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n = tamaño
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Muestra Población A 28,00 12,00 110
Muestra Población B 20,00 12,00 105
Diferencia de medias -8,00 12,00 215
Media A Media B Dif Medias (IC 95%) p de Dif Medias
Potencia
resultante
p Dif Desv Est
Válido si homocedasticidad 28 (DE 12) 20 (DE 12) -8 (-11,23 a -4,77) 0,000 99,9% 0,501
Válido si heterocedasticidad 28 (DE 12) 20 (DE 12) -8 (-8,93 a -7,07) 0,000 0,501
Media A Media B
Dif Medias
Estandarizada, D de
Cohen (IC 95%)
28 (DE 12) 20 (DE 12) -0,67 (-0,94 a -0,4) Tamaño del efecto según la d: 0,20 (pequeño); 0,50 (mediano); 0,80 (grande)
Diferencia de Medias (IC) para dos grupos independientes
Abreviaturas: Dif: diferencia; s: Desviación Estándar (= Desv Est); IC 95%: intervalo de confianza al 95%; n: número de
pacientes de cada grupo.
NOTA: La fila que dice "Válido si homocedasticidad" es el test t de Student, y "Válido si heterocedasticidad" es el test de
Welch.
Si es > 0,05 => homocedascicidad
(las varianzas son homogéneas)
Si es < 0,05 => heterocedascicidad
(las varianzas NO son homogéneas)
1) Se introducen en las casillas con fondo amarillo
la media, la desviación estándar y el tamaño de la
muestra de cada grupo.
2) Automáticamente se obtiene la Diferencia de
Medias (IC 95%), valor dep y la potencia
resultante.
3) Para elegir la Dif Medias (IC 95%) válida, de entre
las dos opciones, antes hay que comprobar silas
varianzas son homogéneas o heterogéneas aquí.
4) Simultáneamente aquí se obtiene la Diiferencia de Medias
Estandarizada, también llamada "Tamaño del efecto", mediante la
d de Cohen, con los IC 95%.
Diferencia de Medias (DM) 3,5
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Para un error alfa 5% => z α/2 = 1,960
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CÁLCULO TAMAÑO DE MUESTRA PARA UNA DIFERENCIA DE DOS
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Automáticamente se obtiene el mínimo tamaño de la muestra de cada uno de los grupos.
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Diferencia de medias entre 2 grupos independientes

  • 1. Media muestral s = Desv Est n = tamaño muestra Muestra Población A 28,00 12,00 110 Muestra Población B 20,00 12,00 105 Diferencia de medias -8,00 12,00 215 Media A Media B Dif Medias (IC 95%) p de Dif Medias Potencia resultante p Dif Desv Est Válido si homocedasticidad 28 (DE 12) 20 (DE 12) -8 (-11,23 a -4,77) 0,000 99,9% 0,501 Válido si heterocedasticidad 28 (DE 12) 20 (DE 12) -8 (-8,93 a -7,07) 0,000 0,501 Media A Media B Dif Medias Estandarizada, D de Cohen (IC 95%) 28 (DE 12) 20 (DE 12) -0,67 (-0,94 a -0,4) Tamaño del efecto según la d: 0,20 (pequeño); 0,50 (mediano); 0,80 (grande) Diferencia de Medias (IC) para dos grupos independientes Abreviaturas: Dif: diferencia; s: Desviación Estándar (= Desv Est); IC 95%: intervalo de confianza al 95%; n: número de pacientes de cada grupo. NOTA: La fila que dice "Válido si homocedasticidad" es el test t de Student, y "Válido si heterocedasticidad" es el test de Welch. Si es > 0,05 => homocedascicidad (las varianzas son homogéneas) Si es < 0,05 => heterocedascicidad (las varianzas NO son homogéneas) 1) Se introducen en las casillas con fondo amarillo la media, la desviación estándar y el tamaño de la muestra de cada grupo. 2) Automáticamente se obtiene la Diferencia de Medias (IC 95%), valor dep y la potencia resultante. 3) Para elegir la Dif Medias (IC 95%) válida, de entre las dos opciones, antes hay que comprobar silas varianzas son homogéneas o heterogéneas aquí. 4) Simultáneamente aquí se obtiene la Diiferencia de Medias Estandarizada, también llamada "Tamaño del efecto", mediante la d de Cohen, con los IC 95%.
  • 2. Diferencia de Medias (DM) 3,5 Desv Estándar (s) 10 c = DM / s 0,35 Para un error alfa 5% => z α/2 = 1,960 Para un error beta 14% => zβ = 1,096 n (cada grupo) = 153 2n (total) = 306 Cálculo del tamaño necesario de la muestra Abreviaturas: RA: Riesgo Absoluto; Error alfa: significación estadística; Potencia estadística = 1 - Error beta; n: número de pacientes necesario de cada uno de los grupos CÁLCULO TAMAÑO DE MUESTRA PARA UNA DIFERENCIA DE DOS MEDIAS Automáticamente se obtiene el mínimo tamaño de la muestra de cada uno de los grupos. Aquí se escriben la Diferencia de Medias y la Desviación Estándar esperadas. Aquí se escribela signficación estadística (error alfa) y el error beta, sabiendo que 1-beta = potencia estadística.