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Calculadora de potencia estadística para canalizaciones de datos

Esta calculadora estima la potencia estadística de una comparación entre dos tasas de una canalización de datos, por ejemplo la proporción de registros válidos antes y después de un cambio o el porcentaje de ejecuciones correctas en dos configuraciones. La potencia expresa la probabilidad aproximada de detectar una diferencia real del tamaño especificado cuando se usa una prueba bilateral para dos proporciones.

La herramienta permite explorar cómo influyen el tamaño de muestra por grupo, la tasa base, la tasa alternativa y el nivel de significación. Es útil durante el diseño de validaciones A/B, migraciones o cambios de reglas de transformación. El cálculo es una aproximación normal con grupos independientes y tamaños iguales; no modela pareamiento, medidas repetidas, correcciones múltiples ni dependencia temporal.

Datos de entrada

%
%
Resultado
—
Potencia estadística aproximada
Diferencia absoluta—
Señal estandarizada—
Nivel de significación—
Muestra total—

1. Introduce la tasa base
Usa la proporción esperada en la configuración actual de la canalización.

2. Define la tasa alternativa
Escribe la tasa que quieres poder distinguir de la base.

3. Fija la muestra por grupo
Indica cuántos registros independientes tendrá cada grupo o periodo comparable.

4. Elige el nivel de significación
Un alfa menor reduce falsos positivos, pero para la misma muestra también suele reducir la potencia.

5. Evalúa escenarios
Prueba distintos tamaños de muestra y diferencias mínimas de interés antes de ejecutar el análisis.

Fórmula principal:

p̄ = (p₁ + p₂) / 2
SE₀ = √[2p̄(1−p̄)/n]
SE₁ = √[(p₁(1−p₁)+p₂(1−p₂))/n]
Potencia ≈ Φ[(|p₂−p₁| − zα/2·SE₀) / SE₁]

Variables:

  • p₁: proporción esperada del grupo base
  • p₂: proporción esperada del grupo alternativo
  • n: observaciones por grupo
  • zα/2: valor crítico bilateral para alfa
  • Φ: función de distribución de la normal estándar

Supuestos: Se asumen dos grupos independientes, tamaños iguales, observaciones aproximadamente independientes y una aproximación normal. El resultado es orientativo, especialmente con proporciones extremas o muestras pequeñas.

Qué significa el resultado

La potencia aproxima la probabilidad de que la comparación resulte estadísticamente significativa si la diferencia introducida existe realmente.

Antes de aumentar la muestra, define una diferencia mínima que sea operativamente importante, no solo detectable.

Datos:

  • Tasa base: 90 %
  • Tasa alternativa: 94 %
  • 500 registros por grupo
  • α = 5 %

Cálculo:
p̄ = 0,92. Con n = 500, se calculan SE₀ y SE₁; la diferencia absoluta es 0,04. El umbral bilateral usa z ≈ 1,96.

Resultado:
Potencia aproximada ≈ 64 % (puede variar ligeramente por redondeo).

Interpretación:
Con 500 registros por grupo, una mejora de 4 puntos porcentuales tiene una probabilidad moderada, no alta, de detectarse con este modelo.

¿Qué potencia debería usar como objetivo?

No existe un valor universal. En muchos diseños se estudian escenarios del 80 % o 90 %, pero la decisión depende del coste de muestreo y del impacto de no detectar un cambio relevante.

¿La diferencia debe expresarse en puntos porcentuales?

Introduce directamente las dos tasas, por ejemplo 90 % y 94 %. La calculadora obtiene internamente una diferencia de 4 puntos porcentuales.

¿Puedo usar tamaños distintos en los dos grupos?

Esta versión supone tamaños iguales. Si tus grupos son muy desequilibrados, utiliza un método que incorpore n₁ y n₂ por separado.

¿Qué pasa si los registros pertenecen al mismo cliente o lote?

La independencia puede no cumplirse y la potencia real ser menor de la estimada. En ese caso conviene modelar la agrupación o usar un diseño por clústeres.

¿Potencia y confianza son lo mismo?

No. La potencia se refiere a detectar un efecto cuando existe; el nivel de confianza se relaciona con la incertidumbre de una estimación o con el complemento del nivel de significación en un contraste.