Cómo usar esta calculadora
- Introduzca la tasa binaria esperada.
- Defina la precisión posterior deseada.
- Seleccione el nivel de credibilidad aproximado.
- Indique la fuerza equivalente de su previa.
#3139 · Herramienta de IA y tecnología
Tamaño de muestra de experimento bayesiano
Estima cuántas observaciones pueden ser necesarias para alcanzar una precisión posterior objetivo al medir una tasa binaria con un modelo Beta-Binomial. Introduce una tasa esperada, el semiancho deseado del intervalo creíble, un nivel de credibilidad aproximado y la fuerza previa equivalente.
Calculadora
Parámetros de cálculoFórmula
Información total ≈ z² × p(1−p) ÷ h²; observaciones nuevas ≈ max(0, información total − fuerza previa)
Qué significa el resultado
Es una aproximación basada en la varianza normal de una proporción y trata la fuerza de una previa Beta como una pseudomuestra. No calcula exactamente cuantiles Beta posteriores.
La equivalencia de pseudomuestra depende de cómo se parametrice la previa. Valide el diseño con simulación posterior si la decisión es sensible.
Ejemplo de cálculo
Con tasa esperada del 10 %, semiancho de 1 punto, 95 % de credibilidad y una previa equivalente a 20 observaciones: la información total aproximada es 1,96² × 0,1 × 0,9 ÷ 0,01² ≈ 3.458; se requieren unas 3.438 observaciones nuevas.
Consejos para obtener mejores resultados
- Justifique la previa con datos o conocimiento previo documentado.
- Use simulación para comprobar cobertura y precisión.
- No elija una previa fuerte solo para reducir muestra.
- Pruebe varias tasas esperadas si existe incertidumbre previa.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa fuerza previa equivalente en una prueba bayesiana?
Es una forma práctica de expresar cuánta información aporta una previa Beta como si fueran observaciones adicionales.
¿Una previa fuerte siempre reduce la muestra necesaria?
Matemáticamente puede reducirla, pero solo es apropiado si esa previa está bien justificada para el contexto actual.
¿Esta calculadora produce un intervalo creíble Beta exacto?
No. Usa una aproximación normal de precisión para planificación rápida.
¿Por qué la tasa esperada afecta el tamaño de muestra?
La varianza binomial p(1−p) cambia con la tasa y es máxima cerca del 50 %.
¿Puedo usar un semiancho de 0,5 puntos porcentuales?
Sí. Una precisión más estrecha incrementará notablemente la información total necesaria.
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Resumen de variables
| Concepto | Uso |
|---|---|
| Tasa esperada | Define la varianza binomial aproximada |
| Semiancho | Objetivo de precisión posterior |
| Fuerza previa | Información equivalente ya disponible |