Análisis de potencia

El análisis de la potencia desempeña un rol fundamental en el plan, diseño y realización de un plan. Normalmente, el cálculo de la potencia se realiza antes de que se hayan recopilado datos de muestra excepto, posiblemente, en el caso de un estudio piloto pequeño. Una estimación precisa de la potencia puede indicar a los investigadores la probabilidad con la que se detectará una diferencia estadísticamente diferente basándose en un tamaño de muestra finito bajo una hipótesis alternativa real. Si la potencia es demasiado baja, hay pocas probabilidades de detectar una diferencia significativa y son probables resultados no significativos, aunque existan de verdad diferencias reales.

IBM® SPSS® Statistics proporciona los siguientes procedimientos de Power Analysis:

Prueba T para una muestra: En el análisis de una muestra, los datos observados se recopilan como una única muestra aleatoria. Se supone que los datos de la muestra siguen de forma independiente e idéntica una distribución normal con una media y una varianza fija y extraen una inferencia estadística sobre el parámetro de la media.
Prueba T de muestra emparejada: En el análisis de muestras emparejadas, los datos observados contienen dos muestras emparejadas y correlacionadas y cada caso tiene dos mediciones. Se supone que los datos de cada muestra siguen de forma independiente e idéntica una distribución normal con una media y una varianza fija, y extraen una inferencia estadística sobre la diferencia de las medias.
Prueba T de muestra independiente: En el análisis de muestras independientes, los datos observados contienen dos muestras independientes. Se supone que los datos de cada muestra siguen de forma independiente e idéntica una distribución normal con una media y una varianza fija, y extraen una inferencia estadística sobre la diferencia de las medias.
ANOVA unidireccional: El análisis de varianza (ANOVA) es un método estadístico para realizar una estimación de las medias de varias poblaciones que, a menudo, se supone que se distribuyen normalmente. El ANOVA de un factor, un tipo común de ANOVA, es una extensión de la prueba t de dos muestras.

Ejemplo. La potencia de un contraste de hipótesis para detectar una hipótesis alternativa correcta es la probabilidad de que la prueba vaya a rechazar el contraste de hipótesis. Puesto que la probabilidad de un error de tipo II es la probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando la hipótesis alternativa es cierta, la potencia se puede expresar como (1-probabilidad de un error de tipo II), que es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando la hipótesis alternativa es cierta.

Estadísticos y gráficos. Prueba unilateral, prueba bilateral, nivel de significación, índice de errores de Tipo I, supuestos de prueba, desviación estándar de población, media de poblaciones bajo prueba, valor hipotetizado, potencia bidimensional por tamaño de muestra, potencia bidimensional por tamaño de efecto, potencia tridimensional por tamaño de muestra, potencia tridimensional por tamaño de efecto, grados de rotación, pares de grupos, coeficiente de correlación de momento-producto Pearson, diferencia de medias, rango de gráfico del tamaño de efecto, desviación estándar de población combinada, contrastes y diferencias por parejas, coeficientes de contraste, prueba de contraste, BONFERRONI, SIDAK, LSD, potencia por tamaño total de muestra, potencia bidimensional por desviación estándar combinada, potencia tridimensional por muestra total, potencia tridimensional por tamaño total de muestra, desviación estándar combinada, distribución T de Student, distribución T no central,

Consideraciones sobre datos de Power Analysis

Datos: En el análisis de una muestra, los datos observados se recopilan como una única muestra aleatoria.; En el análisis de muestras emparejadas, los datos observados contienen dos muestras emparejadas y correlacionadas y cada caso tiene dos mediciones.; En el análisis de muestras independientes, los datos observados contienen dos muestras independientes.; El análisis de varianza (ANOVA) es un método estadístico para realizar una estimación de las medias de varias poblaciones que, a menudo, se supone que se distribuyen normalmente.
Supuestos: En los análisis de una muestra, se supone que los datos de muestras siguen de forma independiente e idéntica una distribución normal con una media y una varianza fijas y extraen una inferencia estadística sobre el parámetro de media.; En los análisis de muestras emparejadas, se supone que los datos de cada muestra siguen de forma independiente e idéntica una distribución normal con una media y una varianza fijas y extraen una inferencia estadística sobre la diferencia de las dos medias.; En los análisis de muestras independientes, se supone que los datos de cada muestra siguen de forma independiente e idéntica una distribución normal con una media y una varianza fijas y extraen una inferencia estadística sobre la diferencia de las dos medias.; En el ANOVA de un factor, el método estadístico para realizar una estimación de las medias de varias poblaciones que, a menudo, se se supone que se distribuyen normalmente.

Cómo obtener un Power Analysis

Esta característica requiere la opción Statistics Base.

En los menús seleccione:
Analizar > Power Analysis > Comparar medias > Prueba T para una muestra, o Prueba T para muestra emparejada, o Prueba T para muestra independiente, o ANOVA para una sola muestra
Defina los supuestos de prueba necesarios.
Pulse Aceptar.