Cómo usar esta calculadora
- Introduce el tamaño total de la muestra.
- Define la proporción base.
- Indica la diferencia mínima que quieres detectar.
- Selecciona alfa y calcula la potencia aproximada.
#3180 · Herramienta de IA y tecnología
Calculadora de potencia estadística para modelos de atribución
Estima de forma aproximada la potencia estadística para detectar un cambio en una proporción relacionada con modelos de atribución. Introduce el tamaño de muestra, la proporción base, la diferencia mínima detectable y el nivel de significación para evaluar la sensibilidad del análisis.
Calculadora
Efecto y tamaño muestralFórmula
zₑ = |p₁−p₀| / √(p₀(1−p₀)/n); potencia ≈ 1 − Φ(zα/2 − zₑ) + Φ(−zα/2 − zₑ)
Es una aproximación normal para una prueba bilateral de una proporción.
Qué significa el resultado
La potencia es la probabilidad aproximada de detectar el efecto especificado en modelos de atribución si ese efecto realmente existe bajo los supuestos del modelo.
La potencia real depende del diseño, la prueba concreta, la independencia de observaciones y la proporción efectiva bajo la alternativa.
Ejemplo de cálculo
Con n=800, proporción base de 50 %, una diferencia de 5 puntos porcentuales y alfa=5 %, la potencia aproximada es cercana al 81 %. El valor puede variar con el método estadístico exacto.
Consejos para obtener mejores resultados
- Define la diferencia mínima detectable antes de revisar resultados.
- No confundas potencia con probabilidad de que la hipótesis sea verdadera.
- Si hay varios segmentos, considera correcciones por comparaciones múltiples.
- Usa simulación o software especializado para diseños complejos.
Preguntas frecuentes
¿Qué potencia estadística necesito para modelos de atribución?
No existe un umbral universal. El 80 % es una referencia frecuente, pero la decisión debe considerar coste, impacto y riesgo de pasar por alto un efecto relevante.
¿Cómo aumenta la potencia estadística de modelos de atribución si incremento la muestra?
Una muestra mayor reduce el error estándar y aumenta la señal estandarizada, por lo que normalmente incrementa la potencia para un efecto fijo.
¿Qué pasa si reduzco alfa en el análisis de modelos de atribución?
Un alfa menor eleva el umbral de evidencia y, manteniendo todo lo demás, suele reducir la potencia.
¿La diferencia mínima detectable en modelos de atribución debe ser relativa o absoluta?
Esta calculadora usa una diferencia absoluta en puntos porcentuales. Si tu objetivo está expresado como cambio relativo, conviértelo antes de introducirlo.
¿Puedo usar esta potencia para un diseño con múltiples segmentos de modelos de atribución?
Solo como aproximación. Comparaciones múltiples, dependencia, ponderaciones o tamaños desiguales requieren un cálculo adaptado al diseño.
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Resumen de variables
| Elemento | Uso |
|---|---|
| Entradas | Datos definidos por el usuario |
| Resultado principal | Estimación calculada en el navegador |
| Resultados secundarios | Indicadores para interpretar la estimación |