Análisis Estadístico de Potencia

El análisis de potencia está directamente relacionado con las pruebas de hipótesis. Al realizar pruebas de hipótesis, el investigador puede cometer dos tipos de errores: Error de tipo I y error de tipo II. El poder estadístico se ocupa principalmente de los errores de tipo II.

El investigador debe notar que cuanto mayor es el tamaño de la muestra, más fácil es para el investigador alcanzar el nivel de significación de 0,05. Sin embargo, si la muestra es demasiado pequeña, el investigador puede cometer un error de tipo II debido a la falta de energía.

El análisis de potencia se realiza normalmente antes de la recopilación de datos. El propósito principal del análisis de potencia subyacente es ayudar al investigador a determinar el tamaño de muestra más pequeño que sea adecuado para detectar el efecto de una prueba dada en el nivel de significación deseado. La razón para aplicar el análisis de potencia es que, idealmente, el investigador desea una muestra más pequeña porque las muestras más grandes a menudo son más costosas que las muestras más pequeñas. Las muestras más pequeñas también optimizan las pruebas de significación.

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Factores Que Afectan a la Potencia

Hay ciertos factores que afectan a la potencia en el análisis de potencia:

El nivel de potencia deseado afecta en gran medida a la potencia en el análisis. El nivel de potencia deseado suele ser de 0,80, pero el investigador que realiza el análisis de potencia puede especificar el nivel más alto, como 0.90, lo que significa que hay un 90% de probabilidad de que el investigador no cometa un error de tipo II.

Uno de los factores más estrictos en el análisis de potencia es el nivel de significación deseado. Supongamos que el investigador especifica 0.001 como el nivel de significación. En este caso, la potencia en el análisis de potencia disminuirá. Por lo tanto, un nivel alfa de 0,001 es aplicable solo en aquellas situaciones en las que el investigador está principalmente interesado en evitar un error de Tipo I.

Otro factor que afecta el poder de un análisis es la fuerza de asociación o la fuerza de relación entre las dos variables. Cuanto mayor es esta fuerza de asociación, mayor es el poder en el análisis de poder. Esto significa que una mayor fuerza de asociación conduce a un mayor valor de poder en el análisis de poder.

Un factor llamado sensibilidad afecta la potencia en el análisis de potencia. El término sensibilidad se refiere al número de verdaderos positivos del total de verdaderos positivos y falsos negativos. En otras palabras, este efecto del análisis de potencia reconoce los datos verdaderamente corregidos. Esto significa que los datos altamente sensibles producirán datos con mayor valor de potencia en el análisis de potencia, lo que significa que el investigador tendrá menos probabilidades de cometer errores de tipo II a partir de estos datos.

La variación de la variable dependiente también afecta a la potencia. Cuanto mayor sea la variación en la variable dependiente, mayor será la probabilidad de que el investigador cometa errores de tipo II. Esto significa que el valor de la potencia será menor en el análisis de potencia.

Supuestos de Análisis de Potencia

Hay dos supuestos en el análisis de potencia. El primer supuesto de análisis implica el muestreo aleatorio. Esto significa que la muestra en la que se está llevando a cabo el análisis de potencia se extrae mediante el proceso de muestreo aleatorio.

Limitaciones

También hay ciertas limitaciones del análisis de potencia. Los investigadores deben saber que ciertos paquetes de software no tienen en cuenta los factores que afectan la potencia. El análisis de potencia mediante cierto software puede recomendar tamaños de muestra más bajos que el tamaño de muestra ideal para un procedimiento determinado. En otras palabras, el análisis de potencia genera ciertas pautas para el tamaño de la muestra, pero no puede reflejar las complejidades con las que se encuentra un investigador mientras realiza ciertos proyectos de investigación.

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Páginas de Recursos Adicionales Relacionadas con el Análisis de Potencia Estadística:

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• Cálculo y Justificación del Tamaño de la muestra
• Muestreo
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