Cálculo y Determinación del Tamaño Muestral en Investigación

Determinación del tamaño maestral:

todo estudio lleva en la fase de diseño la determinación del tamaño maestral necesario para la ejecución del mismo.
El no realizar este proceso puede llevarnos a dos situaciones diferentes:
1 que realizaremos el estudio sin el numero adecuado de pacientes con lo cual no podremos ser precisos al estimar los parámetros y además no encontraremos diferencias significativas cuando en la realidad si existen.
2 la segunda situación es que podríamos estudiar un numero innecesario de pacientes , lo cual lleva implícito no solo la perdida de tiempo e incremento de recursos si no que además la calidad del estudio, dado dicho incremento puede verse afectada en el sentido negativo.
A:

Estudios para determinar parámetros:

Este pretende hacer inferencias a valores poblacionales (proporciones, medias) a partir de una muestra.
B:

Estudios para contraste de hipótesis:

es decir se pretende comparar si las medias o las proporciones de las muestras son diferentes.

A. Estudios para determinar parámetros

Con estos estudios pretendemos hacer inferencias a valores
poblacionales (proporciones, medias) a partir de una muestra.

A.1. Estimar una proporción:

Si deseamos estimar una proporción, debemos saber:
a) El nivel de confianza o seguridad (1-a ). El nivel de confianza
prefijado da lugar a un coeficiente (Za ). Para una seguridad del 95% =
1.96, para una seguridad del 99% = 2.58.
b) La precisión que deseamos para nuestro estudio.
c) Una idea del valor aproximado del parámetro que queremos medir
(en este caso una proporción). Esta idea se puede obtener revisando la
literatura, por estudio pilotos previos. En caso de no tener dicha
información utilizaremos el valor p = 0.5 (50%)

A.2. Estimar una media:

Si deseamos estimar una media: debemos saber:
El nivel de confianza o seguridad (1- ). El nivel de confianza prefijado da lugar a
un coeficiente (Z ). Para una seguridad del 95% = 1.96; para una seguridad del
99% = 2.58.
La precisión con que se desea estimar el parámetro (2

*

d es la amplitud del
intervalo de confianza).
Una idea de la varianza S 2 de la distribución de la variable cuantitativa que se
supone existe en la población.

El tamaño muestral ajustado a las pérdidas:

En todos los estudios es preciso estimar las posibles perdidas de
pacientes por razones diversas (pérdida de información, abandono, no
respuesta.) por lo que se debe incrementar el tamaño muestral respecto
a dichas pérdidas.
El tamaño muestral ajustado a las pérdidas se puede calcular:
Muestra ajustada a las pérdidas = n (1 / 1-R)
n = número de sujetos sin pérdidas
R = proporción esperada de pérdidas
Así por ejemplo si en el estudio anterior esperamos tener un 15% de
pérdidas el tamaño muestral necesario seria: 48 (1 / 1-0.15) = 56
pacientes en cada grupo.