Tamaño de muestra para la prueba t: ¿Cómo calcularlo?
¿Sabe que calcular el tamaño de la muestra para una prueba t es un paso fundamental? análisis de los datos¿Qué le permite ahorrar tiempo y dinero? ¿Sabía que un tamaño de muestra adecuado hace que sus resultados sean más confiables? A pesar de su importancia, muchos investigadores recopilan y analizan sus datos sin abordar este paso, lo que puede comprometer la confiabilidad de sus resultados. Afortunadamente, este paso que a menudo se pasa por alto es bastante simple.
En este artículo, presentaremos la forma correcta de calcular el tamaño de la muestra para una prueba t utilizando un excelente programa estadístico gratuito.
El problema
Es necesario calcular el tamaño de la muestra para determinar cuántos participantes se necesitan para detectar un efecto significativo. Puede que no sea posible detectar un efecto existente si el tamaño de la muestra es demasiado pequeño. Sin embargo, las muestras grandes pueden hacer perder tiempo, recursos y dinero. Por lo tanto, optimizar el tamaño de la muestra es crucial.
Además, el cálculo del tamaño de la muestra en la etapa de diseño del estudio es cada vez más necesario, por ejemplo, cuando se busca la aprobación del comité de ética para proyectos de investigación que involucran humanos o animales y su posterior publicación.
La Solución
Para calcular el tamaño de la muestra para la prueba t, usaremos G*Power, un excelente programa gratuito para calcular tamaños de muestra para varios análisis.
en primer lugar, descargar, instale y abra el programa.
A continuación, seleccione la prueba deseada, la prueba t de muestras independientes. Clickea en el Pruebas: Medias: Dos grupos independientes pestaña. ¡Ahora, completemos los campos!
¡Ahora, completemos los campos!
1. Cola(s): Elija 'Uno' si la prueba es de una cola o 'Dos' si la prueba es de dos colas. Utilice una prueba de una cola si su hipótesis alternativa es que la media de un grupo es mayor que la del otro. Pero, si tu hipótesis alternativa es que las medias son diferentes entre los grupos, sin distinguir cuál es mayor o menor, utiliza la prueba de dos colas. Basar esta hipótesis en el conocimiento existente en el área de estudio. Si no está seguro, deje la opción en "Dos".
2. α err prob = nivel de significancia (α): Probabilidad de rechazar la hipótesis nula (H0) cuando es verdadera (error tipo I). Los valores comúnmente utilizados son 0.05 o 0.01. Un nivel de significancia de 0.05, por ejemplo, indica un riesgo del 5% de concluir que existe una diferencia cuando no existe una diferencia real.
3. Potencia (1 – β err prob) = Potencia de la prueba (1 – β): Probabilidad de rechazar la hipótesis nula si es falsa, es decir, qué tan bien controla la prueba el error tipo II. Los valores aceptables suelen estar entre 0.80 y 0.99. Cuanto mayor sea la potencia de la prueba, mayor
4. Ratio de asignación N2/N1 = Ratio de asignación entre grupos N2/N1: Si pretende que el tamaño de la muestra de ambos grupos sea el mismo, ingrese el valor 1. Ingrese el valor requerido si desea otro índice de asignación entre los grupos.
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5. Tamaño del efecto d = tamaño del efecto de Cohen (d): Esta medida representa la fuerza de la diferencia detectada entre los grupos probados. Convencionalmente, d = 0.20 se considera débil, d = 0.50 medio y d = 0.80 fuerte. Para configurar d para el cálculo del tamaño de su muestra, haga clic en "Determinar =>" y se abrirá una nueva pestaña. En esta nueva pestaña, debemos ingresar valores para la media (Media) y la desviación estándar (SD σ) de los dos grupos.
Suponga que se encuentra en la etapa de calcular el tamaño de la muestra para su investigación. En ese caso, es posible que aún necesites recopilar los datos para calcular la media y la desviación estándar. Para este cálculo, se necesita un valor estimado obtenido de una colección piloto con pocas observaciones. Estos valores también pueden adquirirse de otros estudios con poblaciones, especies o condiciones similares a su investigación o incluso de modelos teóricos.
Ahora haga clic en Calcular y transferir a ventanas principales.. Se calculará el valor d estimado para sus datos y se completará el campo Tamaño del efecto d.
Finalmente, haga clic en Calcular, y listo… ¡Ahora tienes el tamaño total de la muestra y los de los grupos 1 y 2!
Para calcular el tamaño de la muestra para la prueba t de muestras dependientes, haga clic en el Pruebas: Medias: Dos grupos dependientes (pares emparejados) .
Luego complete los datos exactamente como aprendimos para la prueba t de muestras independientes. La única diferencia es que ahora necesita ingresar un valor para Correlación entre grupos. Luego, ejecute una correlación de Pearson entre los dos grupos utilizando los datos de la recopilación piloto para obtener este valor. Finalmente, complete el valor r obtenido.
Observaciones finales
Calcular el tamaño de la muestra para la prueba t es un paso sencillo pero esencial para obtener resultados más confiables, ahorrar tiempo y conservar recursos. Necesitará algunos datos preliminares sobre los dos grupos que está comparando en el cálculo. Estos datos pueden provenir de una recopilación piloto, recopilarse de otros estudios similares o estimarse teóricamente.
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