Potencia estadística



Documentos relacionados
ANÁLISIS CUANTITATIVO DE DATOS EN CIENCIAS SOCIALES CON EL SPSS (I) Tablas de contingencia y pruebas de asociación

Número de Observaciones (N): cuántas observaciones serán necesarias para detectar el efecto?

ÍNDICE CAPITULO UNO CAPITULO DOS. Pág.

Técnicas Cuantitativas para el Management y los Negocios I

Nivel socioeconómico medio. Nivel socioeconómico alto SI NO TOTAL

Tema 5. Muestreo y distribuciones muestrales

TEMA 5 VALIDEZ DE LA INVESTIGACIÓN (II): Validez de conclusión estadística

TEMA 5 Inferencia no paramétrica. Guía docente:

Estadística Avanzada y Análisis de Datos

TEMA 11. LA FIABILIDAD DE LOS TESTS

1.- DATOS DE LA ASIGNATURA. Nombre de la asignatura: Probabilidad y Estadística. Carrera: Ingeniería en Materiales. Clave de la asignatura: MAM 0524

Estadística inferencial. Aplicación con el SPSS

Estadística II Tema 2. Conceptos básicos en el contraste de. Curso 2010/11

TEMA 4: CONTRASTES DE HIPÓTESIS. CONCEPTOS BÁSICOS

Estadistica II Tema 1. Inferencia sobre una población. Curso 2009/10

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Teoría de la decisión Estadística

La Estadística Médica. Descripción General de la Bioestadística. Esquema de la presentación. La Bioestadística. Ejemplos de fuentes de Incertidumbre

CAPITULO III. METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION

Pruebas de bondad de ajuste

Problemas resueltos. Temas 10 y 11 11, 9, 12, 17, 8, 11, 9, 4, 5, 9, 14, 9, 17, 24, 19, 10, 17, 17, 8, 23, 8, 6, 14, 16, 6, 7, 15, 20, 14, 15.

Prueba de hipótesis. 1. Considerando lo anterior específica: a. La variable de estudio: b. La población: c. El parámetro. d. Estimador puntual:

Tema Correlación. Correlación. Introducción

Determinación del tamaño muestral para calcular la significación del coeficiente de correlación lineal

CONCEPTOS FUNDAMENTALES

Estadística Inferencial. Sesión 5. Prueba de hipótesis

Introducción a la estadística básica, el diseño de experimentos y la regresión

Nociones de Estadística Descriptiva. Medidas de tendencia central y de variabilidad

PRUEBAS PARA DOS MUESTRAS RELACIONADAS

IDE y Análisis de datos

Artículo de los payasos

Tema 2. Contraste de hipótesis en una población

ESTADISTICA INFERENCIAL

Estadística Inferencial. Sesión No. 8 Pruebas de hipótesis para varianza.

CUADERNO DE EJERCICIOS

ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN (Tema 12) Asignatura de Formación Básica (FB) de 1º curso, común a los Grado en Educación Social y en Pedagogía

ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN (Remix Final)

1) Características del diseño en un estudio de casos y controles.

EL TAMAÑO DE UNA MUESTRA EN UN ESTUDIO DE PREVALENCIA. Carlos Escalante Angulo Docente, Investigador, Facultad de Optometria

Tema 18 Análisis de la varianza de un factor (ANOVA) Contraste paramétrico de hipótesis

Ingeniería en Innovación Agrícola Sustentable

Intervalos para la diferencia de medias de dos poblaciones

Técnicas de validación estadística Bondad de ajuste

PROGRAMA COMPLETO DEL CURSO DE BIOESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS DE LA SALUD

Medidas de asociación

web:

11. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS

PRUEBAS PARAMETRICAS Y PRUEBAS NO PARAMETRICAS. jujo386@hotmail.com

D.2 ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LAS TEMPERATURAS DE VERANO

ESTADISTICA APLICADA: PROGRAMA

CARTERAS MINORISTAS Sistemas de scoring: construcción y evaluación

GUIA DE EVALUACIÓN DE TESIS

Validación de los métodos microbiológicos HERRAMIENTAS ESTADISTICAS. Bqca. QM Alicia I. Cuesta, Consultora Internacional de la FAO

Coeficiente de correlación semiparcial

Test de Kolmogorov-Smirnov

Técnicas de validación estadística Bondad de ajuste

La Distribución Normal y su uso en la Inferencia Estadística

CAPÍTULO V DEFINICIÓN DE LOS SISTEMAS DE MEDICIÓN

Introducción a la Geometría Computacional

FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS EN PSICOLOGÍA ANÁLISIS BÁSICOS CON SPSS

Unidad Temática 5 Estimación de parámetros: medias, varianzas y proporciones

Contraste de Hipótesis

Tema 11: Intervalos de confianza.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Bosqueja o describe las diversas características de un conjunto de datos.

Estadística II Examen Final - Enero Responda a los siguientes ejercicios en los cuadernillos de la Universidad.

INFORMACIÓN SOBRE LA PRUEBA DE ACCESO (PAU) A LA UNIVERSIDAD DE OVIEDO. CURSO 2015/2016

Análisis estadístico básico (I) Magdalena Cladera Munar Departament d Economia Aplicada Universitat de les Illes Balears

Problemas resueltos. Tema 12. 2º La hipótesis alternativa será que la distribución no es uniforme.

Segunda práctica de REGRESIÓN.

Control Estadístico de Calidad (Notas de Clases) De acuerdo a Juran y Gryna (1977), calidad es la totalidad de características de un

Tema II. Las muestras y la teoría paramétrica

Pruebas de Bondad de Ajuste

INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN

Estadística Inferencial 3.7. Prueba de hipótesis para la varianza. σ gl = n -1. Es decir: Ho: σ 2 15 Ha: σ 2 > 15 (prueba de una cola)

Departamento Administrativo Nacional de Estadística. Dirección de Censos y Demografía

3. Análisis univariable y bivariable

5 Relaciones entre variables.

El método utilizado en esta investigación será el método probabilístico ya que el universo en estudio es finito.

Técnicas de Inferencia Estadística II. Tema 3. Contrastes de bondad de ajuste

Test ANOVA. Prof. Jose Jacobo Zubcoff 1 ANOVA ANOVA. H 0 : No existen diferencias entre los k niveles H 1 : La hipótesis nula no es cierta

Regresión lineal múltiple

ESTADÍSTICA APLICADA. PRÁCTICAS CON SPSS. TEMA 2

Contenidos Programáticos. PROGRAMA: VARIAS (Ingeniería, Administración, edufísica, M. veterinaria )

Análisis de Datos CAPITULO 3: MEDIDAS DE VARIABILIDAD Y ASIMETRÍA

PLAN DE MUESTREO. Conceptos necesarios para el muestreo

Generación de Números Aleatorios. Modelos de Probabilidad. Introducción a la Simulación con EXCEL.

CONCEPTOS BÁSICOS DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA

Estadística Descriptiva

"INTRODUCCIÓN AL DISEÑO DE UNA TESIS DOCTORAL SOBRE TEMAS DOCENTES EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR

Contrastes de hipótesis paramétricos

Los fenómenos psicológicos (por ejemplo, la comunicación verbal) se puede analizar desde distintos puntos de vista:

Informe de biología. Hay una relación entre el nivel del Índice de Desarrollo Humano (IDH) de los países y la incidencia de la tuberculosis?

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE BAJA CALIFORNIA DIRECCIÓN GENERAL DE ASUNTOS ACADÉMICOS PROGRAMA DE ASIGNATURA I. DATOS DE IDENTIFICACIÓN.

PLANIFICACIÓN UNIDAD 5 MATEMÁTICA IV MEDIO BICENTENARIO. CMO Aprendizajes esperados Indicador Habilidad Contenido Clases

Carrera: SCC Participantes. Representantes de la academia de sistemas y computación de los Institutos Tecnológicos.

Apuntes de Métodos Estadísticos I

4. Medidas de tendencia central

Transcripción:

Potencia estadística M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 1

Potencia Estadística 1 - Es la probabilidad que tiene la prueba estadística para rechazar una hipótesis NULA FALSA Tiene un rango de 0 a 1 y está inversamente relacionada con el Error de Tipo II El diseño de investigación requiere: Medir la potencia Maximizar la potencia M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 2

Potencia Estadística 1 - Potencia ErrorTipo II 1.0 0.0 Si hay un efecto será detectado 0.8 0.2 Si hay un efecto será detectado el 80% de las veces 0.5 0.5 Si hay un efecto será detectado el 50% de las veces 0.2 0.8 Si hay un efecto será detectado el 20% de las veces 0.0 1.0 Si hay un efecto nunca será detectado M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 3

Potencia Estadística 1 - No siempre es fácil maximizar la potencia ni tampoco medirla La potencia de la prueba estadística está relacionada con: Tamaño de la muestra Tamaño del alfa Tamaño del efecto M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 4

M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 5

M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 6

M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 7

Potencia Estadística 1 - BAJA POTENCIA ALTA POTENCIA tamaño muestra Pequeño Alfa menor tamaño del efecto Pequeño tamaño muestra Grande Alfa mayor tamaño del efecto Grande M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 8

Potencia Estadística 1 - CON EL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN, LA POTENCIA SE INCREMENTA Aumentando el tamaño de la muestra Administrando tratamientos con condiciones maximizadas Utilizando instrumentos de medida fiables Utilizando muestras homogéneas, disminuyendo la variabilidad o varianza Utilizando contrastes concretos y no pruebas omnibus Utilizando procedimientos experimentales estándares M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 9

Potencia Estadística 1 - ANÁLISIS DE POTENCIA A PRIORI Disponemos en el diseño de investigación: El nivel de Alfa La potencia deseada (1 - ) Del tamaño del efecto que se desea detectar Qué deseamos conocer: Cuántos sujetos se necesitan en la investigación para cumplir con los criterios fijados en la fase de planificación de la investigación M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 10

Potencia Estadística 1 - ANÁLISIS DE POTENCIA A POSTERIORI Disponemos en el diseño de investigación: El nivel de Alfa Del tamaño muestral Del tamaño del efecto obtenido Qué deseamos conocer: La potencia que ha tenido la prueba estadística para detectar ese tamaño del efecto de la investigación realizada M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 11

Tablas de Jacob Cohen M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 12

POTENCIA Y TAMAÑO DEL EFECTO: r.15.20.25.30.35.40.45.50.55.60.65.70 d.30.41.52.63.75.87 1.01 1.15 1.32 1.50 1.71 1.96 POTENCIA Tamaño de N Friedman, 1982.30 93 53 34 24 18 14 11 9 8 7 6 5.40 132 74 47 33 24 19 15 12 10 8 7 6.50 170 95 60 42 30 23 18 14 12 9 8 7.60 257 143 90 62 45 34 24 20 16 13 11 9.70 300 167 105 72 52 39 29 23 18 15 12 10.80 343 191 120 82 59 44 33 26 20 16 13 11.90 459 255 160 109 78 58 44 34 27 21 17 13 Todos los valores son para alfa=0.05 M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 13

Potencia Estadística 1 - ANÁLISIS DE POTENCIA CÁLCULO Tablas: en función del tamaño del efecto, alfa y potencia deseada Cálculo: aproximación al valor exacto con la formula de Severo y Zelen (1960) M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 14

TAMAÑO DEL EFECTO, POTENCIA Y TAMAÑO DE LA MUESTRA: Friedman, 1982 r.15.20.25.30.35.40.45.50.55.60.65.70 d.30.41.52.63.75.87 1.01 1.15 1.32 1.50 1.71 1.96 POTENCIA Tamaño de N:.30 93 53 34 24 18 14 11 9 8 7 6 5.40 132 74 47 33 24 19 15 12 10 8 7 6.50 170 95 60 42 30 23 18 14 12 9 8 7.60 257 143 90 62 45 34 24 20 16 13 11 9.70 300 167 105 72 52 39 29 23 18 15 12 10.80 343 191 120 82 59 44 33 26 20 16 13 11.90 459 255 160 109 78 58 44 34 27 21 17 13 Todos los valores son para alfa=0.05 M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 15

Potencia Estadística 1 - ANÁLISIS DE POTENCIA A PRIORI Disponemos en el diseño de investigación: El nivel de Alfa: 0.05 La potencia deseada (1 - ): 80 Del tamaño del efecto que se desea detectar: r = 0.30 Qué deseamos conocer: N? M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 16

TAMAÑO DEL EFECTO, POTENCIA Y TAMAÑO DE LA MUESTRA: r.15.20.25.30.35.40.45.50.55.60.65.70 d.30.41.52.63.75.87 1.01 1.15 1.32 1.50 1.71 1.96 POTENCIA Tamaño de N:.30 93 53 34 24 18 14 11 9 8 7 6 5.40 132 74 47 33 24 19 15 12 10 8 7 6.50 170 95 60 42 30 23 18 14 12 9 8 7.60 257 143 90 62 45 34 24 20 16 13 11 9.70 300 167 105 72 52 39 29 23 18 15 12 10.80 343 191 120 82 59 44 33 26 20 16 13 11.90 459 255 160 109 78 58 44 34 27 21 17 13 Se necesitarán N= 82 observaciones r=0.40, potencia=.90 N? r=0.15, potencia=.90 N? r=0.20, potencia=.70 N? Friedman, 1982 M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 17

La cuestión es tener información sobre la correlación o el tamaño del efecto esperado Estudios piloto, resultados de meta-análisis o pequeño-mediano-grande son la solución M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 18

Potencia Estadística 1 - ANÁLISIS DE POTENCIA A POSTERIORI Disponemos en el diseño de investigación: El nivel de Alfa: 0.05 Del tamaño muestral: 34 Del tamaño del efecto obtenido: r = 0.30 Qué deseamos conocer: probabilidad del error de Tipo II M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 19

TAMAÑO DEL EFECTO, POTENCIA Y TAMAÑO DE LA MUESTRA: r.15.20.25.30.35.40.45.50.55.60.65.70 d.30.41.52.63.75.87 1.01 1.15 1.32 1.50 1.71 1.96 POTENCIA Tamaño de N:.30 93 53 34 24 18 14 11 9 8 7 6 5.40 132 74 47 33 24 19 15 12 10 8 7 6.50 170 95 60 42 30 23 18 14 12 9 8 7.60 257 143 90 62 45 34 24 20 16 13 11 9.70 300 167 105 72 52 39 29 23 18 15 12 10.80 343 191 120 82 59 44 33 26 20 16 13 11.90 459 255 160 109 78 58 44 34 27 21 17 13 La potencia fue de 0.40, luego la probabilidad del error de Tipo II fue de 0.60 r=0.45, N=29 potencia? Friedman, 1982 M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 20

TAMAÑO DEL EFECTO, POTENCIA Y TAMAÑO DE LA MUESTRA: Friedman, 1982 r.15.20.25.30.35.40.45.50.55.60.65.70 d.30.41.52.63.75.87 1.01 1.15 1.32 1.50 1.71 1.96 POTENCIA Tamaño de N:.30 93 53 34 24 18 14 11 9 8 7 6 5.40 132 74 47 33 24 19 15 12 10 8 7 6.50 170 95 60 42 30 23 18 14 12 9 8 7.60 257 143 90 62 45 34 24 20 16 13 11 9.70 300 167 105 72 52 39 29 23 18 15 12 10.80 343 191 120 82 59 44 33 26 20 16 13 11.90 459 255 160 109 78 58 44 34 27 21 17 13 r=0.45, N=29 potencia? = 0.70 Si el investigador desea replicar este estudio, qué tamaño de muestra necesitará si quiere cometer un 10% de error de Tipo II Se necesitarán N= 44 observaciones M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 21

Payasos de Hospital M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 22

M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 23

TAMAÑO DEL EFECTO: interpretación En términos de percentiles y distribución: Cohen Tamaño Percentil Porcentaje NO Efecto Solapamiento 2.0 97.7 81.1% 1.9 97.1 79.4% 1.8 96.4 77.4 1.7 95.5 75.4% 1.6 94.5 73.1 1.5 93.3 70.7 1.4 91.9 68.1 1.3 90 65.3 1.2 88 62.2 1.1 86 58.9 1.0 84 55.4 0.9 82 51.6 GRANDE 0.8 79 47.4 0.7 76 43.0 0.6 73 38.2 MEDIO 0.5 69 33.0 0.4 66 27.4 0.3 62 21.3 PEQUEÑO 0.2 58 14.7 0.1 54 7.7 0.0 50 0 M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 24

TAMAÑO DEL EFECTO: interpretación En términos de percentiles y distribución: Cohen Tamaño Percentil Porcentaje NO Efecto Solapamiento Un tamaño del efecto de 1.7 indica un 75.4% de No Solapamiento de las dos distribuciones 2.0 97.7 81.1% 1.9 97.1 79.4% 1.8 96.4 77.4 1.7 95.5 75.4% 1.6 94.5 73.1 1.5 93.3 70.7 1.4 91.9 68.1 1.3 90 65.3 en el percentil 1.2 79 del grupo 88 control 62.2 1.1 86 58.9 1.0 84 55.4 0.9 82 51.6 GRANDE 0.8 79 47.4 0.7 76 43.0 0.6 73 38.2 MEDIO de control 0.5 69 33.0 0.4 66 27.4 0.3 62 21.3 PEQUEÑO 0.2 58 14.7 0.1 54 7.7 0.0 50 0 La media del grupo experimental se encuentra La distribución de puntuaciones del grupo experimental se solapa completamente con la distribución de puntuaciones del grupo M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 25

TAMAÑO DEL EFECTO: interpretación En términos de correlación y varianza explicada: Cohen Tamaño r r 2 Efecto 2.0 0.707 0.500 1.9 0.689 0.474 1.8 0.669 0.448 1.7 0.648 0.419 1.6 0.625 0.390 1.5 0.600 0.360 1.4 0.573 0.329 1.3 0.545 0.297 1.2 0.514 0.265 1.1 0.482 0.232 1.0 0.447 0.200 0.9 0.410 0.168 GRANDE 0.8 0.371 0.138 0.7 0.330 0.109 0.6 0.287 0.083 MEDIO 0.5 0.243 0.059 0.4 0.196 0.038 0.3 0.148 0.022 PEQUEÑO 0.2 0.100 0.010 0.1 0.050 0.002 0.0 0.000 0.000 M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 26

M. Dolores Frías http://www.uv.es/~friasnav 27