Es una propiedad de un método de prueba de hipótesis: la probabilidad de rechazar la hipótesis nula dado que es falsa, es decir, la probabilidad de no cometer un error tipo II. El poder de una prueba depende del tamaño de la muestra, el tamaño del efecto y el nivel de significancia ( ) de la prueba. α α
Actualmente estoy trabajando en un trabajo de investigación cuasi-experimental. Solo tengo un tamaño de muestra de 15 debido a la baja población dentro del área elegida y que solo 15 se ajustan a mis criterios. ¿Es 15 el tamaño mínimo de muestra para calcular la prueba t y la prueba F? Si es así,...
Tengo lo que probablemente sea una pregunta simple, pero me desconcierta en este momento, así que espero que me puedan ayudar. Tengo un modelo de regresión de mínimos cuadrados, con una variable independiente y una variable dependiente. La relación no es significativa. Ahora agrego una segunda...
He estado leyendo el artículo de Geoff Cumming 2008 Replication and Intervals: los valores predicen el futuro solo vagamente, pero los intervalos de confianza funcionan mucho mejor pppppp p p[~ 200 citas en Google Scholar] , y estoy confundido por una de sus afirmaciones centrales. Este es uno de...
Cuadro grande: Estoy tratando de entender cómo aumentar el tamaño de la muestra aumenta la potencia de un experimento. Las diapositivas de mi profesor explican esto con una imagen de 2 distribuciones normales, una para la hipótesis nula y otra para la hipótesis alternativa y un umbral de decisión...
Quiero hacer un modelo logístico a partir de los datos de mi encuesta. Es una pequeña encuesta de cuatro colonias residenciales en la que solo se entrevistó a 154 encuestados. Mi variable dependiente es "transición satisfactoria al trabajo". Descubrí que, de los 154 encuestados, 73 dijeron que...
Tengo un tamaño de muestra de 6. En tal caso, ¿tiene sentido evaluar la normalidad con la prueba de Kolmogorov-Smirnov? Usé SPSS. Tengo un tamaño de muestra muy pequeño porque lleva tiempo obtener cada uno. Si no tiene sentido, ¿cuántas muestras es el número más bajo que tiene sentido...
Estoy usando una prueba ranksum para comparar la media de dos muestras ( ) y han encontrado que son significativamente diferentes con: . ¿Debería sospechar de un valor tan pequeño o debería atribuirlo al alto poder estadístico asociado con tener una muestra muy grande? ¿Existe algo como un valor...
Esta pregunta se ha hecho antes aquí y aquí, pero no creo que las respuestas aborden la pregunta directamente. ¿Los estudios con poca potencia tienen una mayor probabilidad de falsos positivos? Algunos artículos de noticias hacen esta afirmación. Por ejemplo : El bajo poder estadístico es una...
Asistí a una reunión de la Sociedad de Personalidad y Psicología Social la semana pasada donde vi una charla de Uri Simonsohn con la premisa de que usar un análisis de poder a priori para determinar el tamaño de la muestra era esencialmente inútil porque sus resultados son muy sensibles a los...
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de...
Mientras asistía a conferencias, los defensores de las estadísticas bayesianas presionaron un poco para evaluar los resultados de los experimentos. Se jacta de ser más sensible, apropiado y selectivo hacia hallazgos genuinos (menos falsos positivos) que las estadísticas frecuentistas. He explorado...
¿Es el poder de una regresión logística y una prueba t equivalente? Si es así, deberían ser "equivalentes de densidad de datos", con lo que quiero decir que el mismo número de observaciones subyacentes produce la misma potencia dado un alfa fijo de 0,05. Considere dos casos: [La prueba t...
He estado aprendiendo sobre el modelo de riesgo proporcional de Cox. Tengo mucha experiencia ajuste modelos de regresión logística, y los modelos de manera de construir la intuición que he estado comparando ajuste usando coxphDel R "supervivencia" con modelos de regresión logística aptos utilizando...
Me piden que escriba una introducción a las estadísticas y estoy luchando por cómo mostrar gráficamente la forma en que se relacionan el valor p y el poder. Se me ocurrió este gráfico: Mi pregunta: ¿hay una mejor manera de mostrar esto? Aquí está mi código R x <- seq(-4, 4, length=1000) hx...
Algunas pruebas estadísticas son robustas y otras no. ¿Qué significa exactamente la robustez? Sorprendentemente, no pude encontrar esa pregunta en este sitio. Además, a veces, la solidez y la potencia de una prueba se discuten juntas. E intuitivamente, no pude diferenciar entre los dos conceptos....
Estoy revisando por pares un artículo de revista académica y los autores escribieron lo siguiente como justificación para no informar ninguna estadística inferencial (identifiqué la naturaleza de los dos grupos): En total, 25 de los 2.349 (1,1%) encuestados informó X . Nos abstenemos de...
Necesito ayuda sobre la medición repetida ANOVA. Estamos investigando el efecto de alguna intervención en la reducción de la tasa de infección del torrente sanguíneo (BSI) en algunas salas. Planeamos capturar la información de la tasa de BSI mensualmente, primero 12 meses sin intervención, luego...
Siguiendo las preguntas recientes que tuvimos aquí . Esperaba saber si alguien se había encontrado o podía compartir el código R para realizar un análisis de potencia personalizado basado en la simulación de un modelo lineal. Más tarde, obviamente, me gustaría extenderlo a modelos más complejos,...
Estoy leyendo un comentario en un artículo, y el autor afirma que a veces, aunque los estimadores (encontrados por ML o cuasilikelihood máxima) pueden no ser consistentes, el poder de una prueba de razón de probabilidad o razón de cuasi-probabilidad aún puede converger a 1 ya que el número de datos...
Tenemos un biomarcador potencial para predecir si un paciente tiene cáncer o no. El resultado de la prueba de biomarcadores es binario positivo o negativo. Queremos tener una idea de la cantidad de pacientes que necesitan ser evaluados para determinar si este biomarcador es un buen predictor o...