Visualizar la relación
Ahora que hemos revisado el efecto sobre ciertos errores y calculado el tamaño de muestra necesario para distintos valores de potencia, demos un paso atrás y observemos la relación entre la potencia y el tamaño de muestra con una gráfica útil.
En este ejercicio, cambiaremos de enfoque y usaremos una t de Student en lugar de una z. Para visualizarlo, utiliza la función plot_power() que muestra el tamaño de muestra en el eje x, la potencia en el eje y y distintas líneas que representan diferentes tamaños mínimos de efecto.
Este ejercicio forma parte del curso
Practicando preguntas de entrevistas de estadística en Python
Instrucciones del ejercicio
- Asigna un objeto
TTestIndPower()a la variableresults. - Visualiza la relación entre la potencia y el tamaño de muestra usando la función
plot_power()con los valores de parámetros adecuados; ¿qué observas?
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
sample_sizes = np.array(range(5, 100))
effect_sizes = np.array([0.2, 0.5, 0.8])
# Create results object for t-test analysis
from statsmodels.stats.power import TTestIndPower
results = ____
# Plot the power analysis
results.plot_power(dep_var='nobs', nobs=____, effect_size=____)
plt.show()