Cómo ajustar la potencia de una pequeña población de muestra

La potencia de una prueba estadística es su capacidad para observar un efecto . Por ejemplo , si se estaban investigando si un nuevo medicamento cura un resfriado , mayor será la potencia de la prueba , es más probable que usted descubrir si el medicamento funcionó. Tamaño de la muestra , el tamaño del efecto , y el nivel de significación de todo el poder de influencia. En los casos en que una pequeña muestra disminuye el poder , puede ajustar otras variables para ayudar a aumentar la energía . Instrucciones Matemáticas 1

Incrementa el nivel de significación , conocido como el nivel alfa , que generalmente se establece en 0,05 . Este número se refiere a la posibilidad de que el efecto que ha observado en el estudio se debió a la casualidad . Con un alfa de 0,05 , hay una probabilidad del 5 por ciento que el efecto se vio en el estudio dio por casualidad más que de su tratamiento. Al elevar alfa, a 0,1 , por ejemplo , aumenta la potencia de la prueba por la disminución de las posibilidades de encontrar un efecto significativo. Esencialmente , usted está haciendo la prueba más difícil.
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Aumentar el tamaño del efecto. El tamaño del efecto es el grado en que el tratamiento funcionó . Cuanto mayor sea el tamaño del efecto , mayores serán los efectos del tratamiento . Por lo tanto , si aumenta el tamaño del efecto , se aumenta el poder mediante la mejora de sus posibilidades de encontrar un efecto significativo del tratamiento . El problema es que el tamaño del efecto puede no ser siempre bajo su control.
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Utilizar las técnicas mejores y más confiables de medición. Esto ayudará a asegurar que son capaces de medir incluso una pequeña diferencia entre los grupos experimentales.
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Elija una muestra de los extremos de la población. Si la muestra contiene elementos, como la gente , que son muy similares , será más difícil encontrar un efecto del tratamiento. Por lo tanto , aumentar la potencia de la prueba , haciendo que el control y los grupos experimentales como diferentes entre sí como sea posible . Tenga en cuenta, sin embargo, que esto puede reducir su capacidad de generalizar , es decir, aplicar los resultados a otras personas en la población.
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mediciones repetidas y /o repetir el estudio . En situaciones en las que es posible medir los temas varias veces y promediar las mediciones. Esto le ayudará a asegurarse de que tiene una medida exacta para su uso en la prueba estadística .