Fragmento

¿Porqué necesitamos calcular el tamaño de la muestra? Para no cometer el Error Tipo II, al concluir que no hay diferencia entre los grupos, cuando en realidad si la hay. Esto se debe a que elegimos un pequeño tamaño de muestra. Error Tipo II: aceptar Ho cuando Ho es falsa (cuando debemos rechazarla-decir erróneamente que no hay diferencia, cuando en realidad si la hay. También necesitamos conocer qué es el Error Tipo 1: rechazar Ho cuando Ho es verdadera (cuando debemos aceptada, decir erróneamente que si hay diferencia, cuando en realidad no la hay). Definiciones y símbolos para el cálculo del tamaño muestral: alfa: es el valor crítico de P, es el nivel de significancia. Es el valor crítico que escogimos para la probabilidad de que la Ho sea verdadera. Si el valor P de nuestro ensayo es menor de alfa nosotros debemos rechazar Ho y a la inversa, si P > alfa no debemos rechazarla. Por ejemplo, si nosotros establecimos un valor de alfa de 0.05, estamos diciendo que estamos dispuestos a aceptar un 5% de probabilidad de rechazar incorrectamente Ho, es decir que no hay diferencia entre los grupos. Cuando decimos que hubo una asociación estadísticamente significativa nos referimos a que hay menos de 5% de probabilidades de estar cometiendo el Error Tipo 1. beta: a la capacidad de una prueba de identificar correctamente que hay una diferencia entre los grupos en un ensayo se le denomina “poder” de la prueba. En otras palabras, es la capacidad de una prueba de rechazar hipótesis nula cuando efectivamente se debe rechazar.

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2006-08-24   |   1,819 visitas   |   Evalua este artículo 0 valoraciones

Vol. 2 Núm.12. Febrero-Abril 2006 Pags. 41-46 Bol Med UAS 2006; 2(12)