O poder estatístico é a chance de detectar o efeito de um teste quando de fato houver um efeito. Dito de outra maneira, também pode ser a capacidade de diferenciarmos um efeito real de um efeito aleatório em um estudo.
Em geral, o poder estatístico costuma ser de 80%. Isso indica que temos 80% de chance de detectar o efeito caso ele aconteça.
Talvez isso soe familiar, já que nós discutimos o poder estatístico quando falamos sobre erro do tipo II. Na realidade, o poder estatístico é o inverso da chance de erro do tipo II.
Para entender melhor, vamos pensar em um exemplo. Vamos supor que estamos verificando a hipótese de que adolescentes são mais curiosos do que adultos. Supondo que vamos fazer um teste-t para detectar diferença de médias entre os adolescentes e adultos, teríamos as seguintes hipóteses:
- H0: adolescentes não tem diferença na média de curiosidade comparando com adultos.
- H1: adolescentes tem diferença na média de curiosidade comparando com adultos.
O poder estatístico nos indica a chance de corretamente identificarmos que adolescentes são mais ou menos curiosos que os adultos, quando eles de fato o são.
O que influencia o poder estatístico?
O poder estatístico é influenciado por três fatores:
- O valor de significância do teste (α);
- a distância entre o valor observado na hipótese nula e na hipótese alternativa (como a diferença de média de duas amostras no teste-t);
- a variabilidade na população (como o desvio padrão das amostras);
- o tamanho da amostra.
O poder estatístico diminui quando aumentamos o valor de significância (α). Isso significa que há uma balança entre erro do tipo I e do tipo II que devemos observar. A variabilidade da amostra também diminui o tamanho de efeito, já que é mais fácil distinguir um fenômeno mais coeso de um fenômeno com grande variabilidade.
Por exemplo, é mais fácil dizer que adolescentes são mais criativos que adultos se quase todos os adolescentes forem criativos e quase todos os adultos não forem criativos. Mas fica cada vez mais difícil fazer esta distinção conforme houver uma maior mistura de adolescentes e adultos criativos e não criativos.
Por outro lado, o poder estatístico aumenta conforme aumentamos a distância entre os valores que vamos observar na hipótese nula e alternativas e o tamanho da amostra.
Como medir o poder estatístico?
O poder estatístico não é uma medida fácil de se calcular, principalmente por mudar de acordo com o teste, diferente dos valores de α. Mas podemos contar com diversas calculadoras a quem podemos recorrer. Aqui fica a recomendação de algumas:
Qual a relação entre poder estatístico e tamanho de efeito?
Tamanho de efeito e poder estatístico estão intimamente relacionados. Isso acontece pois quando o tamanho de efeito é maior, o poder estatístico também é.
Pensando em um teste-t, por exemplo, o tamanho de efeito, d de Cohen, é dado pela diferença de média entre os grupos, dividido pelo desvio padrão (figura 1). Note que ambos o poder estatístico e o tamanho de efeito aumentam quando:
- Há maior diferença entre as médias;
- O desvio padrão das duas amostras é menor.
O poder estatístico é uma medida muito importante e por vezes ignorada. Então, com este conhecimento em mente, espero que você consiga planejar pesquisas com mais rigor e possa analisar mais criticamente os resultados (seus ou não) já relatados.
E para finalizar, um assunto muito complementar ao pode estatístico são os erros do tipo I e II. Vale muito a pena olhar os artigos aqui no blog sobre tamanho de efeito, erro do tipo I e erro do tipo II.
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Como citar este post
Damásio, B. (2021, 9 de julho). Qual a importância do poder estatístico? Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/qual-a-importancia-do-poder-estatistico/
