Si el intervalo de confianza es demasiado amplio, no podemos estar muy seguros del valor real de un parámetro, como por ejemplo la media. Sin embargo, podemos llevar a cabo varias estrategias para reducir el ancho de un intervalo de confianza y hacer que la estimación sea más precisa. Debemos aumentar la potencia del estudio.
Las siguientes características afectan el ancho del intervalo de confianza.
- Tamaño de la muestra.
- Variación en los datos.
- Tipo de intervalo.
- Nivel de confianza.
Existen 2 formas de aumentar la potencia del estudio.
- Aumentando el tamaño muestral.
- Disminuyendo el grado de confianza.
- La ventaja de un nivel de confianza más bajo es que se obtiene un intervalo de confianza más estrecho y más preciso. La desventaja es que se está menos seguro de que el intervalo de confianza contiene el parámetro de población de interés.
- Si es demasiado costoso aumentar el tamaño de la muestra en un estudio, disminuir el nivel de confianza reducirá la longitud del intervalo a expensas de perder algo de confianza.
En resumen, la amplitud del intervalo de confianza es directamente proporcional al grado de confianza e inversamente proporcional a la potencia del estudio, al tamaño muestral y a la alfa crítica del estudio.
Por ejemplo, si tenemos una p=0.06 en un estudio que se ha trabajado con IC95% (alfa crítica = 0.05) para hacerla significativa (p<0.05) debemos aumentar la potencia del estudio ya sea aumentado el tamaño de la muestra (sería lo ideal) o realizando un estudio con menor grado de confianza (IC90%; alfa crítica = 0.10) (que no sería la adecuada forma de proceder puesto que aumentaríamos el error tipo 1 del estudio).
