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Tamaño de muestra de encuestas por R. Heberto Ghezzo Ph.D. R. Heberto Ghezzo Ph.D. Laboratorios Meakins-Christie Universidad McGill - Montreal - Canadá

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Presentación del tema: "Tamaño de muestra de encuestas por R. Heberto Ghezzo Ph.D. R. Heberto Ghezzo Ph.D. Laboratorios Meakins-Christie Universidad McGill - Montreal - Canadá"— Transcripción de la presentación:

1 Tamaño de muestra de encuestas por R. Heberto Ghezzo Ph.D. R. Heberto Ghezzo Ph.D. Laboratorios Meakins-Christie Universidad McGill - Montreal - Canadá

2 Objetivo del estudio Estimados Comparación Prevalencia Razón de momios [Riesgo relativo si es cohorte] Prevalencia Razón de momios [Riesgo relativo si es cohorte]

3 Estimación Nivel de confianza - 90 %; 95 %; 99 % Anchura del intervalo aceptable - 1 %, 5 %, 10 %, 20 %

4 Comparación Error tipo 1 - alfa ; 0.01 Diferencia más pequeña útil detectar - delta Error tipo 2 – beta ; 0.05 ; 0.01

5 Error tipo 1 - alfa Error en expresar una diferencia cuando no hay ninguna. Alfa porcentaje de personas normales que son clasificadas como anormales

6 Error tipo 2 - beta Error de no encontrar una diferencia cuando la diferencia es mayor que el valor de delta. Depende de la definición de la detección útil de la diferencia, delta.

7 ¿Cuál tamaño? En encuestas los errores generalmente son los mismos i.e. alfa = beta El nivel depende de la importancia del tema. Estudios importantes usan beta = 0.01

8 Estimación de prevalencia n = z 2 1-a/2 p(1 - p) / d 2 n = z 2 1-a/2 (1 - p) / e 2 p a = error tipo 1 - alfa d = anchura absoluta del intervalo de confianza e = anchura relativa del intervalo de confianza

9 Estimación de razón de momios n = z 2 1-a/2 {1/p1(1-p1) + 1/p2(1-p2)} / ln 2 (1-e) a = error tipo 1 - alfa e = anchura relativa del intervalo de confianza p1 = proporción de casos expuestos p2 = proporción de controles expuestos RM = p1(1-p2)/(1-p1)p2

10 Estimación de riesgo relativo n = z 2 1-a/2 {(1-p1)/p1 + (1-p2)/p2} / ln 2 (1-e) a = error tipo 1 - alfa e = anchura relativa del intervalo de confianza p1 = proporción de casos excpuestos p2 = proporción de controles expuestos RR = p1/p2

11 Comparando dos prevalencias n = {z 1-a/2 2p(1-p) + z 1-b p1(1-p1)+p2(1-p2)} 2 /(p1-p2) 2 p = (p1 + p2)/2 Si p < 0.05 N = (z 1-a/2 + z 1-b ) 2 / [ (arcsin p2 - arcsin p1) 2 ] b = beta = 1-Poder

12 Probando Razón de Momios > 1.0 n = {z 1-a/2 2p2(1-p2) + z 1-b p1(1-p1)+p2(1-p2)} 2 /(p1-p2) 2 b = beta = 1-Poder p1 = prevalencia de exposición en casos p2 = prevalencia de exposición en controles

13 Tamaño de muestra total Si el diseño es estratificado y estimaciones/pruebas serán hechas en cada estrato: el tamaño de muestra aplica para cada estrato. DE otra forma todas las comparaciones o estimaciones entre estratos tendrán grandes errores o intervalos de confianza erróneos.

14 Tamaño verdadero I Estas fórmulas son teóricas. Ninguna variable es realmente Normal. La estimación de variabilidad tiene su propia variabilidad. No hay garantía de que la precisión señalada será alcanzada.

15 Tamaño verdadero II La estimación de variabilidad viene de un estudio diferente. Si la variabilidad del estudio propuesto es mayor, la precisión se alterará. Siempre use un error beta más pequeño que el necesario y ajuste el tamaño de muestra hacia arriba a redondear el número.

16 No respuesta El tamaño de muestra se refiere al número respuestas completas necesarias. No respuesta deberá ser estimada para poder calcular el tamaño final.

17 Imputación Imputar es falsificar un valor que no existe Sólo para observaciones completas Para una técnica multivariada.


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