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1
Tamaño de la muestra
2
¿Cuántos sujetos se necesitan?
No es un número “mágico” Su cálculo se basa en unas asunciones determinadas
3
Dos tipos de objetivos:
Estimación de un parámetro Estimar el valor de un parámetro poblacional a partir de una muestra Análisis: intervalo de confianza (IC) Contraste de una hipótesis Comparar dos o más grupos de sujetos Análisis: significación estadística (p)
4
Estimación de un parámetro
Tamaño de la muestra Estimación de un parámetro Variabilidad (valor) del parámetro que se desea estimar Precisión de la estimación (amplitud del IC) Nivel de confianza
5
P 40 % Precisión N Confianza = 95 % ¿Precisión? 40 ± i 1 % 9.000
1 % 2,5 % 5 % 7,5 % 10 %
6
Estimación de una proporción
Estimación de una media
7
Contraste de hipótesis
Tamaño de la muestra Contraste de hipótesis Riesgo de cometer un error alfa Hipótesis unilateral o bilateral Riesgo de cometer un error beta (potencia estadística = 1 – beta) Magnitud de la diferencia, efecto o asociación que se desea detectar Variabilidad de la variable de respuesta
8
A 65 % Diferencia B n (por grupo) alfa = 0,05 Potencia = 0,90
5 % % 10 % % 15 % % 20 % % 25 % % 30 % %
10
Comparación de dos proporciones
Comparación de dos medias
11
Corrección por las no respuestas, pérdidas y abandonos
N = Nc (1/[1-R]) Nc = 300 R = 20% N = 300 (1/[1-0,2]) = 375
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