Calculadora de análise de poder

A fórmula por trás do resultado

Para dois grupos independentes de igual tamanho, comparados com um teste t de duas amostras e a aproximação normal, o tamanho da amostra por grupo é:

n = 2 × ((z₁₋α/2 + z₁₋β) / d)²

arredondado para cima até o próximo número inteiro. Aqui d é o d de Cohen, z₁₋α/2 é o quantil da normal padrão para o nível de significância (use z₁₋α em um teste unilateral) e z₁₋β é o quantil do poder desejado. Com alfa = 0,05 (bilateral), o primeiro quantil é 1,960 e, com poder de 80%, o segundo é 0,842. Para d = 0,5, isso dá 2 × (2,802 / 0,5)² = 62,8, ou seja, 63 pessoas por grupo e 126 no total.

Os quantis vêm de uma função normal inversa (aproximação racional de Acklam), então você pode usar qualquer nível de significância e valor de poder das listas, não apenas os de uma tabela impressa.

Tamanho da amostra por grupo (bilateral, alfa = 0,05)

Reduzir o tamanho do efeito pela metade multiplica a amostra necessária por cerca de quatro, e é por isso que efeitos pequenos exigem estudos tão grandes.

Como escolher os valores

• Tamanho do efeito. Use a menor diferença que faria diferença na prática, não a mais otimista. Um estudo piloto ou pesquisas anteriores da sua área orientam melhor do que os rótulos genéricos 0,2, 0,5 e 0,8, que o próprio Cohen descreveu como convenções aproximadas.
• Alfa. 0,05 é a escolha usual. Um nível mais rigoroso, como 0,01, exige amostra maior: para d = 0,5 e poder de 80%, são 94 por grupo em vez de 63.
• Poder. 80% é o mínimo comum, e 90% é típico quando deixar passar um efeito sairia caro.
• Unilateral ou bilateral. Um teste unilateral precisa de menos gente (50 por grupo para d = 0,5 com poder de 80%), mas só faz sentido quando um efeito na direção oposta não teria interesse e você decidiu isso antes de coletar os dados.

O que esta calculadora não cobre

A aproximação normal ignora a incerteza adicional de estimar o desvio padrão, por isso pode ficar um ou dois participantes por grupo abaixo do valor exato do teste t, e a diferença é maior em amostras muito pequenas. A calculadora pressupõe dois grupos independentes, de igual tamanho e com variâncias iguais. Delineamentos pareados, grupos de tamanhos diferentes, proporções, correlações e ANOVA exigem outras fórmulas. Acrescente alguns participantes à sua meta para cobrir desistências e dados ausentes.