La potencia es en general una función de las distribuciones posibles, a menudo determinada por un parámetro, bajo la hipótesis alternativa.
Por lo tanto la potencia es igual a 1 - β, que también se conoce como la sensibilidad
El análisis de poder también se puede utilizar para calcular el tamaño del efecto mínimo que es probable que se detecte en un estudio usando un tamaño de muestra dado.
En consecuencia, la potencia a menudo se puede mejorar mediante la reducción del error de medición en los datos.
El diseño de un experimento o estudio observacional a menudo influye en el poder.
Este convenio implica un intercambio de cuatro-a-uno entre la β-riesgo y la α-riesgo.
Sin embargo, habrá ocasiones en que esta ponderación de 4 a 1 es inapropiada.
La razón es que es mejor decirle a un paciente sano "es posible que hayamos encontrado algo, vamos a probar más", que decirle a un paciente enfermo "todo está bien" [2] El análisis del poder es apropiado cuando la preocupación es con el rechazo correcto, o no, de una hipótesis nula.
En muchos contextos, la cuestión es menos acerca de la determinación de si hay o no una diferencia, sino más bien con conseguir una más refinada estimación del tamaño del efecto poblacional.