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- La potencia de una prueba estadística o el poder estadístico es la probabilidad de que la hipótesis nula sea rechazada cuando la hipótesis alternativa es verdadera (es decir, la probabilidad de no cometer un error del tipo II). La potencia es en general una función de las distribuciones posibles, a menudo determinada por un parámetro, bajo la hipótesis alternativa. A medida que aumenta la potencia, las posibilidades de que se presente un error del tipo II disminuyen. La probabilidad de que ocurra un error de tipo II se conoce como la tasa de falsos negativos (β). Por lo tanto la potencia es igual a 1 - β, que también se conoce como la sensibilidad El análisis de poder se puede utilizar para calcular el tamaño mínimo de la muestra necesario para que uno pueda detectar razonablemente un efecto de un determinado tamaño. El análisis de poder también se puede utilizar para calcular el tamaño del efecto mínimo que es probable que se detecte en un estudio usando un tamaño de muestra dado. Además, el concepto de alimentación se utiliza para hacer comparaciones entre diferentes procedimientos de análisis estadísticos: por ejemplo, entre uno paramétrico y una prueba no paramétrica de la misma hipótesis. También existe el concepto de una función de potencia de una prueba, que es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. (es)
- La potencia de una prueba estadística o el poder estadístico es la probabilidad de que la hipótesis nula sea rechazada cuando la hipótesis alternativa es verdadera (es decir, la probabilidad de no cometer un error del tipo II). La potencia es en general una función de las distribuciones posibles, a menudo determinada por un parámetro, bajo la hipótesis alternativa. A medida que aumenta la potencia, las posibilidades de que se presente un error del tipo II disminuyen. La probabilidad de que ocurra un error de tipo II se conoce como la tasa de falsos negativos (β). Por lo tanto la potencia es igual a 1 - β, que también se conoce como la sensibilidad El análisis de poder se puede utilizar para calcular el tamaño mínimo de la muestra necesario para que uno pueda detectar razonablemente un efecto de un determinado tamaño. El análisis de poder también se puede utilizar para calcular el tamaño del efecto mínimo que es probable que se detecte en un estudio usando un tamaño de muestra dado. Además, el concepto de alimentación se utiliza para hacer comparaciones entre diferentes procedimientos de análisis estadísticos: por ejemplo, entre uno paramétrico y una prueba no paramétrica de la misma hipótesis. También existe el concepto de una función de potencia de una prueba, que es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. (es)
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- La potencia de una prueba estadística o el poder estadístico es la probabilidad de que la hipótesis nula sea rechazada cuando la hipótesis alternativa es verdadera (es decir, la probabilidad de no cometer un error del tipo II). La potencia es en general una función de las distribuciones posibles, a menudo determinada por un parámetro, bajo la hipótesis alternativa. A medida que aumenta la potencia, las posibilidades de que se presente un error del tipo II disminuyen. La probabilidad de que ocurra un error de tipo II se conoce como la tasa de falsos negativos (β). Por lo tanto la potencia es igual a 1 - β, que también se conoce como la sensibilidad (es)
- La potencia de una prueba estadística o el poder estadístico es la probabilidad de que la hipótesis nula sea rechazada cuando la hipótesis alternativa es verdadera (es decir, la probabilidad de no cometer un error del tipo II). La potencia es en general una función de las distribuciones posibles, a menudo determinada por un parámetro, bajo la hipótesis alternativa. A medida que aumenta la potencia, las posibilidades de que se presente un error del tipo II disminuyen. La probabilidad de que ocurra un error de tipo II se conoce como la tasa de falsos negativos (β). Por lo tanto la potencia es igual a 1 - β, que también se conoce como la sensibilidad (es)
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- Poder estadístico (es)
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