Cómo se usa
- Elige la prueba. Dos grupos es una prueba t; tres o más, un ANOVA de un factor.
- Introduce el tamaño del efecto. Si no tienes ninguno, prueba la vía 1 de «si no conoces tu tamaño del efecto».
- Revisa el nivel de significación, la potencia y las pérdidas previstas. Los valores por defecto son 0.05, 80 % y 10 %.
- Pon en la unidad lo que estés contando: animales, pocillos, placas. Va dentro de la frase.
- Copia la frase del protocolo en tu documento y añade una línea que diga de dónde salió el tamaño del efecto.
Las fórmulas y lo que hay que vigilar
El tamaño muestral es el más pequeño cuya potencia llega al objetivo. La potencia se calcula exactamente a partir de la distribución no central.
Potencia
Cuando la hipótesis nula es falsa, el estadístico de contraste sigue una F no central. La potencia es la probabilidad de que caiga más allá del valor crítico.
- No centralidad
- λ = f² × N total
- Potencia
- P( F′(k−1, N−k, λ) > F_crit )
- Prueba t de dos grupos
- lo mismo con un gl en el numerador (|T|>c ⟺ T²>c²)
Tamaño del efecto
La d de dos grupos y la f de k grupos describen la misma separación en escalas distintas.
- d de Cohen
- (diferencia de medias) / DE combinada
- Para dos grupos
- f = d / 2
- A partir del cambio y el CV
- d = cambio(%) / CV(%)
Pérdidas
Para sobrevivir a las pérdidas, divide lo que hace falta entre la fracción que se espera conservar y redondea hacia arriba.
- Solicitado
- ⌈ necesario / (1 − pérdidas) ⌉
Lo que hay que vigilar
- ⚠️ Esto decide el número de sujetos de un grupo experimental. Cuántas muestras hacen falta para validar un producto de diagnóstico in vitro es otro cálculo, y la calculadora de tamaño muestral de este sitio es esa. Las dos no comparten ni código ni fórmula.
- El tamaño muestral es siempre un número entero, así que la potencia alcanzada cae un poco por encima del objetivo. La frase lleva la cifra real.
- Los umbrales de Cohen (0.2 / 0.5 / 0.8) son un último recurso. Lakens (2013) señala que son arbitrarios y que no deberían interpretarse de forma rígida.
- El margen por pérdidas es un juicio de planificación, no algo que decida la estadística. Sigue la convención de tu institución.
- Donde la curva de potencia se aplana, añadir sujetos casi no compra nada. Parar antes de eso es la Reducción de las 3R.
- Solo se calculan pruebas bilaterales. Usar una prueba unilateral necesita su propia justificación en el protocolo, y ese juicio no es uno que esta herramienta pueda hacer por ti.
Preguntas frecuentes
Referencias
De dónde salen los tamaños de efecto convencionales. La potencia en sí se calcula según la definición de la distribución F no central y no se comparó con ninguna tabla externa (las pruebas derivan la aproximación normal por separado y comparan con ella).
- Lakens D. (2013) Calculating and reporting effect sizes to facilitate cumulative science: a practical primer for t-tests and ANOVAs. Front Psychol 4:863.doi:10.3389/fpsyg.2013.00863«pequeño (d = 0.2), mediano (d = 0.5) y grande (d = 0.8)», y la advertencia de que esos valores son arbitrarios, no deben interpretarse de forma rígida y solo sirven cuando no hay nada en la literatura con que comparar: la razón por la que esta página ofrece las convenciones en último lugar
El libro de Cohen (1988) no se abrió y no se cita directamente; los valores se toman tal como los reproduce el artículo anterior.
Se usan a menudo juntas
Selector de prueba estadística
Elige la prueba estadística que encaja con tus datos y la ejecuta.
Tamaño muestral
Calcula cuántas muestras necesita un objetivo de sensibilidad o de especificidad.
Creador de gráficos con barras de error
Dibuja un gráfico de barras de error a partir de datos agrupados, con los estadísticos de resumen.