Actualizado por ultima vez el 12 de noviembre de 2021, por Luis Benites.
¿Qué es un tamaño de muestra efectivo?
Los tamaños de muestra efectivos suelen ser un desafío.
Un tamaño de muestra efectivo (a veces llamado tamaño de muestra adecuado ) en un estudio es aquel que encontrará un efecto estadísticamente significativo para un evento científicamente significativo. En otras palabras, un tamaño de muestra efectivo asegura que una pregunta de investigación importante se responda correctamente. Para lograr esto, su muestra debe tener el tamaño “correcto”: ni demasiado grande ni demasiado pequeña. Esto es más un arte que una ciencia.
Nota : El término “tamaño de muestra efectivo” también se usa en el cálculo de los efectos del diseño y tiene una definición mucho más limitada; específicamente, es el tamaño de la muestra que esperaría si usara un muestreo aleatorio simple . Ver: ¿Qué es un efecto de diseño?
Tamaños de efectos
Un tamaño de muestra efectivo depende en parte del tamaño del efecto con el que esté dispuesto a trabajar. Digamos que está comparando dos medicamentos A y B. Usted sabe que el medicamento B es mejor que el A. El medicamento B podría ser diez veces mejor o podría ser un poco mejor. Esta variabilidad (¿el doble?, ¿diez veces mayor?) es lo que se denomina tamaño del efecto . En general, las ganancias en su capacidad para detectar el tamaño del efecto y aumentar el poder estadístico (la «fuerza» de una prueba) aumentan con tamaños de muestra más grandes.
Es preferible tener tamaños de efecto más pequeños (es decir, la capacidad de detectar diferencias significativas más pequeñas). Por ejemplo, los medicamentos A y B podrían ser para el colesterol y el medicamento B reduce los niveles de colesterol en 10 mg/dl. Un tamaño de muestra de 20 podría detectar cambios en el colesterol de 20 mg/dL con una potencia del 90 % , mientras que un tamaño de muestra de 80 podría detectar cambios de 10 mg/dL con la misma potencia. La elección obvia sería ir con la prueba con el mejor tamaño del efecto (la que detectaría cambios más pequeños de 10 mg/dL). Sin embargo, esto conlleva una compensación importante: reducir a la mitad el valor de un tamaño del efecto generalmente cuadruplicará el tamaño de la muestra.
Factores de costo y tiempo
Los tamaños de muestra más grandes implican más costo y tiempo. Los estudios generalmente tienen presupuestos limitados, lo que significa que es posible que no pueda obtener un tamaño de muestra efectivo ideal. Si tiene un tamaño de muestra limitado, los cambios en otros aspectos del diseño de su estudio, como cambiar su método de recopilación de datos , pueden resultar en un tamaño de efecto más pequeño con el mismo tamaño de muestra.
Una nota sobre la importancia científica
También querrá considerar si un pequeño cambio (como un cambio de 10 mg/dL en el colesterol) tiene algún beneficio práctico real. Los niveles normales de colesterol son 200 mg/dL mientras que “alto” es cualquier cosa por encima de 240 mg/dL. Por lo tanto, un fármaco que reduzca el colesterol en 50 mg/dl sería científicamente significativo, mientras que uno que lo reduzca en 10 mg/dl no lo es. Por lo tanto, aunque un tamaño de muestra de 80 da como resultado el tamaño del efecto deseado, no será científicamente significativo y, por lo tanto, no es un tamaño de muestra efectivo.
