Estima la potencia estadística para detectar una mejora en el error medio de un sistema de pronóstico. Combina tamaño de muestra, desviación estándar del error, mejora mínima relevante y nivel de significación para cuantificar la probabilidad aproximada de detectar esa mejora si realmente existe.
La potencia aproxima la probabilidad de detectar una mejora media del tamaño indicado si esa mejora es real y la variabilidad corresponde a la desviación estándar introducida.
La métrica de error debe ser coherente y la aproximación supone observaciones suficientemente independientes. Para comparaciones pareadas complejas puede ser necesario modelar la correlación.
Con n=150, σ=12, mejora mínima 3 y α=5 %, d=0,25 y la señal es aproximadamente 3,06; al descontar el umbral 1,96 se obtiene una potencia aproximada cercana al área normal acumulada correspondiente.
Una mejora mayor produce una señal estandarizada más fuerte y aumenta la potencia con la misma muestra.
Si la comparación es pareada sobre los mismos casos, lo ideal es usar la desviación estándar de las diferencias de error.
Bajo los supuestos del modelo, implica aproximadamente 80 % de probabilidad de detectar la mejora especificada si realmente existe.
Porque exige una evidencia más extrema para declarar una diferencia, elevando el umbral crítico.
Sí, reduciendo variabilidad con mejores mediciones o un diseño pareado eficiente, aunque el efecto real no puede controlarse.
| Elemento | Uso |
|---|---|
| Entradas | Definen el escenario que se va a analizar. |
| Resultado principal | Resume la métrica central para la decisión. |
| Resultados secundarios | Ayudan a interpretar precisión, capacidad o brecha. |