Por Gillian Groom

¿Tiene una póliza de seguro que pagará si su auto tiene un accidente? ¿Paga la prima porque sabe que su automóvil se dañará? No, paga para que si se daña su auto, reciba un pago para cubrir el daño.

Cuando hacemos análisis estadísticos, como pruebas de hipótesis y diseño de experimentos, estamos utilizando una muestra de datos para poder responder a preguntas sobre todos nuestros datos. La confianza de estas respuestas se ve afectada por el tamaño de la muestra que analizamos. Para minimizar el riesgo de realizar análisis estadísticos poco fiables, podemos utilizar la potencia y el tamaño de la muestra antes de recopilar datos para determinar la cantidad de datos que se necesitan para tener una buena posibilidad de encontrar ese efecto, si existe. El valor mínimo recomendado para esto es 80%.

Por esta razón, me gusta pensar en los cálculos de potencia y tamaño de muestra como una póliza de seguro para mi análisis estadístico. Permítanme explicar por qué, al compararlo con comprar y hacer reclamaciones sobre el seguro del automóvil.

1. Determinar el tipo de análisis que necesita

Al elegir una nueva póliza de seguro de automóvil, debe determinar qué tipo desea antes de solicitar un presupuesto. Esto determinará el método de cálculo para el seguro. Es lo mismo para Power Analysis. Necesita saber qué tipo de análisis desea hacer. Por ejemplo, ¿está haciendo una prueba t de 1 muestra, ANOVA o diseños factoriales? Conocer el tipo de análisis que necesita es el primer paso para seleccionar el mejor método de cálculo.

2. ¿Cuánto es un riesgo aceptable? - Establecer el nivel de significación

Al obtener un presupuesto del seguro, se le pregunta cuánto exceso o deducible está dispuesto a pagar. Cuanto mayor sea su deducible, menor será su prima. La desventaja de una prima más baja es un mayor coste para el bolsillo si tiene un accidente. Esto podría tener un grave impacto si resulta que no puede permitirse pagar la cantidad adicional.

En los cálculos de Potencia y Tamaño de muestra, se le solicita que establezca un nivel de significación (el valor predeterminado en Minitab es 0.05). Cuanto más grande sea este número, menor será el tamaño de muestra que necesitará. El impacto negativo de esto es que tiene más posibilidades de tomar una decisión equivocada. En este caso, se aumenta la probabilidad de rechazar la hipótesis nula (Error de Tipo I), encontrando que hay un efecto cuando no lo hay.

Para que la Potencia y el Tamaño de la muestra brinden información valiosa, debe comprender los costes (que pueden no solo ser monetarios) antes de seleccionar el nivel de significación.

3. Estimar los riesgos: usar la diferencia y la desviación estándar

Cuando solicita un seguro de automóvil, las aseguradoras le hacen varias preguntas sobre su demografía, su automóvil, su experiencia de conducción y sus hábitos de conducción. Las aseguradoras usan esta información para estimar los riesgos de tener un accidente o robo de su automóvil, que luego se utiliza para determinar su prima.

En los cálculos de Power Analysis, también deberá proporcionar información por adelantado para estimar adecuadamente el riesgo. En primer lugar, debe proporcionar información sobre qué grande es un efecto de importancia práctica. Por ejemplo, si vende una barra de chocolate, la diferencia entre el peso anunciado y las quejas de los clientes o los aumentos inaceptables en el coste de producción (en los cuadros de diálogo de Análisis de energía de Minitab esto se denomina Diferencia). La segunda entrada es la desviación estándar de su proceso que se usa para estimar la variabilidad./p>

Juntos, estos datos ayudan a calcular el riesgo.

4. El resultado es desconocido durante la planificación

Cuando saca una póliza de seguro para su automóvil, sabe que existe el riesgo de tener que presentar una reclamación y desea asegurarse de tener suficiente cobertura si sucede lo peor. Sin embargo, no está seguro de si tendrá que presentar una reclamación. Algo similar ocurre durante el análisis de datos. Si está planificando un análisis de datos, cree que hay una pregunta que podría responderse con el análisis, quiere asegurarse de que reúne suficientes datos para responder la pregunta, pero hasta que haya completado el análisis, no estará seguro de cuáles serán las conclusiones.

5. Tamaño Premium - Tamaño de muestra

Una vez que haya entregado toda la información a la compañía de seguros, ellos regresarán con una prima para brindarle cobertura. Si la prima es demasiado para su presupuesto, puede ajustar algunos factores para reducirla.

Power Analysis devuelve un tamaño de muestra, y al igual que las primas de seguro, si no puede recopilar esa cantidad de datos, puede cambiar algunos de los factores introducidos. Power Analysis también le permite entrar los detalles del tamaño de muestra que ya ha utilizado (o puede permitirse usar) y estimar la Potencia. Si la potencia es inferior al 80%, el tamaño de muestra que ha elegido no es lo suficientemente grande como para tener una buena oportunidad de identificar un problema u oportunidad en su proceso.

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