Tamaño de Muestra y Poder del Estudio de Investigación  Los ingredientes para calcular el tamaño de muestra y como diseñar el estudio  Un ejemplo, con.

Presentación del tema: "Tamaño de Muestra y Poder del Estudio de Investigación  Los ingredientes para calcular el tamaño de muestra y como diseñar el estudio  Un ejemplo, con."— Transcripción de la presentación:

1 Tamaño de Muestra y Poder del Estudio de Investigación  Los ingredientes para calcular el tamaño de muestra y como diseñar el estudio  Un ejemplo, con estrategias para minimizar el tamaño de muestra Temas:

2 Muestreo e Inferencia  Una muestra esta diseñada para representar a una población mayor (diana)  Por lo tanto, los hallazgos en la muestra nos permite inferir acerca de eventos en la población (diana)  Problema: que tal si las inferencias son equivocadas? Los hallazgos en la muestra pueden no ser “reales” en la población diana Podemos perder de vista algo que es “real”

3 Prevención de Inferencias Equivocadas  Difícil cuando se deben a errores sistemáticos (sesgo)  Fácil cuando se deben a errores aleatorios (probabilidad) Solución: aumentar el tamaño de muestra Problema: costo, factibilidad Solución “Goldilocks”: un tamaño de muestra que sea suficientemente grande pero no demasiado grande

4 Ingredientes Para Planear el Tamaño de Muestra en un Estudio Analítico o ECA  Hipótesis Nula o alterna Una-cola vs dos-colas  Pruebas estadísticas Tipos de variables  Magnitud del efecto (y su variancia)  Poder y alfa

5 Hipótesis de Investigación  Una descripción clara de que esta estudiando  Simple:un predictor, un resultado  Especifico: quien, que, cuando, donde  Se establece: al inicio de la propuesta

6 Hipótesis de investigación  En pacientes con Esclerosis Lateral Amniotrófica (ELA) temprana vistos en UCSF en el 2007, aquellos asignados en forma aleatoria a ser tratados con newmol van a tener una mortalidad mas baja a 1-año que aquellos asignados aleatoriamente al grupo placebo (control)

7 La Hipótesis Nula  No hay ningún efecto.  Propósito: para ser rechazada en favor de la hipótesis alterna (H. de Investigación).  De los pacientes con ELA temprana vistos en UCSF en el 2007, aquellos asignados aleatoriamente a ser tratados con newmol tendrán la misma mortalidad a 1-año que aquellos asignados aleatoriamente a recibir placebo.

8 ¿De Que Se Trata Esto?  Hace muchos años, los estadísticos encontraron la probabilidad de que una muestra de “X” tamaño pueda “encontrar algo” aun cuando no hay nada sucediendo en la población.

9 Esto significa que...  Después de un estudio, podemos determinar la probabilidad que los resultados de nuestra muestra puedan haber ocurrido al azar... Aunque no sucedió algo diferente en la población (ej. La hipótesis nula era real)— es un “Error Tipo I” Si esto es poco probable (ej. < 1 en 20) rechazamos la hipótesis nula en favor de la hipótesis alterna; llamamos a los resultados estadísticamente significativos (P <.05)

10 Hipótesis Alterna de Dos-colas  De los pacientes con ELA temprana vistos en UCSF en el 2007, aquellos asignados aleatoriamente para ser tratados con newmol tendrán una mortalidad diferente a 1-año que aquellos asignados aleatoriamente para recibir el placebo.

11 Dos Hipótesis Alternas de Una- cola  Cola A: De los pacientes con ALS temprana vistos en UCSF en el 2007, aquellos asignados aleatoriamente para ser tratados con newmo tendrán un mortalidad a 1-año mayor que aquellos asignados aleatoriamente a recibir placebo.  Cola B: De pacientes con ELA temprana vistos en UCSF en el 2007, aquellos asignados en forma aleatoria para ser tratados con newmol tendrán una mortalidad a 1-año menor que aquellos asignados aleatoriamente a placebo.

12 Si La Hipótesis Nula es Real  Solo en forma al azar, cada una de las dos hipótesis alternas de una-cola es... Posible Igualmente probable Equivocada  Entonces una hipótesis alterna de dos- colas tiene el doble de probabilidad de ocurrir solo al azar (casualidad)

13 Siguiente Ingrediente: Prueba Estadística (Tipos de Variables)  La prueba estadística determina como se hace el calculo de tamaño de muestra  El tipo de variable predictora y resultado (evento de interés) determina que prueba estadística se utiliza para analizar los datos Ambas dicotómicas: Chi-cuadrada Una dicotómica, una “continua”: t de student Ambas “continuas”: coef de correlación o t de student

14 Prueba Estadística (Tipos de Variables)  Estudio de ELA Predictor: newmol vs placebo Resultado (e. interés): % muertes  Ambas son dicotómicas Prueba Chi cuadrada

15 Siguiente Ingrediente: Magnitud del Efecto (variables dicotómicas)  Que magnitud de efecto anticipa encontrar  Newmol disminuye la mortalidad a la mitad newmol = 5%, Placebo = 10%

16 Penúltimo Ingrediente: Poder  La probabilidad de encontrar algo en su muestra que realmente esta sucediendo en la población(evitando un error Tipo II) “Algo” = la magnitud del efecto (o mayor)  Por lo general se asigna el 80% o 90%  = (1 - beta)

17 …y el ingrediente final: Alfa  La probabilidad de encontrar algo en su muestra cuando no esta sucediendo en la población (diana).

18 Explicacion de Alfa  El nivel de significancia estadística (ej, el valor de “p” que va a considerar significativo)  La probabilidad pre-determinada de encontrar algo, aunque realmente no exista ese algo.  Por lo general se fija en 0.05.  Puede ser de una-cola o dos-colas.

19 El Lado De Alfa  Con una hipótesis alterna de dos- colas, tiene dos posibilidades de encontrar algo que realmente no existe: Una probabilidad (igual) por cada cola.  Entonces una alfa de una-cola de 0.5 corresponde a una alfa de dos- colas de 0.10.

20 TAMAÑO DE MUESTRA: UN EJEMPLO  Hipótesis nula: En pacientes con ELA temprana tratados en UCSF durante el 2007, aquellos asignados aleatoriamente a recibir newmol, tendrán la misma mortalidad a 1-año que aquellos asignados aleatoriamente a recibir un placebo.  Hipótesis alterna de dos-colas  Predictor y resultado dicotómicos  Magnitud: 10% mortalidad + 5%  Poder, alfa:90%, 0.05 (dos-colas)

21 EL TAMAÑO DE MUESTRA ES…  Tabla I  Ocurrencia menor entre P1 y P2 = 0.05; poder de 90%; alfa de 0.05 (dos-colas)  Differencia = 0.05 381 473 620  Es por cada grupo

22 Estrategia #1 Para Reducir Tamaño de Muestra: Manipulación Estadística  Utilice menor poder  Utilice una alfa de una-cola Poder 80% Alfa de una-cola de 0.05

23 The New Sample Size Is…  Tabla I  P1 y P2 menor = 0.05; poder 80%; alfa 0.05 (una-cola)  Diferencia = 0.05 381 473 620  Es por cada grupo

24 Reducción de TM Estrategia #2: Utilice un resultado mas común  Cambie de mortalidad a 1-año por mortalidad a 2-años o perdida de actividades de vida independientes  Placebo:40%  Newmol:20%

25 El nuevo tamaño de muestra es…  Tabla I  P1, P2 mas pequeña = 0.20; poder 80%; alfa of 0.05 (dos-colas)  Diferencia = 0.20 74 91 118

26 TM: Estrategia de Reducción #3: Utilice una variable de interés continua  Modifique “mortalidad o perdida de “vida independiente” a “fuerza muscular”  NOTA: Un cambio importante de pregunta e hipótesis de investigación.  La nueva hipótesis nula: En pacientes con ELA temprana atendidos en UCSF durante ell 2007, aquellos asignados aleatoriamente a recibir newmol tendrán la misma fuerza de puño después de seis meses que aquellos tratados con placebo.  Hipótesis alterna de dos-colas

27 Estime la media y la variabilidad de la fuerza de puño  Pacientes con ELA no tratada tienen una fuerza de puño (media ± DS) de 20 ± 10 kg después de 6 meses con la enfermedad  Newmol puede mejorarla en un 25%

28 Entonces  Fuerza del puño Placebo:20 kg Newmol:25 kg (25% mayor)  Tamaño del efecto= 5 kg DS = 10 kg  Magnitud del efecto estandarizado: TE/DS = 5/10 = 0.5

29 El Nuevo Tamaño de Muestra es...  Tabla II  TE/DS = 0.5  ß = 0.20, Alfa (dos colas) = 0.05  N = 64 por grupo

30 Tm Estrategia de Reducción #4: Utilice Un Resultado Mas Preciso  Compre un mejor instrumento para medir la fuerza del puño  Utilice un protocolo bien-definido  Repita las mediciones en dos días consecutivos  Reduzca la DS de 10 kg a 8 kg

31 El Nuevo Tamaño de Muestra es...  Nuevo TE/DS = 5 kg/8 kg= 0.625  ß = 0.20, Alpha (two-sided) = 0.05  N = aprox. 45 por grupo  Esto fue de gran ayuda.

32 TM: Estrategia de Reducción #5: Utilice mediciones en pares  La mayor parte de la variabilidad en puño observada al final del estudio es probablemente debido a las diferencias entre la fuerza de puño de los sujetos al inicio de estudio.  Modifique el resultado a investigar a el cambio en la fuerza del puño del inicio al final del estudio.

33 Medidas en Pares  Cada sujeto contribuye un par de mediciones: (antes, después)  La variable de interés es la diferencia entre el par de mediciones para cada sujeto.  La DS del cambio en la medición es generalmente < que la DS de la medición.  La DS de cambio en fuerza del puño es de 5 kg  El nuevo tamaño de efecto estandarizado es de = 5/5 = 1.0

34 El nuevo tamaño de muestra es...  E/S = 1.0  ß = 0.20, Alfa (dos-colas) = 0.05  N = 17 por grupo  Ahora tenemos una propuesta de un estudio factible, aunque uno que es muy diferente de los objetivos originales.

35 Para Finalizar  La estimación de tamaño de muestra es parte integral de la planeación del estudio  Casi nunca lo ultimo que va a realizar  Muy frecuentemente, una de las primeras tareas que debe de realizar

36 PLANEACION DE TAMAÑO DE MUESTRA: REPASO DE INGREDIENTES  Buscando algo en la muestra Hipótesis (nula y alterna) Podrá usted...  Saber si (ese algo) realmente existe en la población, si lo encontró en su muestra (evitar error tipo I ) Prueba de significancia estadística, alfa  Encontrarlo en su muestra, cuando realmente existe (ese algo) en la población (evitar un error tipo II)? Magnitud del efecto, poder