Tamaño de Muestra y Poder del Estudio de Investigación Los ingredientes para calcular el tamaño...
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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:
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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”
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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
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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
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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
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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)
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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.
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¿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.
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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)
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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.
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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.
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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)
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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
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Prueba Estadística (Tipos de Variables)
Estudio de ELA Predictor: newmol vs placebo Resultado (e. interés): % muertes
Ambas son dicotómicas Prueba Chi cuadrada
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Siguiente Ingrediente:Magnitud del Efecto (variables dicotómicas)
Que magnitud de efecto anticipa encontrar
Newmol disminuye la mortalidad a la mitad
newmol = 5%, Placebo = 10%
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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)
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…y el ingrediente final: Alfa
La probabilidad de encontrar algo en su muestra cuando no esta sucediendo en la población (diana).
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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.
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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.
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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)
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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
381473620
Es por cada grupo
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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
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The New Sample Size Is…
Tabla I P1 y P2 menor = 0.05; poder 80%; alfa
0.05 (una-cola) Diferencia = 0.05
381473620
Es por cada grupo
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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%
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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
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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
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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%
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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
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El Nuevo Tamaño de Muestra es...
Tabla II TE/DS = 0.5 ß = 0.20, Alfa (dos colas) = 0.05
N = 64 por grupo
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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
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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.
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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.
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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
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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.
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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
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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