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.

  1. Aumentando el tamaño muestral.
  2. 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).