técnicas
Comparación de dos medias
Comparación de una media frente a un valor teórico
Técnica: Prueba T-Student para una muestra
La hipótesis experimental es que la media de una variable continua medida en una muestra es diferente a determinado valor fijado previamente.
Posibles objetivos del cálculo del tamaño de muestra:
Determinar n (Tamaño de Muestra para conseguir determinada potencia de la prueba y fijando el Tamaño del Efecto)
Determinar Potencia (Potencia de la prueba obtenida para determinado Tamaño de Muestra y cierto Tamaño del Efecto)
Determinar Delta (Tamaño del Efecto para conseguir determinada potencia de la prueba y fijando el Tamaño de Muestra)
Ejemplo:
Un investigador desea comprobar que la cantidad de ingesta diaria de fibra en una determinada población es inferior a la cantidad habitualmente recomendada de 20 g diarios (mu1=20). El investigador sabe que la desviación estándar de dicha variable es aproximadamente de 10 g (sigma=10). El investigador considera que una ingesta inferior en 5 g a la cantidad recomendada (mu2=15) es clínicamente relevante. El investigador necesitará incluir un mínimo de 34 individuos (n=34) en el estudio para asegurarse una potencia del 80% (pow=0.80) para detectar las diferencias deseadas con una prueba bilateral (c=2) y un nivel de significación del 5% (alfa=0.05).
Comparación de dos medias
Técnica: Prueba T-Student para dos muestras independientes
La hipótesis experimental es que las medias de una variable continua medida en dos muestras independientes son diferentes.
Posibles objetivos del cálculo del tamaño de muestra:
Determinar n (Tamaño de Muestra para conseguir determinada potencia de la prueba y fijando el Tamaño del Efecto)
Determinar Potencia (Potencia de la prueba obtenida para determinado Tamaño de Muestra y cierto Tamaño del Efecto)
Determinar Delta (Tamaño del Efecto para conseguir determinada potencia de la prueba y fijando el Tamaño de Muestra)
Ejemplo:
Un investigador desea comparar la eficacia de un nuevo fármaco para el tratamiento de la depresión respecto del fármaco convencional. La eficacia del tratamiento se medirá a través de una escala validada de la Calidad de Vida (que puede asumirse como variable continua). Mediante estudios previos, se ha podido observar que los pacientes que han tomado el fármaco convencional tienen una puntuación media de 6 unidades (mu1=6), mientras que la desviación estándar de esta variable es de aproximadamente de 2 unidades (sigma=2). El investigador considera que si el nuevo tratamiento ofrece una mejora en una unidad (mu2=7), clínicamente sería muy relevante. El investigador necesitará incluir un mínimo de 64 individuos por grupo (w1=0.5, n1=64) para asegurarse una potencia del 80% (pow=0.80) para detectar las diferencias deseadas con una prueba bilateral (c=2) y un nivel de significación del 5% (alfa=0.05).
Comparación de dos medias relacionadas
Técnica: Prueba T-Student para dos muestras relacionadas
La hipótesis experimental es que las medias de una variable continua medida en dos muestras relacionadas son diferentes
Posibles objetivos del cálculo del tamaño de muestra:
Determinar n (Tamaño de Muestra para conseguir determinada potencia de la prueba y fijando el Tamaño del Efecto)
Determinar Potencia (Potencia de la prueba obtenida para determinado Tamaño de Muestra y cierto Tamaño del Efecto)
Determinar Delta (Tamaño del Efecto para conseguir determinada potencia de la prueba y fijando el Tamaño de Muestra)
Ejemplo:
Un investigador desea comparar dos productos para la reducción de los niveles de colesterol. Decide llevar a cabo un estudio con muestras relacionadas para incluir un número menor de individuos. En una primera fase, los pacientes recibirán uno de los tratamientos, mientras que en un segundo periodo recibirán el otro tratamiento. Mediante un estudio piloto, obtiene la desviación estándar de la variable "diferencia" entre tratamientos, aproximadamente 30 unidades (sigma=30). El investigador considera que una diferencia promedio de 20 unidades es clínicamente relevante (mu1=0, mu2=20). Finalmente, será necesario incluir un mínimo de 20 individuos (n parejas=20) analizados en dos periodos para obtener una potencia del 80% (pow=0.80) para detectar las diferencias deseadas con una prueba bilateral (c=2) y un nivel de significación del 5% (alfa=0.05).
Comparación de dos medias (no-inferioridad)
Técnica: Prueba T-Student unilateral (No-Inferioridad) para dos muestras independientes
La hipótesis experimental es que la media de una variable continua medida en un grupo experimental no es inferior a la media de la variable medida en un grupo de referencia.
Posibles objetivos del cálculo del tamaño de muestra:
Determinar n (Tamaño de Muestra para conseguir determinada potencia de la prueba y fijando el Tamaño del Efecto)
Determinar Potencia (Potencia de la prueba obtenida para determinado Tamaño de Muestra y cierto Tamaño del Efecto)
Determinar Delta (Tamaño del Efecto para conseguir determinada potencia de la prueba y fijando el Tamaño de Muestra)
Ejemplo:
Un investigador desea demostrar que biodisponibilidad (medida como concentración máxima) de una nueva formulación para el tratamiento de la hipercolesterolemia no es superior a la formulación clásica. El valor esperado para el grupo de referencia es de 20 unidades (m1=20). La diferencia esperada entre ambas formulaciones es nula (m1=m2, m2=20). El investigador decide fijar el límite de equivalencia en 3 unidades (e=+3 al ser un estudio de no-superioridad). Consultando bibliografía, el investigador sabe que la desviación estándar de dicha variable es de 5 unidades (sigma=5). El investigador necesitará incluir un mínimo de 35 individuos por grupo (w1=0.5, n1=35) para asegurarse una potencia del 80% (pow=0.80) para poder concluir No-Superioridad con un nivel de significación del 5% (alfa=0.05).
Comparación de dos medias (equivalencia)
Técnica: Prueba T-Student unilateral doble (Equivalencia) para dos muestras independientes
La hipótesis experimental es que la media de una variable continua medida en un grupo experimental es equivalente a la media de la variable medida en un grupo de referencia.
Posibles objetivos del cálculo del tamaño de muestra:
Determinar n (Tamaño de Muestra para conseguir determinada potencia de la prueba y fijando el Tamaño del Efecto)
Determinar Potencia (Potencia de la prueba obtenida para determinado Tamaño de Muestra y cierto Tamaño del Efecto)
Determinar Delta (Tamaño del Efecto para conseguir determinada potencia de la prueba y fijando el Tamaño de Muestra)
Ejemplo:
Un investigador desea demostrar que la biodisponibilidad de dos formulaciones diferentes para el tratamiento de la diabetes es equivalente. La biodisponibilidad será medida con la variable "concentración máxima", siendo 12 unidades el valor esperado para el grupo de referencia (m1=12). La diferencia esperada entre ambas formulaciones es nula, no obstante, el investigador decide fijar el límite de equivalencia en +/- 3 unidades (e=3). Consultando bibliografía, el investigador sabe que la desviación estándar de dicha variable es de 5 unidades (sigma=5). El investigador necesitará incluir un mínimo de 49 individuos por grupo (w1=0.5, n1=49) para asegurarse una potencia del 80% (pow=0.80) para poder concluir Equivalencia con un nivel de significación del 5% (alfa=0.05).