Cómo usar esta calculadora
- Introduce la tasa base o de control.
- Indica la tasa alternativa que quieres detectar.
- Define el tamaño de cada grupo.
- Selecciona el nivel de significación.
- Calcula la potencia aproximada y el tamaño de efecto absoluto.
#3170 · Herramienta de IA y tecnología
Calculadora de potencia estadística para adopción de dashboards
Estima la potencia estadística aproximada para detectar un cambio en la adopción de dashboards comparando dos proporciones. Introduce la tasa base, la tasa alternativa, el tamaño de cada grupo y el nivel de significación para evaluar si el diseño tiene capacidad suficiente para detectar el efecto esperado.
Calculadora
Datos de entradaFórmula
SE₀ = √(2p̄(1−p̄)/n)
SE₁ = √((p₁(1−p₁)+p₂(1−p₂))/n)
Potencia ≈ Φ((|p₂−p₁| − zα/2×SE₀) / SE₁)
SE₁ = √((p₁(1−p₁)+p₂(1−p₂))/n)
Potencia ≈ Φ((|p₂−p₁| − zα/2×SE₀) / SE₁)
Es una aproximación normal bilateral para comparar dos proporciones con grupos del mismo tamaño.
Qué significa el resultado
La potencia estima la probabilidad de detectar una diferencia real en la adopción de dashboards del tamaño especificado, bajo los supuestos introducidos.
La potencia depende del efecto esperado, tamaño de muestra y nivel de significación. Esta aproximación no sustituye un análisis estadístico específico para diseños complejos.
Ejemplo de cálculo
Con una tasa base de 45 %, una tasa alternativa de 52 %, 500 observaciones por grupo y α = 5 %, la diferencia es de 7 puntos porcentuales. La potencia aproximada resultante es 60,1 %.
Consejos para obtener mejores resultados
- Define el efecto mínimo relevante antes de mirar los resultados.
- Aumenta la muestra si necesitas detectar diferencias pequeñas.
- Evita elegir la tasa alternativa después de observar los datos finales.
- Usa un método específico si los grupos tienen tamaños distintos o el diseño es complejo.
- Interpreta la potencia junto con la calidad del muestreo y la validez de la medición.
Preguntas frecuentes
¿Qué potencia estadística necesito para analizar la adopción de dashboards?
No existe un valor universal, aunque 80 % se usa a menudo como referencia de planificación. La decisión debe considerar el coste de falsos negativos y el contexto.
¿Cómo afecta el tamaño de muestra a la potencia?
Con el mismo efecto y nivel de significación, aumentar el número de observaciones por grupo suele aumentar la potencia.
¿Qué sucede si la tasa alternativa está muy cerca de la tasa base?
El efecto es pequeño y se necesita una muestra mayor para detectarlo con la misma potencia.
¿La calculadora sirve para grupos de tamaños distintos?
No. Esta versión supone dos grupos del mismo tamaño y una comparación bilateral de proporciones.
¿Por qué un nivel de significación más estricto reduce la potencia?
Porque exige evidencia más fuerte para rechazar la hipótesis nula, elevando el umbral de detección para una muestra fija.
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Resumen de métricas
| Factor | Relación con la potencia |
|---|---|
| Tamaño de muestra | Mayor muestra suele aumentar potencia |
| Diferencia esperada | Mayor efecto aumenta potencia |
| α más estricto | Reduce potencia con muestra fija |