Tamanho mínimo da amostra da calculadora de potência - Teste para uma média
Instruções: Esta calculadora de poder estatístico calcula, mostrando todas as etapas, o tamanho mínimo de amostra necessário (\(n\)) para alcançar um determinado poder estatístico alvo (\(1-\beta\)), ao testar uma média de uma população. Você precisa fornecer o nível de significância (\(\alpha\)), o poder alvo, o tamanho do efeito (\(d\)) e o tipo de cauda (cauda esquerda, cauda direita ou bicaudal). Se você não sabe o valor exato do tamanho do efeito, escolha entre o tamanho do efeito pequeno, médio ou grande na forma abaixo:
Mais sobre esta calculadora de potência
Esta calculadora de poder estatístico permite que você calcule o tamanho mínimo da amostra necessária \(n\) para atingir um poder estatístico alvo, quando você conhece o nível de significância (\(\alpha\)), o tamanho da amostra, o tamanho do efeito (\(d\)) e o tipo de cauda (cauda esquerda , cauda direita ou bicaudal). Isso geralmente é conhecido como um Cálculo de potência A-Priori . Verifique aqui para um Calculadora de energia pós-hoc
O que exatamente é poder estatístico?
O poder estatístico de um teste corresponde à probabilidade de rejeitar uma hipótese nula. Ou seja, é uma probabilidade de detectar um efeito verdadeiro. Tecnicamente, o poder estatístico é 1 menos uma probabilidade de um erro do tipo 2, ou \(1 - \beta\).
Potência e tamanho do efeito
Normalmente, a informação mais difícil de obter é o tamanho do efeito, definido como d de Cohen. Se você não tiver o valor real de \(d\), pode aproximá-lo categorizar-o em uma das três categorias: pequeno, médio e grande tamanho do efeito .
Uma maneira de estimar a magnitude do tamanho do efeito, se não estiver disponível diretamente, é usar uma meta-análise. Essa técnica consiste em analisar vários estudos sobre estudos relativos, e obter uma "média" do tamanho do efeito sobre estudos relativos. Esta é uma maneira de obter algum tipo de tamanho médio do efeito ecológico . Esse processo provavelmente levará a uma estimativa muito aproximada, que muitas vezes é o melhor do que nada.