El cálculo del tamaño de la muestra es parte de las primeras etapas de la realización de una epidemiológica,
Estudio clínico o de laboratorio. Al preparar un artículo científico, hay ético y
Indicaciones metodológicas para su uso. Dos investigaciones realizadas con la misma
metodología y lograr resultados equivalentes, pero diferentes solo en términos de muestra
tamaño, puede apuntar al investigador en diferentes direcciones cuando se trata de hacer
decisiones clínicas. Por lo tanto, idealmente, las muestras no deben ser pequeñas y contrarias a
Lo que uno podría pensar no debería ser excesivo. El objetivo de este documento es discutir en
lenguaje clínico Las principales implicaciones del tamaño de la muestra al interpretar un
estudiar.
En los últimos años, una preocupación creciente ha abrumado a la comunidad científica en el
Área de atención médica: cálculo del tamaño de la muestra. Aunque a primera vista puede parecer un
anular la preocupación por los problemas metodológicos, especialmente para los médicos, tal preocupación es
completamente justificable. Este problema es de suma importancia.
Las muestras no deben ser demasiado grandes o demasiado pequeñas, ya que ambas tienen limitaciones que pueden
comprometer las conclusiones extraídas de los estudios. Una muestra demasiado pequeña puede evitar el
hallazgos de ser extrapolados, mientras que una muestra demasiado grande puede amplificar la detección de
diferencias, enfatizando las diferencias estadísticas que no son clínicamente
relevante.1 discutiremos en este
Artículo Los principales impactos del tamaño de la muestra en los estudios de ortodoncia.
El propósito de estimar el tamaño de muestra apropiado es producir estudios capaces de
detectar diferencias clínicamente relevantes. Teniendo este punto en mente, hay
diferentes fórmulas para calcular el tamaño de la muestra.2,3 Estas fórmulas comprenden
Varios aspectos que se enumeran a continuación. La mayoría de las calculadoras de tamaño de muestra disponibles en el
La web tiene una validez limitada porque usan una fórmula única, que generalmente no es
divulgado: para generar tamaños de muestra para los estudios.
El primer aspecto es el tipo de variable que se está estudiando. Por ejemplo, debería ser
determinado si la variable es categórica como la clasificación de ángulo (clase I, II o
Iii), o continuo como la longitud del arco dental (generalmente medido en
milímetros).
¿Cómo se da el tamaño de la muestra?
La determinación del tamaño de la muestra es el acto de elegir el número de observaciones o réplicas que se incluirán en una muestra estadística. El tamaño de la muestra es una característica importante de cualquier estudio empírico en el que el objetivo es hacer inferencias en una población por una muestra. En la práctica, el tamaño de la muestra utilizada en un estudio generalmente se determina sobre la base del costo, el tiempo o la conveniencia de la recopilación de datos y la necesidad de que ofrezca suficiente poder estadístico. En estudios complicados puede haber diferentes tamaños de la muestra: por ejemplo, en una investigación estratificada habría diferentes tamaños para cada capa. En un censo, se buscan los datos para toda una población, por lo tanto, el tamaño de la muestra esperada es el mismo que la población. En el diseño experimental, en el que un estudio se puede dividir en diferentes grupos de tratamiento, puede haber muestras de diferentes tamaños para cada grupo.
- Utilizando una varianza objetivo para una estimación que se deriva de la muestra posiblemente obtenida, es decir, si se requiere una alta precisión (intervalo de confianza restringido) esto se traduce en una varianza objetivo baja de la estima.
- Utilizando un objetivo para el poder de una prueba estadística que se aplicará una vez que se recolecte la muestra.
- Usando un nivel de confianza, es decir, cuanto mayor sea el nivel de confianza requerido, mayor es el tamaño de la muestra (dado un requisito de precisión constante).
Las muestras más grandes generalmente conducen a una mayor precisión en la estimación de parámetros desconocidos. Por ejemplo, si deseamos conocer la proporción de una cierta especie de peces infectadas por un patógeno, generalmente tendríamos una estimación más precisa de esta proporción si se muestrean y examinan 200 peces en lugar de 100. Varios hechos fundamentales de las estadísticas matemáticas Describa este fenómeno, incluida la ley de grandes números y el teorema del límite central.
En algunas situaciones, el aumento en la precisión para muestras más grandes es mínimo o incluso no existente. Esto puede derivarse de la presencia de errores sistemáticos o una fuerte dependencia en los datos, o si los datos siguen una distribución de cola pesada.
¿Cómo se toma el tamaño de la muestra?
Cuando el tamaño de su muestra es demasiado grande, su estudio se vuelve mucho más complejo y, por lo tanto, más caro. Este gasto adicional es difícil de justificar.
Por otro lado, cuando el tamaño de su muestra se reduce demasiado, su estudio puede verse influenciado por valores y anomalías aberrantes y no le permite obtener una visión precisa de su público objetivo. Por esta razón, debe tener en cuenta algunos factores para determinar el tamaño de la muestra.
En caso de que sea completamente nuevo, el siguiente consejo debe ser útil para usted:
Este factor es una estimación del número total de personas que está tratando de entender. Por ejemplo, para llevar a cabo una muestra aleatoria de personas en un país, la población total de este país corresponde al tamaño de su población.
El nivel de confianza en el muestreo es un porcentaje que representa la confianza que tiene en el hecho de que la población elegirá una respuesta en un rango predefinido. Un nivel de confianza del 97% implica que está 97% seguro de que los resultados serán entre los números X e Y (estos son parámetros que usted determina).
También representa un porcentaje e indica en qué medida podemos esperar que los resultados de su encuesta representen las opiniones de la población local. Cuanto menor sea el margen de error, más preciso será su encuesta.
¿Qué es una muestra de la investigación?
El muestreo permite estimar las características de una población observando directamente parte de la población. Los investigadores no están interesados en la muestra en sí, pero que les permite aprender sobre toda la población. La encuesta de muestra debe definirse y organizarse correctamente. Si hacemos las malas preguntas, la información recopilada no cumplirá los objetivos de la encuesta. Si hacemos preguntas a personas malas, la información no representará a la población en la que estamos interesados. Los resultados serán sesgados.
Estos son los pasos a seguir para seleccionar una muestra y asegurarse de que le permita cumplir con los objetivos de investigación.
Aclarar los objetivos de la encuesta de una manera detallada posible es esencial para su éxito final. En esta etapa, sería necesario identificar a los usuarios iniciales y definir los usos iniciales de los datos. También es en este paso que debemos determinar el tipo de datos más apropiado para usar entre el censo, la encuesta de muestra, los datos administrativos o una fuente de datos alternativa.
No importa el tipo de datos elegidos, la población objetivo debe estar bien definida, es decir, la población total para la cual se necesita información. Para hacer esto, es necesario describir las unidades que constituyen la población en forma de características que las identifican claramente. Las siguientes características definen la población objetivo:
- La naturaleza de las unidades: personas, hospitales, escuelas, etc.
- La ubicación geográfica: es necesario determinar los límites geográficos que circunscriben la población y el grado de detalle geográfico que se necesita para la estimación que surge de la investigación (por provincia, por ciudad, etc.).
- El período de referencia: el período mencionado por la encuesta.
- Otras características, como las características sociodemográficas (un grupo de edad en particular, por ejemplo) o el tipo de industria.
Se deben establecer las necesidades de datos. También es necesario definir los términos relacionados con los datos y garantizar que estas definiciones satisfagan las necesidades operativas.
¿Cómo sacar el tamaño de muestra en Epi Info?
Recibo muchas consultas con respecto al cálculo del tamaño de la muestra para este artículo. Recientemente, alguien hizo una pregunta que implicó calcular el tamaño de la muestra con la información EPI 7. Creo que muchos más se beneficiarían de una respuesta pública, de ahí este artículo.
EPI Info ™ es un conjunto de dominios público de herramientas de software desarrolladas por los Centros de Control y Prevención de Enfermedades de los Estados Unidos (CDC) para el uso de profesionales e investigadores de la salud pública. La última versión de EPI Info es EPI Info 7.
Proporciona un formulario de entrada de datos fácil y la construcción de bases de datos, una experiencia de entrada de datos personalizada y análisis de datos con estadísticas epidemiológicas, mapas y gráficos para profesionales de la salud pública que pueden carecer de antecedentes de tecnología de la información. También incluye una herramienta para el cálculo del tamaño de la muestra.
Para calcular el tamaño de la muestra utilizando EPI Info 7, se requiere proporcionar la siguiente información (que se muestra en rojo):
Relación de no expuesto a expuesto: depende del resultado del interés y la población de estudio
% de resultado en el grupo no expuesto: la proporción de personas no expuestas con el resultado de interés (en este caso, la proporción de población general con NAFLD)
% de resultado en el grupo expuesto: la proporción de personas expuestas con el resultado de interés (en este caso, la proporción de pacientes con CAD con NAFLD)
Los valores de odds ratio y relación de riesgo se poblarán automáticamente en función de los otros valores suministrados.
B. 4. Obtener los valores para el cálculo del tamaño de la muestra
¿Cómo calcular tamaño de muestra en Epi Info?
Módulo de laboratorio de computación: Sesión 3
2012
STATCALC: calculando un tamaño de muestra con EPI-Info En esta lección, aprenderá cómo usar la función StatCalc de EPI-Info para calcular el tamaño de la muestra de un estudio que puede diseñar. STATCALC es una herramienta que genera automáticamente un rango de tamaños de muestra para diferentes niveles de confianza y precisión. Aprenderá cómo usar STATCALC para determinar los tamaños de muestra para diferentes tipos de estudios, experimentar con cambios en los parámetros de diseño del estudio para comprender la relación entre estos parámetros y el tamaño de la muestra, y familiarizarse con las limitaciones de StatCalc como herramienta. Actividades de la lección
Use STATCALC para calcular los tamaños de muestra para estudios descriptivos de sección transversal, cohorte y casos y controles. Ingrese diferentes parámetros en la calculadora de StatCalc para ver la relación entre ciertos parámetros y el cálculo del tamaño de la muestra.
Lo que necesitas
Epi-Info descargado en su máquina. Si no lo tiene, vaya a la página principal en el sitio web de Moodle para acceder a la página de descarga de los CDC para EPI-Info.
Comenzando con STATCALC otras sesiones de EPI-Info en este curso Utilice los módulos principales de EPI-Info, como Forme Designer y Analyze Data. STATCALC es una de las partes más útiles de EPI-Info. Es utilizado por investigadores que prefieren y tienen los recursos para analizar sus datos con programas de software como STATA o SPSS. STATCALC también es una de las herramientas más fáciles de usar. Ingresa sus parámetros, como el valor de resultado esperado y la precisión deseada, y luego StatCalc determina el tamaño de la muestra. ¡No es necesaria memorización de fórmulas o ecuaciones matemáticas! StatCalc tiene varias herramientas: tamaño y potencia de muestra, chi cuadrado para tendencia y tablas (2×2, 2xn). Solo aprenderemos a usar el tamaño de la muestra y la herramienta eléctrica en este módulo. Este módulo no describirá las ecuaciones utilizadas para calcular el tamaño de la muestra o la terminología, ya que los profesores cubrirán en la conferencia de tamaño de la muestra.
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