El objetivo de este mes es relacionar la importancia del tamaño de la muestra según lo dicho por los propios investigadores y estadísticos. El tamaño de la muestra puede causar considerables dificultades a los investigadores y es muy probable que sea la razón más común para consultar a un estadístico. Desafortunadamente, el dilema aumenta para quienes no consultan a un estadístico antes de recopilar el primer dato para un estudio, ya que las hipótesis del estudio, el diseño e incluso los datos ya recopilados no se pueden cambiar a mitad de camino.
“Se podría argumentar que es tan derrochador e inapropiado realizar un estudio con potencia inadecuada como obtener una prueba de diagnóstico de sensibilidad insuficiente para descartar una enfermedad”. {Eng J. Estimación del tamaño de la muestra: ¿Cuántos individuos se deben estudiar? Radiología 2003;207(2):309-13}
El tamaño de una muestra debe ser lo suficientemente grande para detectar una diferencia (si realmente hay una diferencia), pero no tan grande como para detectar pequeñas diferencias clínicamente sin importancia. El tamaño de muestra apropiado incluso tiene aplicación para resultados negativos,
“Si un ensayo con resultados negativos tiene un tamaño de muestra suficiente para detectar un efecto clínicamente importante, entonces los resultados negativos son interpretables: el tratamiento no tuvo un efecto al menos tan grande como el efecto considerado clínicamente relevante. Si un ensayo con resultados negativos tiene un poder estadístico insuficiente, un efecto clínicamente importante pero estadísticamente no significativo generalmente se ignora o, peor aún, se interpreta como que el tratamiento en estudio no hizo ninguna diferencia. Por lo tanto, existen razones científicas importantes para informar el tamaño de la muestra y/o los cálculos de potencia”. {Moher D, Dulberg CS, Wells GA. Poder estadístico, tamaño de la muestra y su informe en ensayos controlados aleatorios. JAMA 1994;272(2):122-4.}
E incluso tiene una base ética,
“Un estudio con una muestra demasiado grande puede considerarse poco ético debido a la participación innecesaria de sujetos adicionales y los costos correspondientemente mayores. Por otro lado, un estudio con una muestra demasiado pequeña no podrá detectar efectos clínicamente importantes. Por lo tanto, tal estudio puede ser científicamente inútil y, por lo tanto, poco ético en el uso de sujetos y otros recursos”. {Altman DG. Estadística y ética en la investigación médica. Br Med J 1980;281(6251):1336-8.}
El próximo mes, las estadísticas en pequeñas dosis se referirán a los factores que pueden influir en el tamaño de la muestra. ¿Su uso adecuado podría ayudar al tamaño de su muestra?
