Análisis de poder como justificación de la muestra: estrategia analítica para la búsqueda del verdadero efecto
DOI:
https://doi.org/10.32870/rmip.v15i1.607Palabras clave:
tamaño de la muestra, análisis de poder, tamaño del efecto, estadística de robustez, estrategia analíticaResumen
El Manual de publicación de la Asociación Americana de Psicología, en su séptima edición (2020), destaca la importancia de privilegiar la calidad en la publicación de artículos científicos. Uno de sus capítulos se relaciona con los estándares de reporte de resultados para artículos de revista, que se centra en la precisión de los resultados, con especial atención en los aspectos cuantitativos, para aumentar la capacidad de identificar efectos reales en la investigación mediante el análisis de poder (AP), que, en este trabajo, se presenta como una herramienta esencial en el diseño y análisis de estudios científicos; también, se sugiere como una estrategia analítica para calcular el tamaño de la muestra. Se explica que el AP se deriva de la propuesta estadística de Neyman-Pearson para la comprobación de hipótesis. Se proporcionan definiciones clave, como el poder estadístico (?), el valor alfa crítico (?), el tamaño del efecto (?) y el tamaño de la muestra (n). Mediante el enfoque del AP, se puede coadyuvar a mejorar la calidad y transparencia en la investigación científica, así como la capacidad de reconocer efectos reales en la investigación. Se subraya la relevancia de la estadística en la construcción del conocimiento y la necesidad de estrategias para incrementar la confiabilidad de la producción científica.
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