<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />¿Cómo interpretas estos valores de poder? ¿Cómo puede una intersección tener una p
ower?
gracias por tu ayuda,
JoeH
Hola joeh
La intersección del modelo, como cualquier parámetro, tiene incertidumbre en su estimación: el poder estadístico al estimar la intersección responde a la pregunta "¿cuál es la probabilidad? (Dada una muestra aleatoria de tamaño n de una población en la que la intersección es un valor particular diferente de 0 ) que la prueba de hipótesis en la intersección mostraría que la estadística de la muestra observada es estadísticamente significativamente diferente de 0 ".
Los cálculos de potencia ajustados a los que se refiere son las estimaciones de retrospectivo poder para un término dado; Es decir, dada una nueva muestra con una idéntico perfil de variabilidad extraído de una población con parámetros iguales a los estadísticos observados, cuál es la probabilidad de que un término en particular sea estadísticamente significativo. El poder retrospectivo debe interpretarse con cuidado, y no confundirse con el poder prospectivo. Considera esto: un parámetro con un valor p de exactamente p = 0.05 haría tener retrospectivo potencia = 0.50 (suponiendo una prueba de dos colas y alfa = 0.05). Eso parecía extraño yo al principio, pero si dibuja la distribución muestral de la estadística dado que la hipótesis alternativa es verdadera con un valor igual al valor de la muestra observada, el centro de esta distribución muestral bajo la alternativa es exactamente el criterio para rechazar la hipótesis nula ( lo cual es cierto en la definición - un valor de p == alfa significa que el parámetro en consideración está exactamente tan alejado de 0 como el criterio de rechazo en sí mismo). Entonces, la mitad de la distribución de muestreo bajo la hipótesis alternativa es menor que el criterio de rechazo, y la mitad está por encima del criterio de rechazo, por lo que una muestra aleatoria de ese parámetro de la distribución de muestreo bajo la hipótesis alternativa tiene una probabilidad de 0.50 de exceder el criterio.
El cálculo de la potencia ajustada allí (aunque sigue siendo un cálculo de potencia retrospectivo) tiene en cuenta algunas cosas adicionales. Aquí está el texto de la ayuda de JMP que explica el cálculo:
"AdjPower0.05 es el potencia ajustada valor. Este número es una estimación de la probabilidad de que esta prueba sea significativa. Los valores de muestra del estudio actual se sustituyen por los valores de los parámetros que se utilizan normalmente en un cálculo de potencia. los equilibrado el cálculo de potencia se ajusta al sesgo que resulta de la sustitución directa de las estimaciones de la muestra en la fórmula para el parámetro de no centralidad (Wright y O'Brien, 1988) ".
y la nota de advertencia de la ayuda:
" Precaución: Los resultados proporcionados por LSV0.05, LSN y AdjPower0.05 no deben utilizarse en el análisis prospectivo de potencia. No reflejan la incertidumbre inherente a un estudio futuro ".
¡Espero que esto ayude!
Julian
