Una prueba de hipótesis para la potencia estadística ayudará a detectar la probabilidad de un efecto. Sólo podrá detectar el efecto verdadero si está disponible. Con la confianza en la conclusión del resultado del estudio, puede calcular e informar de la potencia después de completar el experimento. El análisis es una herramienta imprescindible para evaluar el tamaño de la muestra y el número de observaciones. Esto puede ayudar a detectar el efecto en el experimento. En las siguientes secciones, comprenderá cómo el análisis de potencia es la esencia de la prueba de hipótesis. Así que empecemos:

Análisis de potencia

El investigador realiza el análisis de potencia antes de la recogida de datos. El análisis tiene como objetivo ayudar a los investigadores a determinar el tamaño de muestra más pequeño. El tamaño de la muestra es adecuado para evaluar el efecto de la prueba en el nivel de satisfacción preferido. Las muestras más pequeñas son menos costosas en comparación con las muestras más grandes. Por lo tanto, los investigadores prefieren el análisis de potencia para la probabilidad del efecto. Otra ventaja de depender de las muestras más pequeñas es la optimización de las pruebas de significación.
El análisis de potencia está relacionado con las pruebas de hipótesis. Durante la prueba, el investigador comete dos tipos de errores:
– Error de tipo I
– Error de tipo II
Los investigadores deben tener en cuenta que con tamaños de muestra más grandes, pueden alcanzar fácilmente el nivel de significación de 0,05. En cambio, si la muestra es muy pequeña, el investigador puede cometer un error de tipo II debido a la potencia deficiente.

Factores que afectan al análisis de potencia

Podría pensar que el tamaño del efecto y el número de sujetos son factores imperativos del análisis de potencia. Aunque el tamaño del efecto es el principal factor que contribuye a la potencia, hay muchos otros factores que afectan a la potencia de un estudio. A continuación discutiremos las cuestiones mecánicas y metodológicas que afectan a la potencia:

1. Nivel alfa

El primer factor para aumentar la potencia es el nivel alfa. Mientras se realiza el estudio piloto, esta estrategia es eficaz. Sin embargo, puede ser inviable aumentar el nivel alfa. En la actualidad, los investigadores consideran el nivel alfa como 0,1 en lugar de 0,05. La reducción de los niveles afectará a la potencia y contribuirá a proporcionar resultados relevantes.

2. Tamaño de la muestra

El tamaño de la muestra también contribuirá a aumentar la potencia. El aumento del número de sujetos proporcionará una variedad de muestras con diferentes restricciones. Es comprensible que todos los grupos incluyan un número igual de muestras, pero no es del todo necesario. Por ejemplo, se está financiando una entrevista a 50 supervivientes de cáncer o accediendo a 20 niños autistas. Se pueden aumentar los sujetos para obtener un mejor resultado. Sin embargo, aumentar el tamaño de la muestra tiene un efecto de retorno decreciente en el grupo de control.

3. Tamaño del efecto

El aumento del tamaño del efecto también aumentará la potencia. Puede utilizar la manipulación experimental para el incremento. Sin embargo, esta técnica es eficaz para aumentar el nivel alfa, pero en diversas situaciones, como el aumento de la dosis de la medicación, no tiene ningún sentido. Si ese es el caso, puede utilizar otra técnica para aumentar el tamaño del efecto y generar un análisis estadístico potente.

4. Tarea experimental

Si no puede cambiar la manipulación experimental, puede realizar cambios en las tareas experimentales. Cuando utilice el número de tareas en su investigación, puede elegir la mejor tarea que proporcione la máxima potencia. ¿No está seguro de qué tareas puede revisar? También puede diseñar tareas sensibles de acuerdo con su proyecto de investigación.

5. Variable de respuesta

El proceso para medir la variable de respuesta también es importante. Utilizar técnicas de bajo error de medición y alta sensibilidad le ayudará a medir la potencia. Los investigadores tienen numerosas medidas entre las que elegir. Por ejemplo, encontrará el número de medidas en actitudes, CI y ansiedad. Al manipular las medidas, puede reducir el error de medición.

6. Diseño experimental

Los distintos tipos de diseños experimentales tienen una potencia diferente entre sí. Por ejemplo, los diseños de medidas repetidas son potentes y proporcionan resultados instantáneos. Se puede aumentar la potencia incrementando los diseños de medidas repetidas durante el análisis de potencia. Esta técnica tiene rendimientos decrecientes al recoger muchos puntos de tiempo.

7. Grupos

El número y los tipos de grupos también afectarán al resultado del análisis de potencia. Puede reducir el número de sujetos reduciendo el número de condiciones experimentales. También puede añadir más grupos pero mantener el mismo número de sujetos. Cuando realice el análisis de potencia, deberá identificar cuántos sujetos añadir para detectar el efecto de forma eficiente.

8. Procedimiento estadístico

Cuando hay una alteración en los supuestos de la prueba, puede realizar ciertos cambios. En concreto, puede cambiar el tipo de procedimiento para aumentar la potencia. Tras la violación del supuesto, no encontrará el resultado potente de la prueba. Las violaciones de los supuestos, como la normalidad, la independencia y la heterogeneidad, reducirán la potencia. En tales casos, deberá utilizar alternativas no paramétricas, aumentando la potencia.

9. Modelo estadístico

También es posible modificar el modelo estadístico. La modificación de los efectos principales en lugar de otros aumentará la potencia. Por lo tanto, hay que averiguar si el efecto principal del modelo es lo suficientemente potente. Si la potencia no es suficiente, puede añadir más interacciones. Antes de determinar el tema, también debe comprobar si los programas de análisis de potencia incluyen términos de interacción o no.

10. Modificar la variable de respuesta

Además de cambiar el modelo estadístico, intente modificar la variable de respuesta. Esta modificación será beneficiosa para cumplir los supuestos y reducir la puntuación extrema del procedimiento estadístico. Sin embargo, debe tener cuidado, ya que la transformación de las variables aumentará el nivel de dificultad durante la interpretación.

11. Propósito del estudio

Las razones para llevar a cabo la investigación también son cruciales a la hora de realizar el análisis de potencia. Algunos investigadores replican investigaciones anteriores; otros determinan la diferencia del coeficiente con respecto a cero. El propósito del estudio afecta al tamaño de la muestra. En lugar de muestrear el error de la investigación, los expertos asignarán las razones casuales y diferenciarán entre varias investigaciones.

12. Datos perdidos

Cuando realice una investigación, se encontrará con problemas de datos perdidos. Si quiere aumentar la potencia, debe reducir los datos que faltan. Intente atribuir unos pocos puntos de datos menos en unas pocas variables. También puede eliminar el conjunto de datos completo para solucionar el problema de los datos perdidos.

Conclusión

Cuando realice una investigación de potencia, tenga en cuenta los diferentes factores que afectan al resultado de su investigación. Debe analizar el proceso y estimar el resultado para la rendición de cuentas. Concéntrese en ajustar el número de sujetos, el nivel alfa y el tamaño de las muestras. Intente recoger los datos y experimentar con las variables para aumentar la potencia. Puede cambiar los factores en función de los requisitos y la precisión del modelo. En palabras sencillas, el análisis de potencia es la planificación para hacer que el modelo sea eficiente y probar la hipótesis.