Datos clave
- Categoría
- Matemáticas, fechas y finanzas
- Tipos de entrada
- select, number
- Tipo de salida
- json
- Cobertura de muestras
- 4
- API disponible
- Yes
Resumen
La Calculadora de Potencia Estadística es una herramienta diseñada para estimar la probabilidad de rechazar correctamente una hipótesis nula falsa en pruebas de una sola muestra. Permite calcular la potencia para diferencias de medias o proporciones ajustando el tamaño de la muestra, el nivel de significancia (alfa) y el tamaño del efecto esperado, facilitando la planificación rigurosa de experimentos y estudios de investigación.
Cuándo usarlo
- •Al diseñar un nuevo experimento para asegurar que el tamaño de la muestra sea suficiente para detectar un efecto real.
- •Al evaluar la viabilidad de un estudio clínico o de mercado antes de invertir recursos en la recolección de datos.
- •Al analizar resultados no significativos para determinar si el estudio carecía de la potencia estadística necesaria.
Cómo funciona
- •Selecciona el tipo de prueba que deseas realizar: diferencia de medias o diferencia de proporciones.
- •Define la hipótesis alternativa (bilateral, mayor que o menor que) y establece el nivel de significancia (alfa), generalmente 0.05.
- •Ingresa el tamaño de la muestra, los valores nulos y alternativos esperados, y la desviación estándar si aplica.
- •La herramienta calcula automáticamente la potencia estadística, el porcentaje de potencia y el tamaño del efecto en formato JSON.
Casos de uso
Ejemplos
1. Estimación de potencia para prueba de medias en control de calidad
Ingeniero de Calidad- Contexto
- Una fábrica produce piezas con un peso objetivo de 100g. Se sospecha que una nueva máquina produce piezas de 105g con una desviación estándar de 15g.
- Problema
- Determinar si una muestra de 64 piezas es suficiente para detectar esta desviación del peso objetivo.
- Cómo usarlo
- Selecciona 'Diferencia de medias', ingresa una media nula de 100, media alternativa de 105, desviación estándar de 15 y tamaño de muestra de 64.
- Configuración de ejemplo
-
{"testType": "mean", "alternative": "two-sided", "alpha": 0.05, "sampleSize": 64, "nullMean": 100, "alternativeMean": 105, "standardDeviation": 15} - Resultado
- La calculadora indica una potencia del 76.01% y un tamaño de efecto de 0.3333, sugiriendo que la muestra podría necesitar un ligero aumento para alcanzar el 80% ideal.
2. Validación de muestra para prueba A/B de conversión
Analista de Marketing- Contexto
- La tasa de conversión actual de una página web es del 50%. Se espera que un nuevo diseño aumente esta tasa al 60%.
- Problema
- Verificar la potencia estadística de una prueba con 200 usuarios para confirmar si detectará la mejora.
- Cómo usarlo
- Cambia el tipo de prueba a 'Diferencia de proporciones', establece la proporción nula en 0.5, la alternativa en 0.6 y el tamaño de muestra en 200.
- Configuración de ejemplo
-
{"testType": "proportion", "alternative": "greater", "alpha": 0.05, "sampleSize": 200, "nullProportion": 0.5, "alternativeProportion": 0.6} - Resultado
- Se obtiene el cálculo de la potencia estadística para evaluar si 200 usuarios son suficientes para validar la hipótesis de mejora en la conversión con el nivel de significancia establecido.
Probar con muestras
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Preguntas frecuentes
¿Qué es la potencia estadística?
Es la probabilidad de que una prueba estadística detecte un efecto verdadero cuando este realmente existe, evitando un error de tipo II (falso negativo).
¿Qué nivel de potencia se considera aceptable?
Por convención, se suele buscar una potencia estadística del 80% (0.80) o superior en la mayoría de las investigaciones científicas.
¿Cómo afecta el tamaño de la muestra a la potencia?
Aumentar el tamaño de la muestra generalmente incrementa la potencia estadística, ya que reduce el error estándar y facilita la detección de diferencias.
¿Puedo calcular la potencia para proporciones?
Sí, seleccionando 'Diferencia de proporciones' en el tipo de prueba e ingresando la proporción nula y la proporción alternativa esperada.
¿Qué significa el tamaño del efecto (effect size)?
Es una medida cuantitativa de la magnitud de la diferencia o relación entre variables. Un tamaño de efecto mayor requiere una muestra menor para alcanzar la misma potencia.