Para este capitulo necesitas tener instalado el paquete pwr2, también ayuda tener el paquete broom2017 2017 ZaraNueva Verano Sandalias Verano Sandalias ZaraNueva Sandalias Colección Colección lTKcFJ1. Esta clase del curso puede también ser seguida en este link.

El video de la clase se encuentra disponible en este link.

3.1 Obejtivos del práctico

  • Entender cálculos de poder en base a matriz de confusión
  • Primera tarea de práctico

3.2 Matriz de confusión

La matriz de confusión es una herramienta de toma de decisiones, en el caso especial de la toma de decisiones tenemos la siguiente matriz de confusión (Tabla 3.1)

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Tabla 3.1: Tabla de confusión de errores
Hipótesis nula cierta Hipótesis alternativa cierta
Acepto hipótesis nula No hay error Error tipo 2
Acepto hipótesis alternativa Error tipo 1 No hay error

Esto puede ser fácilmente ejemplificado con el problema de una alarma de humo (tabla3.2), en este caso cuando la alarma suena y no hay fuego y suena la alarma tenemos un error de tipo 1, en cambio si hay fuego y la alarma no suena tenemos un error de tipo 2

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Tabla 3.2: Matriz de confusión de una alarma de incendio
No hay fuego Hay fuego
No suena alarma No hay error Error tipo 2 Square To Lay 2019 Installation CostsPrices Per Foot Sod qLUSVzpGM
Suena alarma Error tipo 1 No hay error

3.2.1 Poder y matriz de confusión

  • Probabilidad de que suene la alarma cuando no hay fuego
    • \(\alpha\) usualmente 5%
    • una de cada 20 alarmas es falsa
    • ¿Cuál es el \(\alpha\) de una alarma de auto?
  • Probabilidad de que no suene la alarma cuando hay fuego
    • \(\beta\) si es 10% uno de cada 10 fuegos no es detectado
    • poder es \(1-\beta\) confianza de que fuegos son detectados

3.3 Calculo de poder en R

Para hacer cálculos de poder en ANOVAS de una y dos vías en R, utilizamos el paquete pwr2 (Lu, Liu, and Koestler 2017). En este paquete podemos utilizar la función pwr.1way para determinar el poder de un ANOVA de una vía, los argumentos de esta función son:

  • K: El número de grupos a testear
  • n: Número de individuos por grupo
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  • Alpha: Nivel de significancia
  • Delta: Valor mínimo a detectar
  • Sigma: Desviación estándar de la muestra

Para cálculos precisos de n necesarios para muestras usar la siguiente app

Referencias

Lu, Pengcheng, Junhao Liu, and Devin Koestler. 2017. Pwr2: Power and Sample Size Analysis for One-Way and Two-Way Anova ModelsSquare To Lay 2019 Installation CostsPrices Per Foot Sod qLUSVzpGM . https://CRAN.R-project.org/package=pwr2.