Calculadora de Poder Estatístico
Se o seu estudo é grande o suficiente para encontrar a diferença que procura, e de quantas pessoas precisaria.
Resultados
O que faz esta ferramenta
Um estudo pequeno demais não dá uma resposta errada; não dá resposta nenhuma, e o custo paga-se na mesma. O poder é a hipótese de detectar uma diferença real — oitenta por cento é o mínimo habitual, o que quer dizer que ainda assim a falharia uma vez em cada cinco. Ponha que diferença lhe importa, quantas pessoas tem em cada grupo, e esta página diz-lhe o poder que tem de facto e o número de que precisaria para chegar ao poder que quer. Vale a pena saber os dois antes de recrutar o primeiro participante, e não depois de os resultados voltarem ambíguos.
Fórmula
poder ≈ 1 − Φ(z crítico − d√(n÷2)) · n por grupo ≈ 2 ((z_α + z_β) ÷ d)²
Variáveis
| Símbolo | Significado | Unidade |
|---|---|---|
effect | Diferença que quer apanhar (d de Cohen) | — |
n_per_group | Pessoas em cada grupo | — |
alpha | Nível de significância | % |
tails | Uma cauda ou duas | — |
target_power | Poder a que aspira | % |
OUT | Hipótese de a encontrar se existir | % |
BE | Hipótese de a falhar | % |
EN | Isso chega | — |
NN | Para o seu alvo precisa, por grupo | — |
NT | O que dá, ao todo | — |
HT | Tem | — |
SH | Faltam, por grupo | — |
EF | E isso conta como | — |
CZ | z para essa confiança | — |
Exemplo resolvido
- Diferença que quer apanhar (d de Cohen)0,5
- Pessoas em cada grupo30
- Nível de significância5 %
- Uma cauda ou duas2
- Poder a que aspira80 %
- Hipótese de a encontrar se existir49,07 %
- Hipótese de a falhar50,93 %
- Isso chegaNão
- Para o seu alvo precisa, por grupo63
- O que dá, ao todo126
- Tem60
- Faltam, por grupo33
- E isso conta comoMédia
- z para essa confiança1,9600
Limitações
- O cálculo é feito inteiramente no seu navegador. Os valores que introduz nunca são enviados para um servidor.
- O resultado é uma estimativa baseada apenas nos valores que introduziu. Situações reais incluem muitas vezes fatores que esta calculadora desconhece.
- Para trabalhos que tenham de cumprir uma norma ou ser assinados, confirme o resultado com o regulamento aplicável e peça a revisão de um engenheiro qualificado.
Perguntas frequentes
O que é o poder, em palavras simples?
A hipótese de o seu estudo encontrar a diferença, supondo que ela existe mesmo. Um poder de 80 por cento quer dizer que, se corresse o mesmo estudo cinco vezes sobre um efeito real, era de esperar falhá-lo uma vez. Os estudos com pouco poder são o fracasso silencioso de boa parte da investigação: não produzem respostas erradas, produzem resposta nenhuma, e o dinheiro e os participantes gastam-se à mesma. Fazer esta conta antes de recolher os dados é a razão de ser dela; fazê-la depois diz muito pouco.
Como escolho o tamanho do efeito?
Não por adivinhação, e não usando o que um estudo pequeno anterior encontrou — esse valor está quase sempre inflacionado, porque os estudos pequenos só chegam a publicação quando exageram. A pergunta melhor é que diferença lhe importaria de facto, expressa como fracção da dispersão dos seus dados. As etiquetas grosseiras de Cohen — 0,2, 0,5 e 0,8 para pequeno, médio e grande — são um ponto de partida que ele próprio descreveu como último recurso, e a nota honesta aqui é que o tamanho de amostra que sai só é tão bom quanto o número que se pôs.
Quão exacta é a resposta?
Usa a aproximação normal ao teste t de duas amostras, que é o que todas as tabelas de poder publicadas fazem. Acima de umas vinte observações por grupo concorda com o cálculo exacto a menos de um ponto de poder; abaixo disso fica ligeiramente optimista, por isso um estudo muito pequeno é um pouco mais fraco do que esta página sugere. Pressupõe também dois grupos do mesmo tamanho, um resultado contínuo e observações independentes — um desenho diferente precisa de outra fórmula, não desta com os números ajustados.