StatrivaPlanea el estudio antes de recolectar datos con un tamaño de muestra defendible.
El cálculo de tamaño de muestra debe seguir el diseño planeado, el resultado, el efecto de interés, el nivel de significancia, el poder objetivo y las restricciones prácticas. Ayudo a convertir esas decisiones en una justificación estadística transparente.
El número depende del diseño
Un cálculo de tamaño de muestra no es una fórmula única. El enfoque correcto depende de lo que quieras estimar o detectar.
Continuo, binario, de conteo, tiempo hasta evento, proporción u otra estructura de resultado.
Usar un tamaño de efecto científicamente defendible en vez de elegir un número solo porque produce una muestra conveniente.
Grupos, mediciones repetidas, pérdida de seguimiento, agrupamiento, predictores y otras características pueden cambiar la muestra requerida.
Recibe un cálculo claro y una explicación adecuada para un protocolo, propuesta, sección de métodos o presentación ante un comité de ética.
Ejemplos de tipos de estudio
Un cálculo que puedes explicar
Supuestos
Entradas como alfa, poder objetivo, efecto esperado, variabilidad, asignación y supuestos de diseño se dejan explícitos.
Cálculo
Se realiza el cálculo apropiado para el análisis propuesto, en vez de aplicar una regla genérica de tamaño de muestra.
Justificación escrita
El resultado se explica en lenguaje claro para que puedas entender y defender la base de la muestra planeada.
Tres pasos antes del reclutamiento
Describe el diseño
Comparte el objetivo del estudio, resultado primario, grupos, análisis planeado y cualquier restricción práctica de reclutamiento.
Elige entradas defendibles
Discutimos el tamaño de efecto y otros supuestos, incluyendo cómo están respaldados por evidencia previa o información piloto.
Documenta el cálculo
Recibe el resultado numérico más una explicación transparente de los supuestos e interpretación.
¿Todavía decidiendo qué análisis usarás?
Eso importa para el tamaño de muestra. Si el modelo estadístico aún no está definido, comienza por la pregunta de investigación y el diseño del estudio en vez de calcular un número demasiado pronto.
Hablar sobre tu estudio