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Calculadora de potencia estadística

Planifique una comparación de medias de dos grupos. Calcule el poder a partir de un tamaño de muestra o estime los participantes necesarios para un poder objetivo.

La d de Cohen es la diferencia esperada entre las medias de los grupos dividida por la desviación estándar compartida. Utilice una estimación defendible a partir de evidencia previa o un efecto mínimo significativo, no un resultado elegido después de ver los datos.

Aproximación para dos grupos independientes de igual tamaño que comparan medias con un modelo normal (z). No es el cálculo exacto de la prueba t para muestras pequeñas.

Referencia del modelo Statsmodels: modelo de potencia normal de dos muestras

¿Qué significa poder estadístico?

La potencia es la posibilidad de que una prueba planificada detecte el efecto especificado cuando ese efecto es real. Depende del tamaño del efecto, el tamaño de la muestra y el nivel de significancia.

Preguntas frecuentes

¿Qué significa poder estadístico?

La potencia es la posibilidad de que una prueba planificada detecte el efecto especificado cuando ese efecto es real. Depende del tamaño del efecto, el tamaño de la muestra y el nivel de significancia.

¿Se cargan los supuestos de mi estudio?

No. El cálculo se ejecuta en este navegador. Esta herramienta no carga ni guarda sus suposiciones.

¿Qué significa 80% de potencia?

Según los supuestos ingresados, una estimación del 80 % significa que la prueba planificada detectaría el efecto especificado aproximadamente el 80 % de las veces si ese efecto fuera real. No hay un 80% de posibilidades de que un resultado sea cierto.

¿Qué es la d de Cohen?

La d de Cohen es una diferencia estandarizada entre dos medias: la brecha esperada dividida por la desviación estándar común. El resultado depende en gran medida del efecto que elijas.

¿Esto reemplaza un análisis de potencia completo?

No. Esta estimación del navegador cubre una comparación equilibrada de medias de dos grupos con una aproximación normal. No modela tamaños de grupos desiguales, datos pareados, proporciones, ANOVA, medidas agrupadas o repetidas, covariables, pruebas t exactas, pruebas múltiples ni restricciones de diseño específicas del estudio.