{"id":429,"date":"2020-05-09T22:03:03","date_gmt":"2020-05-10T01:03:03","guid":{"rendered":"https:\/\/metodocientifico.com.ar\/uai\/padawan\/blog\/?p=429"},"modified":"2020-05-09T22:03:57","modified_gmt":"2020-05-10T01:03:57","slug":"que-es-el-poder-estadistico-y-como-se-calcula","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/metodocientifico.com.ar\/uai\/padawan\/blog\/2020\/05\/09\/que-es-el-poder-estadistico-y-como-se-calcula\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el Poder Estad\u00edstico y c\u00f3mo se calcula?"},"content":{"rendered":"\n
Objetivo<\/span><\/h5>\n\n\n\n

El objetivo de este art\u00edculo es reflejar conocimiento a futuros investigadores sobre la correcta recolecci\u00f3n de datos, el uso correcto de los m\u00e9todos estad\u00edsticos, conocer los modelos y m\u00e9todos de c\u00e1lculos y enfocar en la importancia del poder estad\u00edstico<\/strong> en los experimentos.<\/p>\n\n\n\n

Introducci\u00f3n<\/span><\/h5>\n\n\n\n

Una de las herramientas m\u00e1s importantes y que no debe dejar de conocer en la realizaci\u00f3n de estudios e investigaciones es la estad\u00edstica<\/strong>. Esta disciplina constituye un eje fundamental a la hora de recolectar y analizar datos experimentales brindando una respuesta racional a las grandes incertidumbres.<\/p>\n\n\n\n

Aplicado a las ciencias de la salud, esta establece la medicina basada en la evidencia<\/em>, donde demuestra la veracidad y eficacia de todas las investigaciones (ya sean antibi\u00f3ticos, vacunas, tratamientos, efectos adversos, etc.) pudiendo cambiar la manera en la que esta se ejerce y el empleo de sus recursos.<\/p>\n\n\n\n

Al llegar a esta evidencia, puede que no sea la que el investigador quiso corroborar en una primera instancia. Muchos de los errores que cometen los investigadores est\u00e1n relacionados con la hip\u00f3tesis formulada, el tama\u00f1o de la muestra, la poblaci\u00f3n, la variabilidad, el dise\u00f1o e incluso la calidad de esa misma evidencia.<\/p>\n\n\n\n

Desarrollo<\/span><\/h5>\n\n\n\n

La Estad\u00edstica<\/strong> se ocupa de reunir, clasificar, resumir, hallar regularidades, dar significado a las diferencias observadas, y analizar los datos aleatorios; siempre y cuando la variabilidad e incertidumbre sea una causa intr\u00ednseca de los mismos, con el fin de ayudar a la toma de decisiones y formular predicciones.<\/p>\n\n\n\n

Al reunir los datos necesarios para realizar su propia investigaci\u00f3n, se tienen que tomar en cuenta diversos puntos, siendo la m\u00e1s importante la correcta delimitaci\u00f3n del campo de estudio sobre su poblaci\u00f3n d inter\u00e9s. Por lo general los experimentos se realizan tomando dos muestras aleatorias de un grupo poblaci\u00f3n. (Un grupo A y un grupo B)<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Una vez definida la muestra poblacional, es fundamental entender el uso y an\u00e1lisis del poder estad\u00edstico<\/strong>. Este t\u00e9rmino hace referencia a la probabilidad de rechazar una hip\u00f3tesis nula.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La probabilidad de rechazar una hip\u00f3tesis nula cuando es realmente falsa se representa como \u03b2.<\/em><\/p>\n\n\n\n

\n
\n

Poder estad\u00edstico= 1 – \u03b2<\/span><\/em><\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Al comenzar, el investigador tiene que realizar dos tipos de hip\u00f3tesis.<\/p>\n\n\n\n

Una hip\u00f3tesis la cual se llama hip\u00f3tesis alternativa (H1= hip\u00f3tesis que afirma el resultado al que se quiere concluir en la investigaci\u00f3n), y paralelamente genera la hip\u00f3tesis nula (H0= afirmaci\u00f3n contraria a la que quiere llegar el investigador).<\/p>\n\n\n\n

Cuando la hip\u00f3tesis da como resultado que es no significativa, el poder estad\u00edstico<\/strong> revisa si realmente esta hip\u00f3tesis no tiene impacto o efecto, o el problema no es la hip\u00f3tesis sino otro factor, como el tama\u00f1o muestral. Este poder evita<\/em> conclusiones falsas y mejora la interpretaci\u00f3n de los resultados.<\/p>\n\n\n\n

En el experimento de esta investigaci\u00f3n, donde ya comentamos que se van a utilizar dos grupos, la H0 m\u00e1s com\u00fan indica que no hay diferencia <\/em>entre las poblaciones A y B<\/em>. En cambio, la H1 afirma que hay diferencia<\/em>, pudiendo esta demostrar por ejemplo la diferencia de un mismo tratamiento, afectos adversos o positivos en dos grupos diferentes.<\/p>\n\n\n\n

Cuando las hip\u00f3tesis est\u00e9n definidas y los datos se hayan obtenido correctamente, el investigador decidir\u00e1 si hay suficiente evidencia para rechazar la hip\u00f3tesis nula.<\/p>\n\n\n\n

Para no cometer ninguno de estos errores, se tiene que tener un alto poder estad\u00edstico. Si se tiene poco poder estad\u00edstico no se podr\u00e1n detectar peque\u00f1as diferencias entre los grupos poblacionales, generando una gran debilidad en el dise\u00f1o de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

C\u00e1lculo<\/span><\/h5>\n\n\n\n

El poder estad\u00edstico (1- \u03b2) se calcula con la utilizaci\u00f3n de la siguiente formula(6<\/sub>): <\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Donde:<\/em><\/p>\n\n\n\n

  • \u2206 <\/em><\/span>= <\/span>Diferencia entre la media de los grupos.<\/em><\/strong><\/li>
  • \u01a0 <\/span>= <\/span>Desviaci\u00f3n est\u00e1ndar conjunta.<\/em><\/strong><\/li>
  • nT y nC <\/span>= <\/span>Tama\u00f1os de las muestras de cada grupo<\/em><\/strong>.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

    Para ver ejemplificado el uso de la formula Z<\/strong>, dejo citado este video para que demuestre el correcto c\u00e1lculo del poder estad\u00edstico<\/strong>(10<\/sub>).<\/p>\n\n\n\n

    \n