Cinco pasos para calcular el tamaño de muestra

Casi todas las agencias que otorgan requieren una estimación de un tamaño de muestra adecuado para detectar los efectos hipotéticos en el estudio. Pero todos los estudios están bien atendidos por las estimaciones del tamaño de la muestra, ya que puede ahorrar una gran cantidad de recursos.

¿Por qué? Estudios de tamaño insuficiente no pueden encontrar los resultados reales y los estudios de gran tamaño encontrar otras aún no sustanciales. Tanto los estudios de tamaño inferior y de gran tamaño pérdida de tiempo, energía y dinero; el primero por el uso de los recursos, sin encontrar resultados y este último mediante el uso de más recursos de los necesarios. Tanto exponer un número innecesario de los participantes a riesgos experimentales.

El truco está en el tamaño de un estudio para que sea lo suficientemente grande como para detectar un efecto de importancia científica. Si su efecto resulta ser más grande, tanto mejor. Pero primero hay que recabar alguna información sobre la cual basar las estimaciones
.

Una vez que haya reunido esa información, se puede calcular a mano utilizando una fórmula que se encuentra en muchos libros de texto, utilice uno de los muchos paquetes de software especializados, o entregarlos a un estadístico, dependiendo de la complejidad del análisis. Pero independientemente de la forma en que usted o su estadística calcula que, lo que necesita hacer primero los 5 pasos siguientes:.

Paso 1. Especifique una prueba de hipótesis

La mayoría de los estudios tienen muchas hipótesis, pero para cálculos del tamaño de la muestra, elegir uno a tres hipótesis principales. Hacerlas explícitas en términos de una hipótesis nula y alternativa.

Paso 2. Especifique el nivel de significación de la prueba.

Por lo general, alfa = 0,05, pero no tiene que ser.

Paso 3. Especifique el tamaño del efecto más pequeño que es de interés científico.

Esto es a menudo el paso más difícil. El punto aquí no es para especificar el tamaño del efecto que usted espera encontrar o que otros han encontrado, pero el tamaño del efecto pequeño de interés científico.

¿Qué significa eso? Cualquier tamaño del efecto puede ser estadísticamente significativa con una muestra lo suficientemente grande. Su trabajo consiste en averiguar en qué punto se dicen sus colegas, España

Para algunas variables de resultado, el valor correcto es obvia "¿Y qué si es significativo No afecta nada?!"; para los demás, no es en absoluto

Algunos ejemplos:.

* Si su terapia reduce la ansiedad en un 3%, ¿sería realmente mejorar la vida de un paciente? ¿Qué tan grande sería la gota que ser?
* Si los tiempos de respuesta a los estímulos en la condición experimental fueron 40 ms más rápido que en la condición de control, ¿significa algo? Es una diferencia de 40 ms significativo? Es 20? 100?
* Si se encontraron 4 menos escarabajos por planta con el tratamiento que con el control, habría que realmente afecta a la planta? ¿Pueden los 4 más escarabajos destruir, o incluso atrofiar, una planta, o requiere 10? 20?

Paso 4. Estimar los valores de otros parámetros necesarios para calcular la función de potencia.

La mayoría de las pruebas estadísticas tienen el formato de efecto /error estándar. Hemos elegido un valor para el efecto en el paso 3. El error estándar es generalmente la desviación estándar /n. Para resolver para n, que es el punto de todo esto, necesitamos un valor de desviación estándar. Sólo hay dos maneras de conseguirlo.

1. La mejor manera es utilizar los datos de un estudio piloto para calcular la desviación estándar.

2. La otra manera es usar de datos histórica estudio -otro que utiliza la misma variable dependiente. Si usted tiene más de un estudio, aún mejor. Promedio de las desviaciones estándar para una estimación más fiable.

A veces, ambas fuentes de información pueden ser difíciles de conseguir, pero si quieres tamaños de muestra que son ni remotamente exacta, es necesario uno o el otro.

Paso 5. Especifique la potencia prevista de la prueba.

La potencia de una prueba es la probabilidad de encontrar significado si la hipótesis alternativa es verdadera.

Un poder de 0,8 es el mínimo. Si va a ser difícil volver a ejecutar el estudio o añadir un poco más de los participantes, una potencia de 0,9 es mejor. Si usted está solicitando una beca, una potencia de 0,9 es siempre mejor

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