Calculadora de análisis de potencia

El análisis de potencia relaciona cuatro cantidades que definen un estudio estadístico: tamaño del efecto, nivel de significación, potencia estadística y tamaño de muestra. Esta calculadora realiza un análisis a priori: estima el mínimo de observaciones independientes antes de recopilar datos. El efecto se introduce como d de Cohen, una diferencia estandarizada en unidades de desviación estándar. Un valor cercano a 0.2 suele considerarse pequeño, 0.5 mediano y 0.8 grande, pero un valor relevante debe basarse en conocimiento del tema, evidencia previa o el menor efecto que valga la pena detectar. El nivel de significación, habitualmente llamado alpha, controla la probabilidad tolerada de un falso positivo cuando la hipótesis nula es verdadera. Un valor convencional es 0.05. La potencia estadística es la probabilidad de detectar el efecto especificado cuando realmente existe. Es común planificar con una potencia de 0.80 o 0.90. Aumentar la potencia, reducir alpha o buscar un efecto menor incrementa la muestra necesaria, porque el estudio debe distinguir una señal más débil con exigencias de evidencia más estrictas. El cálculo usa una aproximación normal bilateral. Suma el valor crítico normal estándar correspondiente a la mitad de alpha y el de la potencia deseada, divide la suma entre el efecto estandarizado, eleva al cuadrado y redondea hacia arriba. El modelo es útil para planificar inicialmente una prueba de media estandarizada de una muestra y como aproximación transparente para diseños relacionados. Un estudio de dos grupos independientes suele requerir, en cada grupo, la cantidad mostrada multiplicada según sus supuestos de asignación y varianza; consulta un método específico del diseño antes del reclutamiento definitivo. Trata el resultado como un mínimo estadístico, no como la meta completa de reclutamiento. Auméntalo para prever abandonos, registros faltantes, agrupamiento, medidas repetidas, asignación desigual, varios resultados principales o incertidumbre en el efecto estimado. El cálculo de potencia no corrige un muestreo sesgado, mediciones deficientes ni un modelo de análisis inadecuado. Documenta todos los supuestos en el protocolo y considera cálculos de sensibilidad con varios efectos plausibles para mostrar cómo la incertidumbre cambia la muestra necesaria en la práctica.