Statistical Power Analysis

a análise de potência está diretamente relacionada a testes de hipóteses. Ao realizar testes de hipóteses, o pesquisador pode cometer dois tipos de erros: erro Tipo I e erro Tipo II. O poder estatístico lida principalmente com erros do tipo II.

deve-se notar pelo pesquisador que quanto maior o tamanho da amostra, mais fácil é para o pesquisador atingir o nível de significância de 0,05. Se a amostra for muito pequena, no entanto, o investigador pode cometer um erro do tipo II devido à potência insuficiente.

a análise de potência é normalmente realizada antes da coleta de dados. O principal objetivo subjacente à análise de potência é ajudar o pesquisador a determinar o menor tamanho de amostra adequado para detectar o efeito de um determinado teste no nível de significância desejado. A razão para a aplicação da análise de potência é que, idealmente, o investigador deseja uma amostra menor, porque amostras maiores costumam ser mais caras do que amostras menores. Amostras menores também otimizam o teste de significância.

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fatores que afetam a potência

existem certos fatores que afetam a potência na análise de potência:

o nível de potência desejado afeta a potência na análise em grande medida. O nível de potência desejado é tipicamente 0,80, mas o pesquisador que realiza a análise de potência pode especificar o nível mais alto, como 0.90, o que significa que há uma probabilidade de 90% de o pesquisador não cometer um erro do tipo II.

um dos fatores rigorosos na análise de potência é o nível desejado de significância. Suponha que o pesquisador especifique 0,001 como o nível de significância. Nesse caso, a potência na análise de potência será diminuída. Assim, um nível alfa de 0,001 é aplicável apenas nas situações em que o pesquisador está interessado principalmente em evitar um erro do tipo I.

outro fator que afeta o poder de uma análise é a força de associação ou a força de relação entre as duas variáveis. Quanto maior for essa força de associação, maior será o poder na análise de poder. Isso significa que uma maior força de associação leva a um maior valor de poder na análise de poder.

um fator chamado sensibilidade afeta o poder na análise de potência. O termo sensibilidade refere-se ao número de verdadeiros positivos do total de verdadeiros positivos e falsos negativos. Em outras palavras, esse efeito da análise de poder reconhece os dados verdadeiramente corrigidos. Isso significa que dados altamente confidenciais produzirão dados com maior valor de poder na análise de potência, o que significa que o pesquisador terá menos probabilidade de cometer erro tipo II a partir desses dados.

a variação da variável dependente também afeta a potência. Quanto maior a variação na variável dependente, maior a probabilidade de cometer erros do tipo II pelo pesquisador. Isso significa que o valor da potência será menor na análise de potência.

suposições de Análise de poder

existem duas suposições em uma análise de poder. A primeira suposição de análise envolve amostragem aleatória. Isso significa que a amostra na qual a análise de potência está sendo conduzida é desenhada pelo processo de amostragem aleatória.

limitações

existem também certas limitações da análise do poder. Os pesquisadores devem conhecer os fatores que afetam o poder não são levados em consideração por certos pacotes de software. A análise de potência por determinado software pode recomendar tamanhos de amostra mais baixos do que o tamanho de amostra ideal para um determinado procedimento. Em outras palavras, a análise de poder gera certas diretrizes para o tamanho da amostra, mas não pode refletir as complexidades que um pesquisador encontra ao fazer certos projetos de pesquisa.

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páginas de recursos adicionais relacionadas à análise estatística de poder:

• Tamanho da Amostra / Poder de Análise
• Tamanho da Amostra o Cálculo e Justificativa
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