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.
Resultados
| Diferença Máxima | Tamanho Amostral | Poder |
|---|---|---|
| 4 | 5 | 0,826860 |
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.
