tamanho Máxima Amostral Poder 4 5 0,826860 O tamanho amostral é para cada nível.
Resultados principais: diferença máxima, tamanho amostral, poder

Nestes resultados, com base em um tamanho amostral de 5 em cada um dos 4 grupos e uma diferença máxima de 4, o Minitab calcula o poder do teste para detectar que uma diferença entre a menor e a maior média é de aproximadamente 0,83. Também é possível usar a curva de poder para determinar em que maior valor de diferença máximo o teste pode alcançar um poder de 0,9 com o tamanho amostral especificado.

Etapa 2: Examine a curva de poder

Use a curva de poder para avaliar o tamanho amostral ou o poder adequado para o seu teste.

A curva de poder representa todas as combinações de poder e a diferença máxima (a diferença entre a menor média e a maior média) quanto o tamanho amostral, nível de significância, desvio padrão e número de níveis são mantidos constantes. Cada símbolo na curva de poder representa um valor calculado com base nos valores inseridos. Por exemplo, se você inserir um tamanho amostral e um valor de poder, o Minitab calcula o poder correspondente e exibe o valor calculado no gráfico.

Examine os valores na curva para determinar a diferença que o teste pode detectar a um determinado poder e tamanho amostral. Em geral, um valor de poder de 0,9 é considerado adequado. No entanto, alguns profissionais consideram o valor de poder de 0,8 como adequado. Se uma ANOVA com um fator tiver baixo poder, talvez não seja possível detectar a menor diferença e a maior diferença quando realmente existir uma.

Quanto maior a diferença que você deseja detectar, mais poder você terá para detectá-la. Você deseja detectar a menor diferença que tem consequências práticas. Se você aumentar o tamanho amostral, o poder do teste também aumentará. Você quer observações suficientes na sua amostra para alcançar o poder adequado. Porém, você não quer um tamanho amostral tão grande a ponto de perder tempo e dinheiro em amostragens desnecessárias ou detectar diferenças sem importância para serem estatisticamente significativas.

Neste gráfico, cada tamanho amostral tem a sua própria curva. A curva de poder de um tamanho amostral de 5 em cada grupo mostra que o teste tem um poder de aproximadamente 0,8 para uma diferença máxima de 4. A curva de poder de um tamanho amostral de 7 mostra que o teste tem um poder de aproximadamente 0,95 para uma diferença máxima de 4. A curva de poder de um tamanho amostral de 9 mostra que o teste tem um poder que se aproxima de 1,0 para uma diferença máxima de 4. Para cada curva do tamanho amostral, conforme a diferença máxima aumenta, o poder também aumenta.

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