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Análisis de potencia y tamaño muestral

Calcula cuántos sujetos necesita un grupo experimental para una potencia dada.Introduce el tamaño del efecto, el nivel de significación y la potencia. Con el resultado viene una frase para tu protocolo.

⚠️ Esto dimensiona un grupo experimental. Para saber cuántas muestras necesita una validación diagnóstica, mira la calculadora de tamaño muestral.

Resultado

✨ Por grupo
26animales
Total
52
Potencia alcanzada
80.7%
Con pérdidas
29 / 58

La frase para tu protocolo

Cada grupo se fijó en 26 animales. Esto supone una prueba t bilateral de dos grupos con un nivel de significación de 0.05, una potencia del 80 % y un tamaño del efecto de d = 0.8. Bajo esos supuestos, el tamaño muestral mínimo necesario es de 26 animales por grupo, lo que da una potencia real del 80.7 %. Previendo unas pérdidas del 10 %, se solicitan 29 animales por grupo, 58 en total.

Cópiala tal cual. Añade una línea que diga de dónde salió el tamaño del efecto: es la pregunta que más hacen los comités de evaluación.

Curva de potencia

0%25%50%75%100%Potencia26Por grupo

El tamaño muestral es siempre un número entero, así que la potencia alcanzada queda un poco por encima del objetivo: 80.7 %.

Donde la curva se aplana, añadir sujetos casi no compra potencia. Parar antes de eso es lo que significa la Reducción de las 3R.

Calculado exactamente a partir de la distribución F no central, no de una aproximación normal. Una prueba t bilateral de dos grupos es el mismo cálculo con un grado de libertad en el numerador.

Si no conoces tu tamaño del efecto

Aquí es donde se para todo el mundo. Las tres vías de abajo van en orden de lo respondibles que son.

1. A partir de la diferencia que importaría

La única que puedes responder antes de hacer nada. Da el cambio que quieres ver y cuánto oscila tu medida, los dos como porcentaje de la media del control: las medias se cancelan y solo sobrevive el cociente.

2. A partir de un estudio piloto o publicado

Dos medias, dos desviaciones estándar y dos recuentos dan la d de Cohen sobre la desviación estándar combinada.

3. Las etiquetas convencionales (último recurso)

Lakens (2013) reformula los umbrales de Cohen (1988) como pequeño d = 0.2, mediano d = 0.5 y grande d = 0.8, y advierte acto seguido de que «estos valores son arbitrarios y no deberían interpretarse de forma rígida»; úsalos solo cuando el hallazgo sea tan novedoso que no haya con qué compararlo.

Cómo se usa

  1. Elige la prueba. Dos grupos es una prueba t; tres o más, un ANOVA de un factor.
  2. Introduce el tamaño del efecto. Si no tienes ninguno, prueba la vía 1 de «si no conoces tu tamaño del efecto».
  3. Revisa el nivel de significación, la potencia y las pérdidas previstas. Los valores por defecto son 0.05, 80 % y 10 %.
  4. Pon en la unidad lo que estés contando: animales, pocillos, placas. Va dentro de la frase.
  5. 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

Se usan a menudo juntas

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Selector de prueba estadística

Elige la prueba estadística que encaja con tus datos y la ejecuta.

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Tamaño muestral

Calcula cuántas muestras necesita un objetivo de sensibilidad o de especificidad, según el criterio del MFDS o el de precisión de la estimación.

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Creador de gráficos con barras de error

Dibuja un gráfico de barras de error a partir de datos agrupados, con los estadísticos de resumen.