Potencia para el diseño experimental
Imagina que recoges una muestra de 100 personas para tu estudio y dedicas tiempo y dinero a ejecutarlo. Cuando termina, te das cuenta de que la potencia de tu prueba es solo del 10 %. En otras palabras, incluso si hubiera una diferencia entre tus grupos, con los datos que aportaste tu prueba solo tendría un 10 % de probabilidad de detectarla. ¡Qué desperdicio de esfuerzo!
Por eso, la mejor práctica es estimar la potencia antes de recopilar datos y ejecutar un experimento. En este ejercicio vas a ordenar los pasos que se siguen en ese proceso. Los siguientes elementos son etapas del diseño experimental usando un análisis de potencia.
Este ejercicio forma parte del curso
Fundamentos de la inferencia en Python
ejercicio interactivo práctico
Convierte la teoría en práctica con uno de nuestros ejercicios interactivos
Empezar ejercicio