La potencia estadística de una prueba es en estadística la probabilidad de rechazar la hipótesis nula (por ejemplo la hipótesis según la cual los grupos son idénticos respecto a una variable) sabiendo que la hipótesis nula es incorrecta (en realidad los grupos son diferentes). Puede expresarse como 1-β donde β es el riesgo de dos especies e, es decir, puede no demostrar que los dos grupos son diferentes como lo son en realidad.
Por ejemplo, en el contexto de un experimento a ciegas para el desarrollo de un nuevo fármaco, es probable que el riesgo de 2 e especies β concluya que un fármaco no es mejor que un placebo cuando es así. En este caso, el poder de la prueba sería la probabilidad de concluir que el fármaco es mejor que el placebo, lo cual es cierto.
El poder depende del número de sujetos incluidos, el riesgo de tipo 1 (α) y el tamaño del efecto (diferencia entre los dos grupos para un ensayo clínico ) en relación con las otras cantidades de interés (como la varianza).
La potencia estadística permitida permite calcular el número de sujetos requeridos en un estudio. En general, establecemos la potencia deseada, el riesgo de primer tipo y los parámetros asociados a los grupos para obtener el número de sujetos necesarios para el estudio. El cálculo de la potencia estadística se puede aplicar a un gran número de pruebas estadísticas (comparación de medias, comparación de proporciones, modelo logístico, modelo de regresión, etc.), cuando la hipótesis alternativa es suficientemente restrictiva.
En el siguiente ejemplo, consideramos una prueba de Student de dos colas con una desviación estándar de 0.3. Para alcanzar una potencia de 0,9 si desea un tamaño de efecto del 10%, necesita 100 observaciones.