Cálculo del Tamaño de Muestra
Evaluación del tamaño de la muestra necesario para garantizar resultados estadísticamente válidos, considerando el tipo de estudio, la variable principal, el nivel de significancia y la potencia deseada. Ideal para proyectos en etapa de planificación.
Qué es
Un cálculo del tamaño de muestra a medida del diseño de tu estudio: transversal, de cohorte, ensayo clínico o medidas repetidas.
Definimos el nivel de significancia (α), la potencia estadística (1−β) y el tamaño del efecto esperado, y ajustamos por pérdidas de seguimiento, falta de respuesta y criterios de elegibilidad. Lo ideal es hacerlo al redactar el protocolo, antes de recolectar datos.
Qué incluye
- Diseño según tus objetivosElegimos el cálculo que se ajusta a tu objetivo y a tu tipo de estudio.
- ParámetrosEl nivel de significancia (α), la potencia (1−β) y el tamaño del efecto esperado.
- AjustesPérdidas de seguimiento, falta de respuesta y criterios de elegibilidad, incorporados al número final.
- TrazabilidadLa fórmula, el software y las referencias, documentados en cada paso.
- Apoyo por correoAyuda personalizada mientras armás tu estudio.
Qué recibís
- Informe técnicoPDFEl cálculo paso a paso, con el tamaño de muestra final.
- Informe de parámetrosCada valor de entrada, listado para que un comité pueda verificarlo.
- Análisis de sensibilidad (opcional)Cómo cambia el tamaño de muestra según la potencia o el margen de error.
- Plantilla de Materiales y MétodosTexto listo para adaptar a tu protocolo o manuscrito.
Preguntas frecuentes
¿Por qué importa el tamaño de la muestra?
Una muestra demasiado chica puede no detectar un efecto real, y una demasiado grande desperdicia recursos. El cálculo mantiene tu estudio válido y eficiente.
¿Qué información necesitan de mí?
Tu objetivo y el diseño del estudio, más una estimación de la variabilidad y del efecto que esperás encontrar, a partir de datos piloto o de la bibliografía.
¿Qué son la potencia y el alfa?
La potencia es la probabilidad de detectar un efecto real, y suele fijarse en 80 % o 90 %. El alfa es la probabilidad de un falso positivo, y suele ser 0,05.
¿Los comités de ética lo piden?
Por lo general sí. El informe documenta la fórmula, el software y las referencias, para que lo puedas adjuntar a tu protocolo.
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