* Introducimos el coeficiente de correlación (r),
el nivel de significacion (sig) y la potencia del contraste (p).

data list free / r sig potencia.
begin data.
0,6 0,05 0,8
end data.

 * Transformamos r en el valor z:  fz .
compute fz = 0.5*ln((1+r)/(1-r)).

* Calculamos el valor crítico de la curva normal para el nivel de significación: critz_sig.
compute critz_sig = abs(idf.normal(sig/2,0,1)).

* Calculamos el valor crítico de la curva normal para la potencia: critz_potencia.
compute critz_potencia = abs(idf.normal(1-potencia,0,1)).

* Calculamos el tamaño de la muestra (n).
compute n = rnd((((critz_sig + critz_potencia)/fz)**2)+3,1,0).

formats r (f10.2) sig potencia (f10.2) / n (f8).

* Mostramos el tamaño de muestra necesario.
list r sig potencia n.