Calculadora gratuita de potencia estadística

Una alternativa a G*Power

Calcula cuántas respuestas completas necesitas para detectar un efecto relevante. Potencia predeterminada: 80 %.

La potencia depende de la prueba estadística que vayas a realizar.

Usa la medida estandarizada adecuada para el análisis y el efecto más pequeño con relevancia práctica.

Una potencia mayor reduce la probabilidad de pasar por alto un efecto real.

Alfa controla el riesgo de falso positivo que aceptas.

Planificación del estudio

Qué significa la potencia estadística

Bajo los supuestos del análisis, la potencia es la probabilidad de detectar un efecto del tamaño especificado. El análisis de potencia ayuda a evitar que el estudio sea demasiado pequeño para ese objetivo.

Potencia

La probabilidad de que la prueba estadística detecte un efecto real.

Tamaño del efecto esperado

El efecto más pequeño que te interesa detectar, basado en estudios previos o importancia práctica.

Nivel de significación

El riesgo de falso positivo que aceptas.

Tamaño de muestra

El número de respuestas completas que necesita la prueba prevista.

  • A menudo se planifica con una potencia del 80 %, es decir, un 80 % de probabilidad de detectar un efecto real del tamaño previsto.
  • El tamaño del efecto importa porque una muestra enorme puede hacer significativo un efecto minúsculo y poco importante.
  • El análisis de potencia sirve para pruebas inferenciales, no solo para estimaciones descriptivas.
*

Cómo usar este análisis de potencia

1
Elegir el análisis

Selecciona la prueba que realmente utilizarás al analizar los datos.

2
Definir el efecto

Introduce el efecto más pequeño que tendría relevancia práctica en tu estudio.

3
Elegir la potencia

Usa el 80 % como punto de partida o elige más si pasar por alto un efecto sería costoso.

4
Recopilar datos suficientes

Usa la estimación como objetivo y añade margen para respuestas incompletas o inutilizables.

Guía de inferencia

Planificar errores de tipo I y II antes del trabajo de campo

Un resultado puede ser significativo aunque no exista un efecto real, o puede pasar por alto un efecto real porque el estudio no tenía suficiente potencia.

Error de tipo I

La prueba da un resultado significativo cuando en realidad no existe ningún efecto. Alfa controla este riesgo.

Error de tipo II

La prueba no da un resultado significativo aunque existe un efecto del tamaño previsto. Una potencia baja lo hace más probable.

Potencia insuficiente

Una muestra demasiado pequeña puede pasar por alto un efecto relevante.

Demasiada muestra sin pensar en el efecto

Un efecto diminuto puede ser significativo aunque no tenga importancia práctica.

Existe un efecto real

La potencia es la probabilidad de detectarlo. Con un 80 % de potencia, el riesgo de no detectarlo es de cerca del 20 %.

No existe un efecto real

Alfa es la probabilidad de que la prueba declare el resultado significativo por error.

Efecto relevante

Defínelo antes de empezar para que la significación estadística no sustituya la importancia práctica.

Más herramientas relacionadas

Ver todas las herramientas →
Cuando quieras

Recopilar suficientes respuestas para el análisis previsto

Convierte tu objetivo de potencia en un plan de trabajo de campo. Usa el intercambio gratuito o compra respuestas segmentadas.

Preguntas frecuentes

Lo esencial para planificar la potencia estadística en investigación con encuestas.

¿Qué es la potencia estadística?

Es la probabilidad de que una prueba detecte correctamente un efecto que existe.

¿Por qué se usa una potencia del 80 %?

Es un punto de partida habitual. Si el efecto previsto existe, el estudio lo detectará en unos cuatro de cada cinco casos.

¿Por qué importa el tamaño del efecto?

Con suficientes respuestas, incluso un efecto diminuto puede ser significativo. El tamaño del efecto mantiene el plan centrado en resultados relevantes.

¿En qué se diferencia de una calculadora de muestra?

Una calculadora normal planifica precisión descriptiva. Una calculadora de potencia también tiene en cuenta la prueba estadística.

¿Qué son los errores de tipo I y II?

El tipo I es un falso positivo. El tipo II es un falso negativo, cuando se pierde un efecto real por falta de potencia.

¿SurveySwap puede ayudar a recopilar la muestra?

Sí. Usa el intercambio gratuito, compra respuestas o encarga el trabajo de campo a SurveySwap Agency.