5. Calculo de la Muestra

Investigación ClínicaUACJ-ICB

Talavera JO, et al., Rev Med Inst Mex Seguro Soc 2013;51(Supl): S36-S41

Definiciones

• Población: La totalidad de los elementos que poseen las principales características objeto de análisis.

• Muestra: Parte de la población que contiene teóricamente las mismas características que se desean estudiar.

• Datos: Es información numérica necesaria para ayudarnos a tomar una decisión, comprobar o demostrar una hipótesis.

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¿Por qué calculamos la muestra?

Estudiar a toda la población es imposible e ineficiente

La estimación de la muestra permite estimar la viabilidad y la disponibilidad de pacientes y costos

La ausencia del calculo puede provocar una dispersión innecesaria de recursos económicos y humanos

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El diseñar la muestra implica:

• Calcular el numero de casos.

• Definir quienes serán los casos.

• Prever los problemas para la captura de la información.

• Lugar.• Casos perdidos.• Negativas.• Consentimiento informado.

Los puntos a discutirse son:• Los objetivos del Análisis.• La disponibilidad de recursos

financieros, humanos y materiales.

• El nivel de confianza y precisión para estimar parámetros de la población.

• La forma de la población (homogénea o heterogénea).

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¿Qué tipos de muestreo existen?

Muestreo probabilístico:

Las unidades de análisis o de observación son seleccionadas en forma aleatoria

• Aleatoria simple• Estratificado• Por racimos• Sistemático

Muestreo no-probabilístico:

Es muy cómodo y económico pero tiene el inconveniente de que los resultados de la muestra no pueden generalizarse para toda la población.

• Cuotas• Intencional o selectivo

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Estimación para 2 grupos (promedios)• Delta (δ): diferencia entre las

medidas de resumen (medias entre los grupos)

• DE: medida de dispersión, desviación estándar

• Error tipo I o (α): 5% (0.05)• Eros tipo II o (β): 5-20%

• Formula para la diferencia de medias:

• Zα = 1.96 (constante)• Zβ = -0.84 (constante)• DE = desviación estándar promedio• µ1 = media grupo A• µ2 = media grupo B

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Estimación para 2 grupos (promedios)• Ejemplo:

• Estimar el numero de pacientes para demostrar la eficacia de una antihipertensivo oral.

• Grupo A, media TAD = 90 mmHg• Grupo B, media TAD = 85 mmHg• Diferencia o δ = 5 mmHg

• Total, media TAD = 87 mmHg• Total, DE = ± 9 mmHg

• Sustituyendo:

• Zα = 1.96 (constante)• Zβ = -0.84 (constante)• DE = 9 mmHg• µ1 = 90 mmHg• µ2 = 85 mmHg

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Estimación para 2 grupos (promedios)

• Sustituyendo la formula:

• Resultado de 51 sujetos para cada grupo

• 80% de posibilidades de detectar la diferencia de 5 mmHg entre los dos grupos

• Sustituyendo:

• Zα = 1.96 (constante)• Zβ = -0.84 (constante)• DE = 9 mmHg• µ1 = 90 mmHg• µ2 = 85 mmHg

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Calculo para 2 grupos (proporciones)• Comparación de 2 grupos con

sobrepeso• Grupo A recibe tratamiento

farmacológico• Grupo B recibe tratamiento dietético• Evaluación a 6 meses

• Suponiendo que el grupo A alcanzara la meta 70% (proporción 1)

• Y el grupo B solo el 50% (proporción 2)

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Calculo para 2 grupos (proporciones)

• Sustitución de la formula

• Se deben incluir 149 sujetos en cada grupo si se quiere tener el 90% de posibilidad de detectar una diferencia del 20% en el % de éxito entre los grupos

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Estimación de 1 grupo (proporción)

• Se requiere el valor promedio (proporción o media)

• Intervalo de confianza 95%

• Po = prevalencia• d = precisión de la prevalencia• Zα = confianza• qo = (1 – Po)

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Estimación de 1 grupo (proporción)

• ¿Cuántos prematuros será necesario estudiar si la prevalencia estimada de la enfermedad ósea en UCIN es del 20%? Considerando una precisión de 8% y un α de 0.05%

• α = 0.05; Zα = 1.96• Zα2 = 3.84• Po = 20% = 0.2• qo = 1 – 0.2 = 0.8• d2 = 8% = 0.08 x 0.08 = 0.0064

• El tamaño de la muestra necesaria es de 97 niños para una prevalencia esperada de 20%

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Consideraciones…

• No son las únicas formulas…

• Existen calculadoras estadísticas para las muestras …

• En caso de explorar múltiples variables será necesarias 10-20 sujetos por cada variable expuesta.

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