El objetivo principal de un cálculo del tamaño de la muestra es determinar el número de participantes necesarios para detectar un efecto de tratamiento clínicamente relevante. El cálculo previo al estudio del tamaño de la muestra requerido se justifica en la mayoría de los estudios cuantitativos. Por lo general, el número de pacientes en un estudio está restringido debido a consideraciones éticas, de costo y tiempo. Sin embargo, si el tamaño de la muestra es demasiado pequeño, uno puede no ser capaz de detectar un efecto existente importante, mientras que las muestras que son demasiado grandes pueden perder tiempo, recursos y dinero. Por lo tanto, es importante optimizar el tamaño de la muestra. Además, calcular el tamaño de la muestra en la etapa de diseño del estudio se está convirtiendo cada vez más en un requisito cuando se busca la aprobación ética del comité para un proyecto de investigación.
Para calcular el tamaño de la muestra, se requiere tener alguna idea de los resultados esperados en un estudio. En general, cuanto mayor sea la variabilidad en la variable de resultado, mayor será el tamaño de la muestra requerido para evaluar si un efecto observado es un efecto verdadero. Por otro lado, cuanto más efectivo (o dañino!) Es un tratamiento probado, menor es el tamaño de la muestra necesario para detectar este efecto positivo o negativo. Calcular el tamaño de la muestra para una prueba requiere cuatro componentes básicos:
1. El error tipo I (alfa). Los estudios clínicos generalmente se realizan en una muestra de una población en lugar de en toda la población de estudio. En la investigación, estamos probando hipótesis para determinar si (resultados en) muestras particulares difieren entre sí. Por un lado, la hipótesis nula (H0) plantea la hipótesis de que los grupos de sujetos (muestras) que se están comparando no son diferentes, es decir, provienen de la misma población fuente. La hipótesis alternativa (H1), por otro lado, plantea la hipótesis de que estos grupos son diferentes y que, por lo tanto, parecen estar extraídos de diferentes poblaciones de origen. Se necesitan cálculos de tamaño de muestra para definir en qué número de sujetos se vuelve bastante improbable que agregar más sujetos cambie la conclusión.
En el proceso de prueba de hipótesis, pueden ocurrir dos errores fundamentales. Estos errores se denominan errores tipo I y tipo II, y se presenta una descripción general de estos errores en la Tabla 1.
El error tipo I (alfa) mide la probabilidad de que, dado el H0 que las muestras provienen de la misma población de origen, es probable que las diferencias encontradas ocurran. En otras palabras, el alfa representa la posibilidad de un H0 de rechazo falsamente y recoger un efecto falso positivo. El alfa se fija más comúnmente en 0.05, lo que significa que el investigador desea un <5% de posibilidades de sacar una conclusión falsa positiva.
¿Cómo hallar la población y la muestra?
Una encuesta solo puede ser realmente valiosa cuando es confiable y representativa para su negocio. Sin embargo, determinar el tamaño y la población de la muestra de la encuesta ideal puede resultar complicado. En otras palabras, ¿a quién estarás encuestando y cuántas personas? ¿Ni idea? Sin preocupaciones. ¡Estamos aquí para ayudar!
Digamos que es gerente de investigación de mercado en una empresa de muebles y está planeando lanzar una nueva línea de muebles para fines de 2016. Sin embargo, antes de lanzar la nueva línea, desea realizar una encuesta en línea sobre si su línea ‘otoño – 2016 ‘es más o menos probable que sea un impacto o un error en el mercado de la Unión Europea (UE). Hasta aquí todo bien. Sin embargo, la siguiente pregunta surgirá casi instantáneamente: «¿Cuál es la población que me gustaría encuestar?». O, ¿a quién necesita encuestar para obtener información valiosa en el éxito de su nueva línea de muebles? En este caso, la respuesta es bastante sencilla. Suponiendo que está lanzando la nueva línea en el mercado europeo, que los menores no compran muebles y que sus muebles tienen un precio razonable, su población consta de todos los adultos en la UE.
Por razones obvias, es imposible encuestar a esos (aproximadamente) 400 millones de adultos en la UE. Una muestra de adultos que viven en la UE ofrece la solución para este problema. Una muestra es una selección de encuestados elegidos de tal manera que representan a la población total lo más buena posible. Sin embargo, al instante una nueva pregunta llega a la vanguardia: «¿En cuántas personas debería consistir mi muestra?». El uso de un tamaño de muestra de encuesta correcto es crucial para su investigación. Después de todo, una muestra que es demasiado grande conducirá al desperdicio de recursos preciosos, como el tiempo y el dinero, mientras que una muestra que es demasiado pequeña no le permitirá obtener ideas confiables.
Entonces, ¿qué tan grande debería ser su muestra? ¿Debería encuestar al 1%, 5%, 10%,… de los ciudadanos adultos en la UE? Bueno, esto depende en gran medida de qué tan preciso desee que sean los datos de su encuesta. En otras palabras, qué tan cerca desea que sus resultados coincidan con los de toda la población. Hay dos medidas que afectan la precuración de los datos.
¿Cómo se halla la población?
El censo de 2022 también destacará la fuerte división de crecimiento entre los viejos y los jóvenes en Estados Unidos, como lo sugiren las estimaciones del análisis demográfico nacional de la Oficina del Censo. Muestran que entre 2010 y 2022, el número de personas mayores de 55 años creció un 27%, que es 20 veces mayor que la tasa de crecimiento de la población colectiva por debajo de 55 (1.3%). El mayor impulsor de esta división es la generación Baby Boomer, que pasó la edad de 65 años durante la última década, aumentando el tamaño del grupo de edad de 65 a 74 años en la mitad.
Entre las generaciones más jóvenes, los Millennials ayudaron a potenciar el modesto crecimiento de la población de 25 a 34 años, aunque las generaciones más pequeñas que las siguen modifican esta tasa de crecimiento hasta cerca de cero.
Podemos esperar que todos los estados, las áreas metropolitanas y la mayoría de los condados muestren ganancias en sus poblaciones de 55 años. Incluso en áreas demográficamente estancadas, el «envejecimiento en su lugar» de la generación de baby boomer dentro de ellas conducirá al crecimiento de la población para las personas mayores.
La historia es muy diferente para la población más joven. Con su tasa de crecimiento nacional en casi cero, la migración, ya sea dentro o fuera, determinará si un área registra una ganancia o pérdida de jóvenes. Esto se refleja en las estimaciones de la Oficina del Censo para los cambios estatales de 2010 a 2022 en las poblaciones de menores de 18 años: 31 estados de 31 estados registran pérdidas en su población juvenil, incluidas grandes franjas del sur del noreste, el medio oeste y el interior del sur.
En contraste, 19 estados y Washington, D.C., muestran ganancias de población en jóvenes, en gran parte debido a la inmigración (desde fuera del país y de otros estados) de jóvenes y familias con niños. Si bien la nación en su conjunto enfrenta una mayor dependencia de la edad (la mayor proporción de jubilados mayores para los jóvenes que trabajan), estos lugares pueden estar en una mejor posición para reforzar sus futuras fuerzas laborales jóvenes.
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