Grupo de controlExperimental
Si pudiésemos estudiar a TODOS los individuos de la población determinaríamos la existencia de un efecto verdadero... Pero… no podemos estudiar poblaciones… Verdadera diferencia
Extraeremos muestras aleatorias de cada grupo. Si la hipótesis de que hay diferencias es cierta, debería apreciarse a nivel de muestras
Esperamos que en la mayoría de las ocasiones la diferencias observadas en las muestras nos permita declarar que la diferencia es significativa. La probabilidad de que ocurra se llama potencia y no suele ser inferior al 80% Diferencia significativa
Las distribuciónes de las medias muestrales se solapan, por tanto a veces extraeremos muestras donde la diferencias no sean estadísticamente significativas: error de tipo II. Diferencia no significativa
Si diseñamos el estudio con un tamaño muestral grande tendremos una potencia cercana al 100%. Esto normalmente es caro, y se prefiere tener cierta probabilidad de error de tipo II a cambio de reducir el tamaño de muestra.
Es habitual usar como tamaño de muestra de compromiso las que ofrecen una potencia cercana al 80% (muestra ni grande ni pequeña).
Conceptos que debemos comprender para calcular el tamaño del estudio: Qué “efecto mínimo” esperamos detectar Si es pequeño, la muestra crece Qué variabilidad hay en cada población (muestras piloto, literatura,…) Realista… En caso de duda, mejor pasarse (un poco) de largo. Qué potencia (probabilidad de acertar en caso de estar en lo cierto) queremos. No sueñes con el 100%... Da gracias de tener un 80% Nivel de significación: En medicina lo habitual es 5%, así que aquí no hay nada que pensar. Verdadera diferencia