GPower es la herramienta gratuita de análisis de potencia estadística de la Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, y ha sido el estándar de estudiantes de posgrado desde 2007. Es gratuito, está bien documentado en artículos revisados por pares y funciona. También es principalmente para Windows, solo Intel en Mac (se está desarrollando una versión nativa para Apple Silicon) y no tiene forma de importar un conjunto de datos: debe ingresar tamaños de efecto y tamaños de muestra manualmente. Aquí hay siete alternativas a GPower para escritorio que hacen más o lo hacen mejor.
Comparación rápida
| Aplicación | Mejor para | Plan gratuito | Precio inicial | Característica destacada |
|---|---|---|---|---|
| JASP | Análisis de potencia moderno + estadísticas completas | Sí | Gratuito | Interfaz similar a SPSS con Bayesiano también |
| jamovi | Estadísticas respaldadas por R sin sintaxis R | Sí | Gratuito | Ejecuta R detrás de una interfaz amigable |
| R (pwr package) | Análisis de potencia reproducible y programable | Sí | Gratuito | Todas las pruebas de potencia en un script |
| PASS | Suite comercial integral | Prueba | $1,295/año | Cobertura de pruebas más amplia |
| nQuery | Determinación del tamaño de muestra para ensayos clínicos | Prueba | Presupuesto | Diseño adaptativo y control de entrada |
| SPSS SamplePower | Tiendas SPSS de IBM | Prueba | ~$99/mes | Interfaz SPSS familiar |
| WebPower | Análisis gratuito basado en web | Sí | Gratuito | Basado en navegador, sin instalación |
Por qué los investigadores se mudan de G*Power
La brecha de datos. GPower toma parámetros ingresados manualmente y devuelve potencia o tamaño de muestra. No lee CSV, no calcula tamaños de efecto a partir de datos reales y no exporta tablas para un manuscrito. Si desea ejecutar un análisis de potencia post-hoc en un conjunto de datos existente, GPower espera que calcule el tamaño del efecto en otro lugar e ingrese el resultado manualmente.
La situación de Mac. GPower 3.1.9.6 es la compilación de Mac actual, y está compilada para procesadores Intel. En Mac Apple Silicon, se ejecuta bajo Rosetta 2, que funciona pero agrega latencia. HHU está trabajando en GPower 4 como una compilación nativa de Apple Silicon, pero ha estado en desarrollo durante varios años.
La brecha de Linux. No hay compilación oficial de Linux. Los investigadores en Linux ejecutan G*Power bajo Wine, que funciona pero no es oficialmente compatible.
La brecha de capacidad de script. Cada ejecución de GPower es una operación manual de GUI. Los flujos de trabajo de investigación reproducibles (Rmarkdown, Jupyter, Quarto) no pueden incrustar una llamada GPower de la forma en que pueden incrustar llamadas R o Python. Esto hace que G*Power sea una excepción en la ciencia computacional moderna.
1. JASP — Mejor análisis de potencia moderno con suite de estadísticas completa
JASP es el paquete de análisis estadístico de código abierto de la Universidad de Ámsterdam. Desde la versión 0.16, ha incluido un módulo de análisis de potencia completo que cubre la mayoría de las pruebas G*Power más equivalentes bayesianos. La interfaz es similar a SPSS; se ejecuta en Windows, macOS y Linux.
Donde se queda corto: El módulo de potencia es más nuevo que el resto de JASP y no cubre todas las pruebas de G*Power. Los diseños altamente especializados (puertas de múltiples brazos, adaptativo) aún necesitan una herramienta dedicada.
Precios:
- Gratuito (AGPL)
- vs G*Power: mismo nivel gratuito, Apple Silicon nativo, consciente de datos
Migración de G*Power: Sin formato de archivo compartido. Reconstruya su análisis en el módulo de Potencia de JASP utilizando los mismos parámetros.
Descargar: jasp-stats.org
Conclusión: Elija JASP como reemplazo de G*Power moderno más un paquete de estadísticas completo. Omítalo para diseños de nicho.
2. jamovi — Mejor para análisis respaldado por R sin sintaxis R
jamovi envuelve R en una interfaz amigable similar a SPSS. El módulo jpower mantenido por la comunidad agrega análisis de potencia para diseños comunes (pruebas t, ANOVA, correlaciones, regresiones). Se ejecuta en Windows, macOS y Linux.
Donde se queda corto: jpower es mantenido por la comunidad y no es tan completo como G*Power o el módulo integrado de JASP. La reproducibilidad depende de la versión de jpower.
Precios:
- Gratuito (AGPL)
- vs G*Power: mismo nivel gratuito, extensible a través de R
Migración de G*Power: Sin formato de archivo compartido. Establezca parámetros en el módulo jpower de jamovi.
Descargar: jamovi.org
Conclusión: Elija jamovi si su equipo prefiere estadísticas respaldadas por R pero desea una GUI. Omítalo para cálculos de potencia únicos.
3. R (pwr package) — Mejor para flujos de trabajo reproducibles
R con el paquete pwr de Stéphane Champely es el estándar reproducible y programable. Una sola línea de R calcula la potencia, el tamaño de la muestra o el tamaño del efecto para cualquiera de las pruebas comunes. Se adapta dentro de notebooks de Rmarkdown, Quarto y Jupyter de forma nativa.
Donde se queda corto: Línea de comandos primero. Los usuarios no familiarizados con R enfrentan una curva de aprendizaje. Algunos diseños especializados (ensayos de múltiples brazos, adaptativos) necesitan otros paquetes como Superpower o simr.
Precios:
- Gratuito (GPL)
- vs G*Power: mismo nivel gratuito, radicalmente más capaz cuando conoce R
Migración de G*Power: Cada prueba de G*Power tiene un equivalente de pwr. Los manuales hacen referencias cruzadas entre los dos.
Descargar: r-project.org más install.packages("pwr") en la consola de R
Conclusión: Elija R más pwr si su investigación ya se ejecuta en R. Omítalo si nunca ha abierto una terminal.
4. PASS — Mejor software comercial de análisis de potencia integral
PASS de NCSS es el estándar de oro comercial para análisis de potencia en investigación clínica y farmacéutica. La cobertura excede a G*Power por un orden de magnitud: más de 1.000 procedimientos, todos validados contra métodos publicados. Solo Windows.
Donde se queda corto: Solo Windows. Costoso. Excesivo para el uso académico casual.
Precios:
- Prueba: 7 días
- Individual: $1,295/año
- Académico: $995/año
- vs G*Power: mucho más caro, cobertura drásticamente más amplia
Migración de G*Power: Sin formato compartido. Los manuales hacen referencias cruzadas de procedimientos.
Descargar: ncss.com/software/pass
Conclusión: Elija PASS para presupuestos de investigación clínica regulada que puedan permitirse. Omítalo para trabajo de aula o exploración.
5. nQuery — Mejor para determinación del tamaño de muestra de ensayos clínicos
nQuery es una herramienta especializada para diseño de ensayos clínicos adaptativos, métodos secuenciales de grupo y tamaño de muestra de múltiples brazos. Se utiliza en presentaciones farmacéuticas a la FDA y la EMA. Windows y macOS.
Donde se queda corto: Alcance estrecho. Si no está diseñando un ensayo clínico, nQuery es más de lo que necesita.
Precios:
- Presupuesto, típicamente varios miles de dólares por año
- vs G*Power: significativamente más caro, enfocado en diseños de grado regulatorio
Migración de G*Power: Sin formato compartido. Los parámetros y tamaños de efecto se reingresan.
Descargar: statsols.com
Conclusión: Elija nQuery para bioestadísticos de ensayos clínicos. Omítalo para cualquier otra cosa.
6. SPSS SamplePower — Mejor para tiendas SPSS
SPSS SamplePower es el complemento de IBM para SPSS Statistics que lleva el análisis de potencia a la interfaz de SPSS. Familiar para cualquiera que ya use SPSS; el flujo de trabajo se integra con la sintaxis de SPSS existente.
Donde se queda corto: Requiere una licencia de SPSS Statistics primero. Windows-primero, macOS disponible. No tan completo como PASS.
Precios:
- Requiere suscripción a SPSS Statistics: ~$99/mes para nivel Estándar
- vs G*Power: pagado, solo vale la pena si SPSS ya está en uso
Migración de G*Power: Sin parte de archivo.
Descargar: ibm.com/products/spss-statistics
Conclusión: Elija SPSS SamplePower si el laboratorio ya tiene licencia de SPSS. Omítalo como compra independiente.
7. WebPower — Mejor análisis gratuito basado en web
WebPower del equipo de Zhiyong Zhang en Notre Dame es una herramienta de análisis de potencia basada en web gratuita con un paquete R coincidente. Se ejecuta en cualquier navegador de escritorio en Windows, macOS y Linux. Cubre pruebas comunes más diseños longitudinales y multinivel que G*Power descuida.
Donde se queda corto: La interfaz web es escasa. Requiere internet.
Precios:
- Gratuito
- vs G*Power: mismo nivel gratuito, basado en navegador, más fuerte para diseños multinivel y longitudinales
Migración de G*Power: Reingrese parámetros en el formulario de WebPower.
Descargar: webpower.psychstat.org
Conclusión: Elija WebPower para un cálculo rápido sin instalación. Omítalo si la confiabilidad sin conexión es importante.
Cómo elegir
Elija JASP como estándar moderno por defecto. Reemplaza G*Power para la mayoría de pruebas académicas y suma análisis estadístico completo.
Elija jamovi si su flujo de trabajo prefiere R detrás de una GUI.
Elija R más pwr si ya está escribiendo R para el resto de su análisis. Es la victoria de la reproducibilidad.
Elija PASS para presupuestos de investigación clínica regulada que necesiten cada procedimiento de prueba.
Elija nQuery específicamente para diseños de ensayos clínicos adaptativos.
Elija SPSS SamplePower en un laboratorio comprometido con SPSS.
Utilice WebPower para un cálculo rápido y único, especialmente para diseños multinivel o longitudinales.
Quédese con G*Power si está enseñando una clase de métodos de investigación donde cada libro de texto cita GPower, o si su revisor espera capturas de pantalla de GPower. La herramienta no va a desaparecer; simplemente ya no es la mejor opción por defecto.
Preguntas frecuentes
¿Sigue siendo G*Power mantenido? Sí. El grupo de la Universidad Heinrich Heine continúa corrigiendo errores e emitiendo nuevas compilaciones. Se está desarrollando activamente una versión nativa de Mac Apple Silicon como G*Power 4.
¿Cuál es la mejor alternativa gratuita a G*Power? JASP y jamovi son las dos opciones gratuitas más sólidas para la mayoría de investigadores académicos. Ambos se ejecutan en Windows, macOS (Apple Silicon nativo) y Linux e incluyen procedimientos estadísticos modernos junto con análisis de potencia. R con el paquete pwr es la opción programable más sólida.
¿Es JASP mejor que G*Power? Para la mayoría del uso académico, sí. JASP incluye análisis de potencia, estadísticas bayesianas y análisis frecuentista completo bajo una interfaz. G*Power es más establecido pero más estrecho en alcance.
¿Puedo ejecutar G*Power en Linux? No oficialmente. G*Power bajo Wine funciona para la mayoría de investigadores. Los usuarios nativos de Linux generalmente se mudan a JASP, jamovi o R con pwr.
¿Cuál es la alternativa que funciona en Mac Apple Silicon? JASP, jamovi, R, WebPower (navegador) y SPSS todos tienen compilaciones nativas de Apple Silicon. GPower actualmente se ejecuta bajo Rosetta 2 pendiente del lanzamiento de GPower 4.
